19.08.2021

So funktioniert der Facebook-Algorithmus

Als Anhang zu seinem neuen "Widely Viewed Content Report" gab Facebook einen Einblick in die Funktionsweise seines Algorithmus.
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(c) Facebook

Wann wird ein Posting vielen Personen angezeigt und wann nicht? Das ist eine der großen Fragen die sich Facebook-Nutzer vor allem im professionellen Kontext stellen. Das soziale Netzwerk gab nun in einem Anhang zu seinem ersten quartalsweisen „Widely Viewed Content Report“ einen weiteren Einblick in die Funktionsweise und die seinem Ranking zugrunde liegenden Parameter des Facebook-Algorithmus.

„Unser Ziel ist es, dass du jedes Mal, wenn du die Facebook-App öffnest, du die für dich wichtigsten Beiträge ganz oben in deinem Feed siehst“, heißt es vom Netzwerk. Weil nahezu jeder Nutzer mehr Content in seinem Newsfeed habe, als er in einer einzelnen Sitzung jemals ansehen könnte, soll der Facebook-Algorithmus für die passende Reihenfolge sorgen. Faktisch bedeutet das, wie aus dem aktuellen Report für das zweite Quartal 2021 klar hervorgeht, dass Postings von Freunden bzw. Personen, denen man folgt, klar der Vorzug gegeben wird (mit großem Abstand gefolgt von Gruppen und Seiten) und dass Postings mit Links klar schwächer abschneiden als solche, die keine enthalten. Die am meisten gesehen Postings laut Report lassen sich damit übrigens nicht unbedingt erklären – mehr dazu hier.

4 Schritte im Facebook-Algorithmus

Der Facebook-Algorithmus arbeite in vier Schritten, heißt es vom Netzwerk. Diese werden mit „Inventory“, „Signals“, „Predictions“ und „Relevance“ betitelt.

1. Inventory

Der erste Schritt sei das „Inventar“, also die Gesamtheit der Beiträge, die man sehen könnte, wenn man Facebook öffnet. „Dazu gehören alle Beiträge, die von den Personen geteilt werden, denen du folgst oder mit denen du dich als ‚Freunde‘ verbunden hast, sowie die Seiten, denen du folgst, und die Gruppen, denen du beigetreten bist, vermischt mit Werbeanzeigen und empfohlenen Inhalten, von denen wir glauben, dass sie aufgrund deiner Facebook-Aktivitäten für dich relevant sind“, so das Netzwerk.

2. Signals

Dann berücksichtige der Algorithmus für jeden dieser Beiträge mehrere Faktoren, z. B. wer ihn gepostet hat, wie man zuvor mit dieser Person interagiert hat, ob es sich um ein Foto, ein Video oder einen Link handelt und wie beliebt der Beitrag ist, z. B. wie viele Ihrer Freunde ihn geliked haben, welche Seiten ihn geteilt haben usw. All diese Faktoren werden als „Signale“ bezeichnet.

3. Predictions

Der Algorithmus nutze diese Signale, um eine Reihe von Vorhersagen über jeden Beitrag zu treffen, die darauf basieren, wie wahrscheinlich es ist, dass er für den User relevant ist. Fragen seien etwa, wie wahrscheinlich es sei, dass man ihn kommentieren werde. Man führe zudem eine Reihe von Umfragen durch, in denen man die Nutzer frage, ob ein Beitrag ihre Zeit wert ist. „Auf der Grundlage dieser Antworten können wir vorhersagen, wie wahrscheinlich es ist, dass die Nutzer einen Beitrag interessant finden. Beiträge, die als lohnenswert eingestuft werden, werden im News Feed weiter oben angezeigt“, heißt es von Facebook.

4. Relevance

Schließlich berechne der Algorithmus auf der Grundlage der „Signale“ und „Vorhersagen“ einen Relevanzwert für jeden Beitrag. Beiträge mit einer höheren Punktzahl werden weiter oben im News Feed angezeigt. Dabei wird eingeräumt: „Gelegentlich empfehlen wir Ihnen auch Inhalte, mit denen Sie noch nicht in Verbindung stehen, wenn wir glauben, dass diese für Sie relevant oder interessant sein könnten.

Die Ranking-Parameter im Facebook-Algorithmus

4 Schritte im Facebook-Algorithmus
(c) Facebook

Wie definiert der Facebook-Algorithmus die empfohlenen Beiträge?

Genauer geht Facebook auch auf die Auswahl der „empfohlenen Beiträge“ ein. „Diese Post-Vorschläge basieren in erster Linie auf Faktoren wie Post-Engagement, verwandten Themen und Standort“, heißt es vom Netzwerk. Konkret bedeute das erstens: Ein Beitrag kann vorgeschlagen werden, wenn andere Personen, die mit dem Beitrag interagiert haben, zuvor auch mit derselben Gruppe, Seite oder demselben Beitrag wie der User interagiert haben. Zweitens: Wenn man sich kürzlich mit einem bestimmten Thema auf Facebook beschäftigt hat, könne der Facebook-Algorithmus andere Beiträge vorschlagen, die mit diesem Thema in Verbindung stehen. „Wenn du zum Beispiel kürzlich einen Beitrag auf einer Basketball-Seite geliked oder kommentiert hast, können wir dir andere Beiträge zum Thema Basketball vorschlagen“, heißt es weiter. Drittens: Vorgeschlagene Beiträge können auch darauf basieren, wo man sich befinde und womit Menschen in der Nähe auf Facebook interagieren.

