By Matthias Runte
Die Personalisierung von Inhalten und Angeboten in interaktiven Medien wie dem net ist eine der großen Herausforderungen der New financial system. Zur Individualisierung von Angeboten existiert eine Reihe unterschiedlicher Methoden, deren Leistungsfähigkeit jedoch von der Betriebswirtschaftslehre noch kaum empirisch erforscht wurde.
Matthias Runte untersucht das "Collaborative Filtering" genannte Personalisierungsverfahren in drei Stufen: Erstens ordnet er das Verfahren in die Missing-Value-Analyse ein. Zum Zweiten führt er unter realistischen Bedingungen ein Feldexperiment durch, bei dem personalisierte Angebote über das web abgegeben werden. Und drittens testet er in einer breit angelegten Simulationsstudie mit drei unterschiedlichen Datensätzen die Leistungsfähigkeit von dreißig unterschiedlichen Collaborative-Filtering-Algorithmen.
Der Autor kommt zu dem Ergebnis, dass von der in der Praxis zur Zeit üblichen kritik- und fraglosen Verwendung des Collaborative Filtering abgeraten werden muss. Der sinnvolle Einsatz dieses Verfahrens hängt nämlich von einer ganzen Reihe von Parametern ab, die in dieser Arbeit ausführlich diskutiert werden.
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Einschriinkend kann ein systematischer Ausfallmechanismen nur dann adaquat berucksichtigt werden, wenn dieser bekannt ist. So ware es in dem Beispiel oben notwendig, die Aus- Collaborative Filtering als Missing-Value-Problem 39 fallwahrscheinlichkeit des Merkmals "Einkommen" in Abhangigkeit von der Hehe des Einkommens festzustellen und meglichst genau zu modellieren. Es wird deutlich, daB im Rahmen der Datenanalyse zuniichst genaue Kenntnisse uber den zugrunde liegenden Ausfallmechanismus gesammelt werden mussen.
Fiir fehlerhafte Missing Values lassen sich insbesondere die folgenden Griinde hervorheben (Schnell 1986, S. 24-58): • Fehlerhaftes oder mangelhaftes Untersuchungsdesign, • Antwortverweigerung im Rahmen einer Befragung, • Mangelndes Wissen oder unzureichende Antwortmotivation des Befragten, • Unaufmerksamkeit eines Beobachters, • Unvollstiindigkeit von Sekundiirdaten, • Codierungs- und Ubertragungsfehler der Daten. Zum anderen konnen aber auch Analysen und Systeme in fundamentaler Weise auf Missing Values basieren.
Hier wird ein Eigenschafts-Vektor aufgespannt, welcher die Begriffe ziihlt, die in dem betreffenden Dokument vorkommen. Der Benutzer gibt bei der Benutzung des Empfehlungs-Systems einen oder mehrere Suchbegriffe ein. Das System filtert dann nach bestimmten Kriterien die Dokumente heraus, in denen die gesuchten Worte am haufigsten vorkommen. Diese stichwortartige Suche wird als "Keyword Based Filtering" bezeichnet (Sheth 1994). Sie wird u. a. in modernen Web-Crawlern, einer speziellen Art von InternetSuchmaschinen, verwendet.