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Issue

[22. November 2017].

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Abstract

Wissenschaftler haben untersucht, wie viele Optionen für eine Auswahlentscheidung das menschliche Gehirn am besten findet. Wenn man Menschen in Verwirrung oder Apathie stürzen will, dürfte es eine gute Strategie sein, sie mit Information zu überladen. Das könnte eines der Geheimnisse unseres kapitalistischen Systems sein, das schon während des Kalten Kriegs zwischen dem Westen und dem kommunistischen System deswegen attraktiver war, weil es mit einer Flut an Waren und Informationen die Menschen verführte. Während die Menschen in den liberalen kapitalistischen Ländern davon sediert wurden, was Herbert Marcuse etwa als affirmative Kultur der Überflussgesellschaft bezeichnete, wuchs in den realkommunistischen Ländern mit geringer Auswahl der Wunsch nach mehr Vielfalt und Buntheit. In der kapitalistischen Warenwelt jedenfalls sind die Menschen konfrontiert mit einer Vielzahl von Möglichkeiten von der Politik über die Medien bis hin zu Waren und Dienstleistungen. Das kann mitunter dazu führen, aufgrund der Überforderung und des Zeitstresses keine Entscheidung zu treffen oder sich nach einem einfachen Kriterium für irgendetwas zu entscheiden, beispielsweise nach dem Preis, was wohl am einfachsten ist, weswegen Geiz eben geil ist. Choice overload nennt man das Problem oder auch Auswahl-Paradoxon. Das interessiert auch deswegen, weil der potenzielle Kunde aufgrund von zu viel Auswahl weniger kaufen oder den Kauf verschieben könnte, weil seine Kauflust schwindet oder er den Eindruck erhält, sich immer falsch zu entscheiden, wie wenn man in Stau steht und stets das Gefühl hat auf der falschen Spur zu fahren.

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Content

Mit einem bereits zuvor von Paul Vitanyi und anderen entwickeltem Verfahren, das den Zusammenhang von Objekten misst (normalized information distance - NID ), kann die Nähe zwischen bestimmten Objekten (Bilder, Worte, Muster, Intervalle, Genome, Programme etc.) anhand aller Eigenschaften analysiert und aufgrund der dominanten gemeinsamen Eigenschaft bestimmt werden. Ähnlich können auch die allgemein verwendeten, nicht unbedingt "wahren" Bedeutungen von Namen mit der Google-Suche erschlossen werden. 'At this moment one database stands out as the pinnacle of computer-accessible human knowledge and the most inclusive summary of statistical information: the Google search engine. There can be no doubt that Google has already enabled science to accelerate tremendously and revolutionized the research process. It has dominated the attention of internet users for years, and has recently attracted substantial attention of many Wall Street investors, even reshaping their ideas of company financing.' (Paul Vitanyi und Rudi Cilibrasi) Gibt man ein Wort ein wie beispielsweise "Pferd", erhält man bei Google 4.310.000 indexierte Seiten. Für "Reiter" sind es 3.400.000 Seiten. Kombiniert man beide Begriffe, werden noch 315.000 Seiten erfasst. Für das gemeinsame Auftreten beispielsweise von "Pferd" und "Bart" werden zwar noch immer erstaunliche 67.100 Seiten aufgeführt, aber man sieht schon, dass "Pferd" und "Reiter" enger zusammen hängen. Daraus ergibt sich eine bestimmte Wahrscheinlichkeit für das gemeinsame Auftreten von Begriffen. Aus dieser Häufigkeit, die sich im Vergleich mit der maximalen Menge (5.000.000.000) an indexierten Seiten ergibt, haben die beiden Wissenschaftler eine statistische Größe entwickelt, die sie "normalised Google distance" (NGD) nennen und die normalerweise zwischen 0 und 1 liegt. Je geringer NGD ist, desto enger hängen zwei Begriffe zusammen. "Das ist eine automatische Bedeutungsgenerierung", sagt Vitanyi gegenüber dern New Scientist (4). "Das könnte gut eine Möglichkeit darstellen, einen Computer Dinge verstehen und halbintelligent handeln zu lassen." Werden solche Suchen immer wieder durchgeführt, lässt sich eine Karte für die Verbindungen von Worten erstellen. Und aus dieser Karte wiederum kann ein Computer, so die Hoffnung, auch die Bedeutung der einzelnen Worte in unterschiedlichen natürlichen Sprachen und Kontexten erfassen. So habe man über einige Suchen realisiert, dass ein Computer zwischen Farben und Zahlen unterscheiden, holländische Maler aus dem 17. Jahrhundert und Notfälle sowie Fast-Notfälle auseinander halten oder elektrische oder religiöse Begriffe verstehen könne. Überdies habe eine einfache automatische Übersetzung Englisch-Spanisch bewerkstelligt werden können. Auf diese Weise ließe sich auch, so hoffen die Wissenschaftler, die Bedeutung von Worten erlernen, könne man Spracherkennung verbessern oder ein semantisches Web erstellen und natürlich endlich eine bessere automatische Übersetzung von einer Sprache in die andere realisieren.

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