21.12.2015

Spenden-Gier? Warum Wikipedia erfolgreicher ist

Ja brauchen die denn so viel Geld? Dass mit dem Erfolg auch Neider kommen, bekommt das größte Online-Lexikon Wikipedia gerade zu spüren.
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Wikipedia: Gier oder Spendenwunder?
(c) Fotolia. Wikipedia: Gier oder Spendenwunder?

Ein großer, gelber Werbebanner in der Online-Enzyklopädie Wikipedia sorgt derzeit für Unmut. Es ist der alljährliche Spendenaufruf – die einzige Werbeanzeige auf der Seite, die die Wogen hoch treibt: „Warum braucht Wikipedia so viel Geld“, fragt sich das Handelsblatt in einem ausführlichen Artikel. Dem Leser werde suggeriert, dass sich das Unternehmen kaum über Wasser halten könne – was bleibt, sei ein schlechtes Gewissen.

Eine Reserve für schlechte Zeiten

77 Millionen Dollar hat die Wikipedia-Stiftung Wikimedia auf der hohen Kante. Eine Frechheit also, nach mehr Geld zu betteln, so die Kritik. Dass Spenden eine unsichere und schwer planbare Einnahmequelle sind und man deshalb Reserven benötige, wird vom Tisch gewischt. Dabei ist das im Non-profit-Bereich gängige Praxis – 25 Prozent der jährlichen Aufwendungen gelten dabei als absolutes Minimum. Laut Wikimedia würde die Reserve die Aufwendungen eines Jahres decken.

Spendenwunder Wikipedia

Rund 76 Millionen Dollar an Spenden konnte das Online-Lexikon 2014 sammeln – davon kamen immerhin 58 Millionen Dollar nur durch die Online-Kampagne herein. Eine stolze Summe für einen schlichten Banner auf der Website. In Deutschland gibt es keine Organisation, die erfolgreicher ist, gesteht sich auch der Autor des Handelsblatt-Artikels ein. Was ist das Geheimnis der angeblich nervigen, aber offenbar höchst effektiven Spendenkampagne?

Die Tricks der Wikipedia-Fundraiser

So simpel der Banner wirkt, dahinter steckt eine Menge Forschung, Berechnung und Trial-and-Error. Wikipedia hat nichts dem Zufall überlassen. Der erste Trick: keep it simple! Das Spendenformular, in dem Betrag und Zahlungsart gewählt werden, hat immer besser funktioniert, je weniger Felder und Buttons zu sehen waren. Herausgefunden hat die Online-Enzyklopädie das nicht über Befragungen, sondern über Tests am Live-System. Nur so sind die Ergebnisse praxistauglich.

Nicht einmal die seltsame gelbe Farbe in dem Banner ist dem Zufall geschuldet – mit dieser Gestaltung stieg die Zahl der Spenden tatsächlich. 60 Prozent der Spender reagieren auf den Banner, das erste Mal, wenn sie ihn sehen. Auch die Gestaltung des Banners hat Wikipedia durch spezielle Testing-Verfahren perfektioniert – und zwar für jedes Land, in jeder Sprache. Gleichzeitig hat sich das Fundraising-Team genau angesehen, an welchen Tagen der Banner am effektivsten ist und die Zahl der Tage auf ein absolutes Minimum reduziert. Last but not least setzt Wikipedia auf das Ego der Spender. Das ist zwar kein Geheimnis, aber dennoch eine effektive Maßnahme: Die Namen der Spender werden auf der Website angezeigt.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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