Beware online "filter bubbles" | Eli Pariser

Eli Pariser: Vorsicht vor "Filter-Blasen" im Internet

1,593,210 views ・ 2011-05-02

TED


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Übersetzung: Judith Funke Lektorat: Alex Boos
00:15
Mark Zuckerberg,
0
15260
2000
Mark Zuckerberg
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a journalist was asking him a question about the news feed.
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3000
wurde von einem Journalisten zum News Feed bei Facebook befragt.
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And the journalist was asking him,
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20260
2000
Der Journalist fragte ihn,
00:22
"Why is this so important?"
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22260
2000
"Warum ist er so wichtig?"
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And Zuckerberg said,
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Und Zuckerberg sagte,
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"A squirrel dying in your front yard
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"Ein Eichhörnchen, das in Ihrem Vorgarten stirbt
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may be more relevant to your interests right now
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kann für Sie jetzt gerade relevanter sein
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than people dying in Africa."
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als sterbende Menschen in Afrika."
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And I want to talk about
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Und ich möchte darüber sprechen
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what a Web based on that idea of relevance might look like.
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wie ein Internet aussähe, das auf dieser Auffassung von Relevanz basiert.
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So when I was growing up
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Während meiner Jugend
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in a really rural area in Maine,
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in einer sehr ländlichen Gegend in Maine
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the Internet meant something very different to me.
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war das Internet für mich etwas völlig anderes.
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It meant a connection to the world.
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Es war eine Verbindung zur Welt.
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It meant something that would connect us all together.
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Etwas, das uns alle miteinander verbinden würde.
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And I was sure that it was going to be great for democracy
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Und ich war sicher, dass es großartig für die Demokratie sein würde
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and for our society.
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und für unsere Gesellschaft.
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But there's this shift
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Aber es gibt eine Verschiebung darin
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in how information is flowing online,
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wie Informationen online fließen,
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and it's invisible.
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und zwar eine unsichtbare.
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And if we don't pay attention to it,
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2000
Und wenn wir nicht aufpassen,
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it could be a real problem.
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3000
könnte sie ein echtes Problem werden.
01:10
So I first noticed this in a place I spend a lot of time --
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Mir ist sie zuerst an einem Ort aufgefallen, an dem ich viel Zeit verbringe --
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my Facebook page.
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meiner Facebook-Seite.
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I'm progressive, politically -- big surprise --
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3000
Ich bin politisch progressiv -- überraschenderweise --
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but I've always gone out of my way to meet conservatives.
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2000
aber ich habe mich immer bemüht, Konservativen zu begegnen.
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I like hearing what they're thinking about;
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2000
Ich mag es, zu hören worüber sie nachdenken;
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I like seeing what they link to;
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2000
Ich mag es, zu sehen was sie verlinken;
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I like learning a thing or two.
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84260
2000
Ich mag es, ein-zwei Dinge zu lernen.
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And so I was surprised when I noticed one day
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3000
Also war ich überrascht, als ich eines Tages gemerkt habe
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that the conservatives had disappeared from my Facebook feed.
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3000
dass die Konservativen aus meinen Facebook-Neuigkeiten verschwunden waren.
01:33
And what it turned out was going on
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2000
Wie sich herausstellte
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was that Facebook was looking at which links I clicked on,
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4000
hatte Facebook registriert, auf welche Links ich klickte,
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and it was noticing that, actually,
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und hatte festgestellt, dass ich
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I was clicking more on my liberal friends' links
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mehr auf die Links meiner liberalen Freunde klickte
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than on my conservative friends' links.
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3000
als auf die meiner konservativen Freunde.
01:46
And without consulting me about it,
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2000
Und ohne dass ich gefragt wurde
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it had edited them out.
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2000
wurden sie aussortiert.
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They disappeared.
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3000
Sie verschwanden.
01:54
So Facebook isn't the only place
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Facebook ist nicht der einzige Ort
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that's doing this kind of invisible, algorithmic
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an dem das Netz auf diese unsichtbare,
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editing of the Web.
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algorithmische Weise redigiert wird.
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Google's doing it too.
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2000
Google macht das gleiche.
02:03
If I search for something, and you search for something,
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3000
Wenn ich nach etwas suche, und Sie nach etwas suchen,
02:06
even right now at the very same time,
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2000
jetzt gerade, genau gleichzeitig,
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we may get very different search results.
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3000
können wir sehr unterschiedliche Ergebnisse bekommen.
02:11
Even if you're logged out, one engineer told me,
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3000
