Echtzeitsuche: Mensch ersetzt Maschine
(Bild: Sherwin Crasto/Reuters)

Echtzeitsuche Mensch ersetzt Maschine

Meint ein Nutzer, der nach "Bayern" sucht, das Land, seine Bewohner oder den Fußballclub? Und wie können Suchanfragen eingeordnet werden, die erstmals oder in neuem Kontext auftauchen? Wenn Maschinen zu langsam lernen, können Menschen helfen.

Anzeige

Wie kann eine Suchmaschine erkennen, worum es bei einer Suchanfrage geht, die erstmals oder plötzlich in einem ganz anderen Kontext als üblich auftaucht? Wie beispielsweise die Suche nach "Big Bird", die im letzten US-Präsidentschaftswahlkampf plötzlich eine ganz neue Bedeutung bekam, oder der Hashtag "#bindersfullofwomen" (Ordner voller Frauen), der eine politische Bedeutung erhielt.

Um Nutzern auf solche kurzfristig auftretende Suchanfragen bessere Antworten liefern und passende Werbung einblenden zu können, hat Twitter ein System entwickelt, bei dem Maschinen durch Menschen ersetzt werden. Maschinelles Lernen ist zu langsam, setzt es doch eine gewisse Datenmenge voraus, die anfangs noch gar nicht existiert. Twitter benötigt die Antworten aber sehr zeitnah, denn sie sind nur für wenige Stunden relevant.

In manchen Fällen kann eine bestimmte Suchanfrage nur für sehr kurze Zeit eine andere Bedeutung haben als sonst. So ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass ein Nutzer mit der Suche nach "Bayern" während des Champions-League-Finales unter Beteiligung des FC Bayern München andere Ergebnisse als relevant betrachtet als zu anderen Zeiten. Beispielsweise können Tweets von @FCBayern relevanter sein als solche von @Bayern.

Die Technik

Da es unmöglich ist, jede Suchanfrage von einem Menschen beantworten zu lassen, schleust Twitter alle Suchanfragen durch einen Storm-Cluster. Dabei handelt es sich um ein von Twitter entwickeltes, verteiltes, verlässliches und fehlertolerantes System zur Verarbeitung von Datenströmen - eine Art Hadoop für Echtzeitdaten. Damit kann Twitter feststellen, wie populär eine Suchanfrage ist, und erkennt so auch, wenn eine Suchanfrage plötzlich besonders populär ist.

Stellt das System also fest, dass auf einmal ungewöhnlich häufig nach "Big Bird" gesucht wird, leitet es die Anfrage an einen Menschen weiter, der bei der Einordnung der Suchanfrage hilft. Dazu nutzt Twitter Amazons Crowdsourcing-Dienst Mechanical Turk, um Aufgaben automatisiert an vorab von Twitter ausgewählte Menschen weiterzugeben.

Laut Twitter hat sich dies als besser erwiesen, als eigene Mitarbeiter einzustellen. Zum einen sitzen die Auftragsnehmer, die über Mechanical Turk zu erreichen sind, auf der ganzen Welt verteilt, so dass Fragen rund um die Uhr beantwortet werden können, zum anderen kann so sehr schnell auf eine schwankende Zahl an Aufträgen reagiert werden.

Die Menschen ordnen die Suchanfragen thematisch ein, legen also fest, dass "Bayern" derzeit eher eine Sportthema ist. Sie beantworten zudem weitere Fragen und stellen mitunter Recherchen an, um zum Beispiel herauszufinden, dass "Big Bird" gerade in einer Wahlkampfdebatte von Präsidentschaftskandidat Mitt Romney erwähnt wurde. So kann Twitter dann Big-Bird-Tweets Barack Obama und Mitt Romney zuordnen, die andernfalls mit dem Begriff eher wenig zu tun hätten. Zudem kann Twitter so deutlich besser zuordnen, welche Werbung relevant ist.

Um die menschliche Beteiligung effizient abzuwickeln, hat Twitter Clockwork Raven entwickelt, eine Webapplikation, mit der sich Daten leicht an Mechanical Turk zur Prüfung durch Menschen übermitteln lassen. Clockwork Raven hat Twitter bereits im August 2012 als Open Source freigegeben.

Twitter hat seine "Echtzeitsuche mit Menschen" in einem Blogeintrag recht ausführlich erläutert.


tupolew 10. Jan 2013

Hoffentlich wird das nur als DAU-Modus eingesetzt für Leute die nicht in der Lage sind...

Mac Jack 10. Jan 2013

Ja, du vielleicht, so ein Almöi der seit letztem Jahr stolzer Besitzer eines DSL1000...

Mac Jack 10. Jan 2013

Natürlich hängt die Werbung da mit drin. Ist ja gekoppelt an die Suchanfragen. Wäre doch...

Kommentieren



Anzeige

  1. SharePoint Inhouse Consultant (m/w)
    BEUMER Group GmbH & Co. KG, Beckum (Raum Münster, Dortmund, Bielefeld)
  2. (Senior-)Business Partner IS (m/w)
    AstraZeneca GmbH, Wedel bei Hamburg
  3. Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
    Universität Passau, Passau
  4. Mitarbeiter (m/w) für die Implementierung von Softwarelösungen
    DAN Produkte Pflegedokumentation GmbH, Siegen

 

Detailsuche


Folgen Sie uns
       


  1. Apple

    Digitale Geldbörse in iPhone 6 macht offenbar Fortschritte

  2. Auslandsspionage

    Bundesrechnungshof fordert Geheimdienstreform

  3. Videostreaming

    Netflix plant eigene Fernsehserien in Deutschland

  4. Cloud-Durchsuchung

    Microsoft will trotz Gerichtsbeschluss keine Daten hergeben

  5. Demo gegen Überwachung

    "Wo bleiben die deutschen Whistleblower?"

  6. Deutsche Grammophon

    Klassik streamen mit bis zu 320 Kbps

  7. Alibaba

    Milliardenschwerer Börsengang wohl Mitte September

  8. Test Infamous First Light

    Neonbunter Actionspaß

  9. Nach Wurstfirmeninsolvenz

    Redtube-Abmahn-Anwalt verliert Zulassung

  10. Gat out of Hell

    Saints Row und die Froschplage in der Hölle



Haben wir etwas übersehen?

E-Mail an news@golem.de



Formel E: Motorsport zum Zuhören
Formel E
Motorsport zum Zuhören

Raspberry B+ im Test: Sparsamer Nachfolger für mehr Bastelspaß
Raspberry B+ im Test
Sparsamer Nachfolger für mehr Bastelspaß
  1. Erweiterungsplatinen Der Raspberry Pi bekommt Hüte
  2. Odroid W Raspberry Pi-Klon für Fortgeschrittene
  3. Eric Anholt Langsamer Fortschritt bei Raspberry-Pi-Grafiktreiber

Alienware Alpha ausprobiert: Fast lautlose Steam-Machine mit eigenem Windows-UI
Alienware Alpha ausprobiert
Fast lautlose Steam-Machine mit eigenem Windows-UI
  1. Deutschland E-Sport ist mehr als eine Randerscheinung
  2. Crytek Ryse für PC mit 4K-Videos belegt über 120 GByte
  3. Wirtschaftssimulation Golem Labs entwickelt die Gilde 3

    •  / 
    Zum Artikel