TikTok
TikTok ist eine App für kurze Videos, die einem hauptsächlich Inhalte fremder Menschen zeigt, statt Beiträge von Freunden. Ausgewählt werden diese Videos von einem Empfehlungssystem, das aus dem Verhalten der Nutzer lernt — das gilt als Vorbild für viele andere Plattformen.
TikTok ist eine App fürs Handy, in der Menschen kurze Videos veröffentlichen und ansehen. Die Videos dauern meist zwischen fünfzehn Sekunden und drei Minuten. Der entscheidende Unterschied zu älteren sozialen Netzwerken liegt darin, was man beim Öffnen sieht. Bei Facebook oder Instagram bekam man lange vor allem Beiträge von Leuten, denen man selbst folgt. TikTok zeigt stattdessen einen endlosen Strom von Videos, die eine Software für einen ausgesucht hat. Diese Software beobachtet, was man anschaut, und schließt daraus, was einen interessiert. Betrieben wird die App vom chinesischen Unternehmen ByteDance, das 2016 damit startete.
Warum TikTok die Social-Media-Branche umgebaut hat
TikTok hat gezeigt, dass ein soziales Netzwerk keine sozialen Kontakte mehr braucht. Wer neu anfängt, hat null Follower und bekommt trotzdem sofort passende Videos. Umgekehrt kann auch ein völlig unbekannter Nutzer Millionen Zuschauer erreichen, wenn ein Video gut ankommt. Bei den älteren Netzwerken hing die Reichweite dagegen stark davon ab, wie viele Leute einem folgten.
Dieses Prinzip war so erfolgreich, dass die Konkurrenz es kopiert hat. Instagram baute Reels, YouTube die Shorts, beides sind sehr ähnliche Kurzvideo-Bereiche. Auch dort bestimmt inzwischen überwiegend eine Empfehlungssoftware, was man zu sehen bekommt. Fachleute sprechen deshalb von einer Verschiebung vom sozialen Netzwerk zum Unterhaltungskanal.
Wirtschaftlich ist die App enorm relevant, weil Aufmerksamkeit sich in Werbung umsetzen lässt. Über eine Milliarde Menschen nutzen TikTok regelmäßig. Gleichzeitig steht die App politisch unter Druck. In den USA und der EU gibt es seit Jahren Debatten darüber, ob ein chinesisches Unternehmen so viele Daten über westliche Nutzer sammeln darf.
Was der Empfehlungsalgorithmus beobachtet
Im Zentrum steht ein Programm, das Vorhersagen trifft. Es schätzt für jedes verfügbare Video, wie wahrscheinlich du es zu Ende schaust. Das Video mit der höchsten geschätzten Wahrscheinlichkeit kommt als Nächstes. Solche Systeme heißen Empfehlungssysteme und gehören zum maschinellen Lernen: Sie lernen Regeln aus Daten, statt sie von Programmierern vorgeschrieben zu bekommen.
Die wichtigsten Daten liefert man selbst, ohne es zu merken. Wie lange schaust du ein Video? Wischst du nach zwei Sekunden weiter? Siehst du es zweimal an? Diese stillen Signale sind aussagekräftiger als Likes, weil fast niemand konsequent auf das Herz drückt. Dazu kommen Informationen über das Video: Tonspur, Länge, Bildinhalt, Hashtags.
Ein häufiger Irrtum ist, TikTok habe einen einzigen geheimen Trick. Tatsächlich ist die Grundtechnik seit Jahren bekannt und wird auch bei Netflix oder Amazon eingesetzt. Der Vorteil liegt im Format: Ein Kurzvideo ist nach Sekunden bewertet, ein Film erst nach zwei Stunden. Dadurch sammelt das System pro Nutzer und Tag hunderte Rückmeldungen und passt sich sehr schnell an.
TikTok in Nachrichten und im Alltag
Im Alltag begegnet dir das System als Feed « Für dich ». Er wirkt oft treffsicher, verengt sich aber leicht. Wer drei Videos zu einem Thema zu Ende schaut, sieht bald überwiegend dieses Thema. Fachleute nennen so eine Verengung eine Filterblase. Man kann gegensteuern, indem man Videos aktiv wegwischt oder als uninteressant markiert.
In Wirtschaftsnachrichten taucht TikTok vor allem in drei Zusammenhängen auf. Erstens beim Streit um einen möglichen Verkauf oder ein Verbot des US-Geschäfts. Zweitens bei Verfahren der EU-Kommission zum Jugendschutz und zu Suchtmechanismen. Drittens als Werbemarkt, auf dem TikTok Google und Meta Umsätze abnimmt.
Technisch ist die App außerdem ein Anschauungsbeispiel für Künstliche Intelligenz im Massenbetrieb. Sie enthält Werkzeuge für automatische Untertitel, Übersetzungen und Filter, die Gesichter in Echtzeit verändern. Wer verstehen will, wie Empfehlungssysteme das Verhalten von Millionen Menschen beeinflussen, findet hier den derzeit deutlichsten Fall.