Original-URL des Artikels: https://www.golem.de/1201/89177.html    Veröffentlicht: 19.01.2012 12:00    Kurz-URL: https://glm.io/89177

Microsoft Research

Menschenkenntnis per Facebook-Spiel

Was Andreas gut findet, mag Bettina auch - vielleicht jedenfalls. Wissenschaftler von Microsoft Research versuchen mit einfachen Spielen wie Prediction Square und Project Waterloo zu lernen, wie man den persönlichen Geschmack von Menschen voraussagen kann.

Wie sehr mag ein guter Bekannter auf einer Skala beispielsweise Steve Jobs, oder den Film Mission Impossible 4? Manche Menschen sind generell gut darin, solche Einschätzungen vorzunehmen, andere schaffen das vielleicht nur bei sehr nahen Freunden. Um mehr über solche Einschätzungen zu lernen, haben Forscher von Microsoft Research mehrere einfache Spiele auf Facebook veröffentlicht, deren Daten sie erfassen und auswerten. Das könnte dabei helfen, etwa sinnvolle Empfehlungen in Onlineshops zu generieren - oder schlicht, passendere Treffer etwa für den "Gefällt mir"-Button in Facebook zu erhalten.

Bislang zwei Spiele sind online: Im textbasierten Prediction Square können Spieler direkt Einschätzungen abgeben, wie ihr Bekanntenkreis über Filme, Prominente, Musik oder Games denkt. Etwas anspruchsvoller ist das Project Waterloo, mit dem die Forscher die gängigen Theorien zur Entscheidungsfindung überprüfen. Teilnehmer müssen ihre 100 Soldaten so auf fünf Territorien verteilen, dass sie möglichst oft die Überhand gewinnen. Als Gegner stehen sowohl eigene Freunde als auch zufällig gefundene andere Personen zur Verfügung. Zur langfristigen Motivation gibt es eine Liste mit den besten Spielern. Derzeit arbeiten die Wissenschaftler an weiteren Titeln, die Titel wie Doubloon Dash, Pedagogy und Prediction Square Music tragen und teils einige Elemente aus Spielklassikern aufgreifen.  (ps)


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