Personalisierte Algorithmen gefährden Lernen
Vorauswahl von Themen führt laut Studie der Ohio State University zu einer verzerrten Sichtweise
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Giwon Bagh: Psychologe sieht Gefahr in personaliserten Algorithmen (Foto: giwonbahg.github.io) |
Columbus (pte030/26.11.2025/13:45)
Personalisierte Content-Vorschläge in sozialen Medien auf Basis zuvor konsumierter Inhalte beeinträchtigen das Lernen massiv. Das zeigt eine Studie von Forschern der Ohio State University. So neigen Studienteilnehmer dazu, ihren Fokus einzuengen und nur einen begrenzten Teil der ihnen zur Verfügung stehenden Infos zu nutzen. Das geschieht, wenn ein Algorithmus kontrolliert, welche Infos ihnen zu einem Thema angezeigt werden, über das sie bisher noch nichts wussten.
Algorithmen pushen Vorurteile
Laut den Experten haben die Studienteilnehmer oft versagt, wenn sie darüber geprüft wurden. Schlimmer noch: Sie waren sich sicher, dass sie die richtigen Antworten gegeben hatten. Das ist laut Studienleiter Giwon Bahg besorgniserregend. Viele Studien zu personalisierten Algorithmen konzentrieren sich darauf, wie diese die Meinung der Menschen zu politischen oder sozialen Themen beeinflussen können, mit denen sie einigermaßen vertraut sind, sagt er.
"Unsere Studie zeigt jedoch, dass diese Algorithmen selbst dann, wenn man nichts über ein Thema weiß, sofort zu Vorurteilen und einer verzerrten Sicht auf die Realität führen können", so Bahg weiter. Und Koautor Brandon Turner ergänzt: "Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass viele Menschen kein Problem damit haben, das begrenzte Wissen, das sie durch personalisierte Algorithmen erhalten, zu nutzen, um pauschale Verallgemeinerungen zu treffen."
Ungenaue Verallgemeinerungen
Ein Beispiel dafür, wie algorithmische Personalisierung zu ungenauen Verallgemeinerungen während des Lernens führen kann, ist den Experten nach eine Person, die einen Film aus einem bestimmten Land sehen möchte. Ein On-Demand-Streaming-Dienst empfiehlt daraufhin Filme, die dem Wunsch entsprechen. Die Person wählt zufällig einen Action-Thriller aus, weil er an erster Stelle der Vorschlagsliste steht.
Daraufhin schlägt der Algorithmus weitere Filme desselben Genres vor, die die Person ebenfalls ansieht. Er sieht also keine repräsentative Auswahl von Filmen aus dem gewünschten Land, sondern nur das, was der Algorithmus vorschlägt. Das führt laut den Wissenschaftlern zu einer einseitigen Sicht auf die Filmproduktionen dieses Landes.
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