Polarisierung überwinden: Warum es öffentlich-rechtliche Algorithmen braucht – konkurrenzfähig und Open Source

Ziel jedes intelligenten Empfehlungssystems ist, den Nutzer:innen die für sie bestmöglichen Inhalte zu liefen – und sie damit auf der eigenen Plattform zu binden. Und so ist die Gleichung für kommerzielle Unternehmen recht simpel: Je besser ich die Nutzer:innen verstehe und in meiner Umgebung halte, desto mehr Geld kann ich mit ihnen verdienen. Diese Logik kann aber weder für heutige öffentlich-rechtliche Angebote noch für mögliche zukünftige Plattformen die Grundlage sein. Auch öffentlich-rechtliche Angebote müssen mithilfe von Algorithmen sticky, komfortabel und konkurrenzfähig sein. Und dabei Serendipity bieten statt Rabbit Holes fördern. Der erweiterte Ansatz öffentlich-rechtlicher Algorithmen muss Nutzer:innen nicht nur das immer Gleiche bieten, sondern sie inspirieren, vorsichtig deren Horizonte erweitern und Denkanstöße liefern. Wenn es um die Zukunft des öffentlich-rechtlichen Systems geht, geht es primär darum, wie wir unseren Auftrag mittels demokratiefördernder Algorithmen ins Digitale übertragen. Was auf den ersten Blick nach einem Zielkonflikt aussieht, lässt sich mit den richtigen Ansätzen vereinen.