Threads, die Social-Media-Plattform von Meta, testet eine Funktion namens „Dear Algo“, die es Benutzern ermöglicht, durch das Posten bestimmter Nachrichten direkt Änderungen an ihrem Empfehlungsalgorithmus anzufordern. Angekündigt Von Conor Hayes am 3. Dezember zielt das KI-gesteuerte Tool darauf ab, Feeds durch benutzerinitiierte Anpassungen zu personalisieren, die bis zu drei Tage dauern. Die „Dear Algo“-Funktion ermöglicht es Benutzern, Beiträge mit dem Präfix „Dear Algo“ gefolgt von ihren Präferenzen für die Sichtbarkeit des Inhalts zu erstellen. Dieser Mechanismus bietet eine unkomplizierte Schnittstelle zur Beeinflussung der Empfehlungen des Algorithmus, ohne durch komplexe Einstellungen navigieren zu müssen. Benutzer können Wünsche nach einer stärkeren Präsenz bestimmter Themen oder einer geringeren Sichtbarkeit anderer angeben und so ihr Erlebnis auf der Plattform individuell anpassen. Beispiele für solche Anfragen veranschaulichen die Flexibilität der Funktion. Ein möglicher Beitrag lautet: „Lieber Algo, zeig mir mehr Buchempfehlungen“ und weist das System an, literarische Vorschläge im Feed des Benutzers zu priorisieren. Ein weiteres Beispiel ist „Lieber Algo, hör auf, mir Basketball-Updates zu zeigen, meine Mannschaft ist schlecht und es macht mich traurig“, was den Algorithmus anweist, sportbezogene Inhalte einzuschränken, um negative emotionale Auslöser zu vermeiden. Ein weiteres Beispiel, das in der Berichterstattung erwähnt wird, ist „Lieber Algo, zeig mir mehr Mashable-Inhalte“ und hebt hervor, wie Benutzer zusätzliches Material aus bestimmten Quellen wie der Technologie- und Kulturpublikation suchen könnten. Conor Hayes, der als Leiter von Threads fungiert, erläuterte die Initiative in einem Beitrag auf der Plattform vom 3. Dezember detailliert. Er erklärte, dass Threads „eine neue KI-Funktion testet, um Ihnen bei der Personalisierung Ihres Feeds zu helfen“. Diese Ankündigung unterstreicht das Engagement der Plattform, die Benutzerkontrolle über die Kuratierung von Inhalten durch künstliche Intelligenz zu verbessern. Beim Veröffentlichen einer „Lieber Algo“-Nachricht wird der Feed des Benutzers vorübergehend geändert und die gewünschten Anpassungen werden für einen Zeitraum von bis zu drei Tagen übernommen. Diese Dauer gewährleistet eine kurzfristige Personalisierung ohne dauerhafte Änderungen am Gesamtalgorithmus. Hayes erklärte, dass die Änderung eine stärkere Auseinandersetzung mit bevorzugten Inhalten ermöglicht, da Benutzer stärker mit ausgerichtetem Material interagieren, was wiederum zur Verfeinerung des Algorithmus über längere Zeiträume beiträgt. Die Sichtbarkeit dieser Beiträge hängt von den Profileinstellungen des Benutzers ab. Bei öffentlichen Profilen werden die Anfragen für andere auf der Plattform zugänglich. Diese Offenheit ermöglicht es Einzelpersonen, die Nachrichten anzuzeigen, Kontakte mit dem Verfasser hinsichtlich gemeinsamer Interessen herzustellen oder den Inhalt erneut zu veröffentlichen, um seine Reichweite zu erhöhen. Dadurch erhalten Freunde und Follower Einblick in die Inhaltspräferenzen des Posters und fördern mögliche Diskussionen oder Community-Interaktionen rund um algorithmische Entscheidungen. Hayes betonte in seinem Beitrag den experimentellen Charakter des Rollouts und bemerkte: „Dies ist nur ein Test, daher wird jetzt nicht jeder Zugriff haben, aber wir arbeiten daran, es bald auf breiterer Basis einzuführen.“ Dieser stufenweise Ansatz verdeutlicht die Strategie von Threads, Feedback zu sammeln und die Funktion vor einer breiteren Implementierung zu iterieren. Das Konzept für „Dear algo“ entstand aus dem organischen Nutzerverhalten in Threads. Mark Zuckerberg, Leiter von Meta, führte die Inspiration auf Early Adopters zurück, die begannen, informelle Anfragen mit der Formulierung „Dear Threads Algo“ einzureichen. Er schrieb, dass die neue Funktion von Leuten in der App „inspiriert“ wurde, „die ‚Dear Threads Algo‘-Anfragen gestartet haben.“ Diese benutzergesteuerte Entwicklung spiegelt wider, wie Plattforminnovationen aus Community-Praktiken hervorgehen können. Die Entwicklung steht im Einklang mit umfassenderen Bemühungen in den sozialen Medien, Benutzern die Möglichkeit zu geben, ihre digitalen Umgebungen zu gestalten. Als Teil des Meta-Ökosystems erforscht Threads weiterhin KI-Integrationen für eine verbesserte Personalisierung. Der öffentliche Aspekt der Funktion führt auch soziale Dimensionen in algorithmische Optimierungen ein und beeinflusst möglicherweise die Art und Weise, wie Benutzer ihre Online-Präferenzen ausdrücken und teilen. Dieser Artikel basiert auf der Berichterstattung von Christianna Silva, einer leitenden Kulturreporterin bei Mashable. Silva befasst sich mit sozialen Plattformen und der Creator Economy und konzentriert sich dabei auf die Schnittstellen von sozialen Medien, Politik und Wirtschaftssystemen. Seit sie 2021 zu Mashable kam, berichtet sie über Meme-Ersteller, Inhaltsmoderation und die Dynamik der Online-Erstellung im Kapitalismus. Zu ihren früheren Aufgaben gehörten die Redaktion bei NPR und MTV News, die Berichterstattung bei Teen Vogue und VICE News sowie die Arbeit als Stallknecht auf einer Mini-Pferdefarm. Man kann ihr auf Bluesky unter @christiannaj.bsky.social und auf Instagram unter @christianna_j folgen.
