Wie Algorithmen die ZDFmediathek persönlicher machen

Die ZDFmediathek bietet dir die ganze Vielfalt der ZDF-Sender - unabhängig vom TV-Programm. Damit daraus dein ganz persönliches Programm wird, setzen wir Algorithmen ein, die auf dich zugeschnittene Empfehlungen berechnen.

Je aktiver du die ZDFmediathek nutzt, desto besser können wir dir vorschlagen, was noch für dich interessant sein könnte. Du findest diese unter „Das könnte Dich interessieren“ auf der Startseite der ZDFmediathek und unter „Persönlichen Empfehlungen“ unten auf „Mein ZDF“.

Die persönlichen Empfehlungen in der Mediathek werden anhand der von dir bereits angeschauten Videos ermittelt. Berechnet werden die Empfehlungen durch so genannte Modelle, dabei werden zwei unterschiedliche eingesetzt:

Kollaboratives Modell: „Andere Nutzer:innen, die diese Videos angeschaut haben, mochten ebenso folgende…“ – so lässt sich die Arbeitsweise des kollaborativen Modells beschreiben. Die Liste der zehn von dir zuletzt geschauten Videos wird rechnerisch mit der Nutzung der ZDFmediathek durch alle Nutzer der vergangenen 30 Tage verglichen.

Sequenz-basiertes Modell: Hier kommt es auf die Reihenfolge an, in der du die Videos geschaut hast. Das Modell trainiert sich so lange selbst, bis es alleine die Liste der geschauten Videos in der richtigen Reihenfolge möglichst präzise für alle Nutzer:innen errechnen kann... dann rechnet es für den einzelnen Nutzer weiter und macht eine Vorhersage, was die nächsten Videos in dieser Reihe sein könnten: Deine persönlichen Empfehlungen.

Regeln für Modelle: So ganz ohne Vorgaben kommen die Modelle aber nicht aus: In dem Ansatz, die Modelle Ähnliches entdecken zu lassen, steckt die Gefahr, dass sie zu viel vom Gleichen finden. Das würde die Empfehlungen langweilig machen und es widerspricht unseren Zielen – schließlich will das ZDF Ihnen auch die Vielfalt des Programms nahebringen.

Daher gibt es zu den Modellen auch ein Regelwerk. Einige Beispiele für Regeln:

Um sich noch besser den Nutzungsgewohnheiten anzupassen, zeigen wir auf Smartphones andere Empfehlungen als auf TV-Geräten oder auf Desktop-PCs.

Auf der Suche nach dem besten Mix: Die Ergebnisse aus den Modellen lassen sich in unterschiedlicher Intensität mischen, die Regeln können an- oder ausgeschaltet und verändert werden. Daraus ergibt sich eine Vielzahl von Möglichkeiten. Wir wollen uns hier ständig verbessern und auch die Empfehlungs-Algorithmen permanent für dich nachjustieren.

Um individuelle Empfehlungen anzeigen zu können, nutzen wir von dir als persönliche Daten nur die Information, welche Videos du zuletzt in der ZDFmediathek angeschaut hast. Wenn du Einstellungen im Mein ZDF-Profil vorgenommen hast, werden diese auch berücksichtigt.
Wir verwenden keine Daten von Dritten (z.B. von Social-Media-Netzwerken), und wir geben auch keine Daten an Dritte weiter.
In den Modellen werden aus Datenschutzgründen keine sonstigen persönlichen Daten verwendet. Für die Berechnungen der Modelle kommen nur anonymisierte und aggregierte Nutzungsdaten zum Einsatz.

Du benötigst kein ZDF-Konto, um persönliche Empfehlungen zu erhalten. Bei nicht eingeloggten Nutzer:innen übermittelt der Browser oder die Mediatheks-App die Liste der zuletzt gesehenen Videos an die Algorithmen. Die folgenden Empfehlungen beziehen sich dann aber nur auf dieses eine Gerät, mit dem du gerade die ZDFmediathek nutzt.
Der Vorteil für eingeloggte Nutzer:innen liegt darin, dass für die persönlichen Empfehlungen deine Nutzung über alle verwendeten Geräte hinweg verwendet werden kann. Denn bei eingeloggten Nutzer:innen wird die Nutzungshistorie zentral auf Servern des ZDF gespeichert.
Zu den anderen Vorteilen eines ZDF-Kontos (z.B. Weiterschauen, jugendgeschützte Videos vor 22 Uhr abrufen) erhältst du hier weitere Informationen.

Die Modelle und die Algorithmen werden von Mitarbeitern des ZDF entwickelt, um so die volle Kontrolle über die Daten und ihre Verrechnung zu behalten. Als Grundlage für die Programmierung werden unterschiedliche Open-Source-Frameworks eingesetzt (beispielsweise Python, PyTorch, TensorFlow und Theano). Auch bei der Entwicklung der Algorithmen und Modelle werden frei erhältliche und öffentlich einsehbare Open-Source-Produkte verwendet (zum Beispiel „implicit“ von Ben Frederickson). Damit stellt das ZDF sicher, dass nur allgemein anerkannte – weil öffentlich nachvollziehbare – Verfahren zum Einsatz kommen.

Wir arbeiten fortlaufend daran, allen Nutzer:innen passende – also interessante und vielfältige - persönliche Empfehlungen anzubieten. Dafür setzen wir das so genannte A/B-Testing ein. Dabei werden Nutzer:innen der ZDFmediathek per Zufall einer von fünf Gruppen zugeordnet. Für jede Gruppe werden die Empfehlungen ein wenig anders berechnet oder anders dargestellt. Aus der unterschiedlichen Nutzung der Empfehlungen in den einzelnen Gruppen schließen wir dann, welche Berechnung oder Darstellung optimiert werden sollte.

Alle Inhalte der ZDFmediathek sind auch ohne Personalisierung verfügbar. Wenn du keine automatisierten Empfehlungen wünschst, dann kannst du das auf Mein ZDF - Einstellungen entsprechend einstellen. Wenn du in deinem Browser oder deiner App den Einsatz von Cookies und/oder Local-Storage blockiert hast, erhältst ebenfalls keine persönlichen Empfehlungen. Weitere Informationen dazu findest du hier.

Ein Algorithmus ist erst einmal eine Reihe von Anweisungen, die hintereinander ausgeführt werden – vergleichbar mit dem Abschnitt „Zubereitung“ in einem Koch-Rezept. Weitere Information über Algorithmen finden Sie bei gut verständlich bei Coding Kids und vollständig bei Wikipedia.