Facebook blickt auf eine Phase des schnellen Wachstums zurück: In den letzten drei Jahren hat sich die Zahl der Nutzer verdreifacht, 1,2 Milliarden Menschen sind heute dabei. Dieser Erfolg hat auch Schattenseiten, denn mit jedem neuen Account nimmt auch die Zahl der Nachrichten zu, die jeder bekommt: 1500 Posts müssten wir heute im Durchschnitt täglich durchsehen, würde Facebook alle Nachrichten ungefiltert auflisten.
Nun kommen auch noch Klick-Köder hinzu – eine spezielle Form von Spam-Nachrichten mit einem reisserischen Titel wie etwa «Dieser Junge springt mit einem Fallschirm zur Schule. Denn sein Vater ist ein Genie.» Ziel dieser Posts ist es, die Leser mit Hilfe des Köders von Facebook weg auf eine andere Web-Seite zu locken, deren Betreiber mit Werbung Geld verdienen.
Weg mit dem Köder
Facebook hat deshalb den Betreibern von Klick-Köder-Seiten wie «Heftig» den Kampf angesagt. Mit verschiedenen Tricks versuchen die Programmierer, solche Spam-Nachrichten automatisch zu erkennen, um sie dann zu unterdrücken.
Ein Merkmal: die Dauer, die jemand darauf verwendet, einen Köder zu lesen. Facebook geht davon aus, dass sich seine Nutzer nur kurze Zeit mit diesen Nachrichten abgeben. Auch Nachrichten, die vom gleichen Account aus mehrmals gepostet werden, sind verdächtig. Ein weiteres Merkmal sind Aufforderungen in den Posts, diese doch über den Like-Button aufzuwerten. Das heisst für normale Nutzer wiederum: Will man die Reichweite seiner eigenen Nachrichten erhöhen, so tut man gut daran, auf Like-Aufforderungen zu verzichten.
Künstliche Intelligenz im Hintergrund
Für das soziale Netzwerk ist es überlebenswichtig, den Newsfeed für jeden einzelnen Nutzer so zu steuern, dass dieser möglichst nur die Nachrichten zu sehen bekommt, die ihn auch wirklich interessieren. Schon 2006 hatte Facebook angefangen, mit Hilfe von Software-Filtern den Nachrichtenstrom zu reduzieren. Informatiker aber auch Sozialwissenschafter haben diesen Mechanismus über die Jahre ständig verbessert. Heute kommen komplexe Verfahren der künstlichen Intelligenz zum Einsatz, die mehr als 100'000 Parameter berücksichtigen.
Der Filter berechnet für jeden Post, wie gross die Wahrscheinlichkeit ist, dass sich ein Nutzer dafür interessieren könnte. Eine wichtige Rolle spielen dabei die folgenden Kriterien, wie der Verantwortliche bei Facebook in einem Interview mit Techcrunch erklärte:
- Wie stark interessiert sich der Nutzer für den Autor der Nachricht?
- Wir populär (Anzahl Likes) ist die Nachricht bei anderen Nutzern?
- Wie populär waren ältere Nachrichten dieses Autors bei anderen Nutzern?
- Gehört der Post zum Typ (Link, Foto, Text etc.), den der Nutzer bevorzugt?
- Wie aktuell ist der Post?
Nutzer können den Filter auch aktiv beeinflussen: Sie können entweder einzelne Nachrichten unterdrücken oder alle Posts eines bestimmten Autors. Denn Facebook hat ein Interesse daran, dass seine Nutzer möglichst nur die Nachrichten sehen, die für sie relevant sind.
Wie lange Facebook mit dem angepassten Filter im Spam-Krieg die Oberhand behalten kann, wird sich zeigen. Denn die Gegner, die mit Klick-Ködern Geld verdienen, werden nicht einfach aufgeben sondern nach einem neuen Trick suchen, mit dem sie Facebook-Nutzer auf ihre Seite locken können.
