Algorithmenbasierte Filtermechanismen von Google und Facebook

Studienarbeit aus dem Jahr 2018 im Fachbereich Medien / Kommunikation - Public Relations, Werbung, Marketing, Social Media, Note: 1,3, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Sprache: Deutsch, Abstract: In der Arbeit soll untersucht werden, inwiefern die von den Internetdiensten Google und Facebook eingesetzten algorithmenbasierten Filter-, Sortier- und Personalisierungsmechanismen medienpädagogisch relevant sind.

Das Internet hat sich verändert. Die einstige Vision vom demokratischen Internet mit unendlich viel Platz für vielfältige Inhalte und Informationen sowie niedrigen Eintrittshürden, musste einer Realität weichen, die weit anders aussieht.

Im Kontext partizipativer Medienkulturen stellen nutzergenerierte Inhalte mittlerweile die Grundlage schlechthin für die meisten Web-Dienste dar. Die unausweichliche Folge: In Zeiten der Digitalisierung wird die Informationsflut unüberschaubar und für den User kaum zu bewältigen. An diese Stelle treten sogenannte "Informationsintermediäre" - wie soziale Netzwerkplattformen (z. B. Facebook) und Suchmaschinen (z. B. Google). All diese nutzen algorithmische Priorisierungssysteme in Form von Filtermechanismen und Empfehlungssystemen, die dabei helfen sollen, Informationen zu sortieren und gesuchte Inhalte effizienter zu finden.