Möglichkeiten zur Individualisierung des Newsfeeds

Man wolle Usern generell auch Kontrolle über ihren Newsfeed geben, heißt es von Facebook. User können etwa über die Newsfeed-Präferenzen in den Einstellungen Einfluss auf ihren Feed nehmen. Dazu können User mit Tools wie etwa Favoriten, mit dem man Personen und Seiten priorisieren kann, der Möglichkeit, nach „Top-Meldungen“ oder „neuesten Meldungen“ zu sortieren und der Snooze-Funktion, mit der man Personen, Gruppen oder Seiten temporär ausblenden kann, ihren Newsfeed individualisieren. Zudem kann in den Werbepräferenzen Einfluss auf die Angezeigten Ads genommen werden und politische Werbung kann seit kurzem komplett abgeschaltet werden. Hilfreich könne für User auch der Button „Warum sehe ich das?“ sein.

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(c) x-tention / syndena

In den Kliniken liegt medizinisches Wissen aus Jahrzehnten überwiegend als Freitext vor. Für systematische Auswertungen und Forschung ist es damit nur mit erheblichem manuellem Aufwand nutzbar. Genau hier setzt syndena an: Das Unternehmen wandelt gewachsene klinische Dokumentation über einen KI- und NLP-gestützten Prozess mit menschlicher Qualitätssicherung in eine konsistente, interoperable Datenbasis um. Die so entstehenden Real World Data sollen laut Aussendung klinische Forschung und Versorgungsanalysen unterstützen, ohne die klinische Beurteilung zu ersetzen. Möglich werden sollen dadurch ein besseres Verständnis der Wirksamkeit von Therapien in der Versorgung sowie eine breitere Patientenrepräsentation.

Health-IT-Gruppe mit rund 850 Beschäftigten

Mit der nun verkündeten Mehrheitsübernahme erweitert x-tention sein Lösungsportfolio im Umfeld klinischer Daten. Die 2001 von Herbert Stöger gegründete Gruppe ist tief im Bereich Gesundheits-IT verankert: Sie deckt unter anderem Datenmanagement, ELGA, Konnektivität und Managed Services ab und betreut nach eigenen Angaben mehr als 1.000 Kunden im Gesundheitswesen. Heute beschäftigt x-tention rund 850 Mitarbeiter:innen in Österreich, der Schweiz, Deutschland und England sowie in einem Office im Silicon Valley. Erst im Mai berichtete brutkasten über das von x-tention mitgegründete Cybersecurity-Startup SecurITe, das eine Seed-Runde im niedrigen zweistelligen Millionenbereich abschloss (brutkasten berichtete).

syndena bleibt in Innsbruck verankert

Der Hauptsitz von syndena bleibt laut Aussendung in Innsbruck, auch Forschung und Entwicklung sollen weiterhin von Tirol aus vorangetrieben werden. Zugleich soll die Partnerschaft dem Unternehmen die überregionale und internationale Skalierung der Technologie ermöglichen. Zu Kaufpreis und genauer Beteiligungshöhe machen die Unternehmen keine Angaben.

Vorbereitung auf den European Health Data Space

Hintergrund der Beteiligung ist der European Health Data Space (EHDS): Ab 2029 gelten erste zentrale Bestimmungen, darunter Regeln für die Sekundärnutzung der meisten Kategorien elektronischer Gesundheitsdaten. x-tention will österreichische Gesundheitseinrichtungen nach eigenen Angaben frühzeitig anschlussfähig an den Europäischen Gesundheitsdatenraum machen.

„Gesundheitsdaten sind das wertvollste und sensibelste Gut im System. Mit dem European Health Data Space rückt der verantwortungsvolle Umgang damit jetzt europaweit in den Fokus, und genau dafür holen wir syndena an Bord“, sagt Herbert Stöger, Geschäftsführer von x-tention.

Datenhoheit bleibt bei den Einrichtungen

Die Datenverarbeitung erfolgt laut den Unternehmen pseudonymisiert, die Datenhoheit verbleibt demnach bei der jeweiligen Einrichtung: Für Forschung und multizentrische Auswertungen werden Daten nur nach deren Freigabe bereitgestellt. Auf dieser Grundlage sollen auch Kooperationen mit Forschungs- und Life-Science-Partnern stattfinden. x-tention positioniert die Beteiligung zudem ausdrücklich als Gegenmodell zur Abhängigkeit von außereuropäischen Datenplattformen: europäisch, DSGVO-nativ und auf souveräner IT-Infrastruktur basierend.

„In den Krankenhäusern liegt ein jahrzehntelanger Wissensschatz, der bisher nur mit erheblichem Aufwand nutzbar ist. Wir machen ihn für Versorgung und Forschung systematisch nutzbar, ohne dass die Einrichtungen die Kontrolle über ihre Daten verlieren“, sagt Roman Weger, CEO von syndena.

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