Sogar wenn man ausgeloggt ist, hat mir ein Spezialist gesagt,
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there are 57 signals
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2000
gibt es noch 57 Signale
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that Google looks at --
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die Google berücksichtigt --
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everything from what kind of computer you're on
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von der Art des Computers
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to what kind of browser you're using
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2000
über den Browser, den man benutzt
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to where you're located --
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2000
bis zum eigenen Standort --
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that it uses to personally tailor your query results.
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3000
die benutzt werden um die Ergebnisse zu personalisieren.
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Think about it for a second:
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2000
Denken sie mal drüber nach:
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there is no standard Google anymore.
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4000
es gibt kein Standard-Google mehr.
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And you know, the funny thing about this is that it's hard to see.
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155260
3000
Und das komische daran ist, dass es kaum sichtbar ist.
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You can't see how different your search results are
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2000
Man sieht nicht, wie unterschiedlich die eigenen Suchtreffer
02:40
from anyone else's.
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2000
von denen der anderen sind.
02:42
But a couple of weeks ago,
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2000
Aber vor ein paar Wochen
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I asked a bunch of friends to Google "Egypt"
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3000
habe ich ein paar Freunde gebeten, "Ägypten" zu googlen
02:47
and to send me screen shots of what they got.
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3000
und mir Screenshots der Ergebnisse zu schicken.
02:50
So here's my friend Scott's screen shot.
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3000
Hier ist der Screenshot meines Freundes Scott.
02:54
And here's my friend Daniel's screen shot.
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174260
3000
Und hier ist der von meinem Freund Daniel.
02:57
When you put them side-by-side,
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2000
Wenn man sie nebeneinander stellt,
02:59
you don't even have to read the links
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2000
muss man noch nicht mal die Links lesen
03:01
to see how different these two pages are.
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181260
2000
um zu sehen, wie unterschiedlich die beiden Seiten sind.
03:03
But when you do read the links,
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183260
2000
Aber wenn man die Links liest,
03:05
it's really quite remarkable.
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185260
3000
ist es schon bemerkenswert.
03:09
Daniel didn't get anything about the protests in Egypt at all
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3000
Daniel hat auf seiner ersten Trefferseite überhaupt nichts
03:12
in his first page of Google results.
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192260
2000
über die Proteste in Ägypten bekommen.
03:14
Scott's results were full of them.
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194260
2000
Scott's Ergebnisse waren voll davon.
03:16
And this was the big story of the day at that time.
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196260
2000
Und das war zu dieser Zeit die Nachricht des Tages.
03:18
That's how different these results are becoming.
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198260
3000
So unterschiedlich werden die Ergebnisse jetzt.
03:21
So it's not just Google and Facebook either.
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201260
3000
Und es geht nicht nur um Google und Facebook.
03:24
This is something that's sweeping the Web.
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204260
2000
Das ist etwas, das das ganze Internet durchzieht.
03:26
There are a whole host of companies that are doing this kind of personalization.
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206260
3000
Es gibt eine ganze Menge Firmen, die diese Art von Personalisierung machen.
03:29
Yahoo News, the biggest news site on the Internet,
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209260
3000
Yahoo News, die größte Nachrichtenseite im Internet,
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is now personalized -- different people get different things.
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212260
3000
ist schon personalisiert -- verschiedene Menschen bekommen verschiedene Dinge.
03:36
Huffington Post, the Washington Post, the New York Times --
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216260
3000
Huffington Post, die Washington Post, die New York Times --
03:39
all flirting with personalization in various ways.
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219260
3000
sie flirten alle irgendwie mit Personalisierung.
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And this moves us very quickly
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3000
Und das bringt uns sehr schnell
03:45
toward a world in which
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2000
zu einer Welt in der das Internet
03:47
the Internet is showing us what it thinks we want to see,
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227260
4000
uns das zeigt, wovon es denkt, dass wir es sehen wollen,
03:51
but not necessarily what we need to see.
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3000
aber nicht zwangsläufig, was wir sehen sollten.
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As Eric Schmidt said,
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234260
3000
Eric Schmidt hat gesagt,
03:57
"It will be very hard for people to watch or consume something
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237260
3000
"Es wird für die Menschen schwierig werden, etwas zu sehen oder zu konsumieren,
04:00
that has not in some sense
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240260
2000
das nicht in irgendeiner Weise
04:02
been tailored for them."
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242260
3000
auf sie zugeschnitten ist."
04:05
So I do think this is a problem.
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245260
2000
Und ich glaube, dass das ein Problem ist.
04:07
And I think, if you take all of these filters together,
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247260
3000
Ich glaube, wenn man all diese Filter zusammen nimmt,
04:10
you take all these algorithms,
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250260
2000
all diese Algorithmen,
04:12
you get what I call a filter bubble.
91
252260
3000
dann bekommt man, was ich eine "Filterblase" nenne.
04:16
And your filter bubble is your own personal,
92
256260
3000
Ihre Filterblase ist Ihr ganz persönliches
04:19
unique universe of information
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259260
2000
einzigartiges Informationsuniversum,
04:21
that you live in online.
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261260
2000
in dem Sie online leben.
04:23
And what's in your filter bubble
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263260
3000
Und was in Ihrer Filterblase ist,
04:26
depends on who you are, and it depends on what you do.
96
266260
3000
hängt davon ab, wer Sie sind und was Sie tun.
04:29
But the thing is that you don't decide what gets in.
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269260
4000
Aber Sie bestimmen nicht, was hineinkommt.
04:33
And more importantly,
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273260
2000
Und, noch wichtiger,
04:35
you don't actually see what gets edited out.
99
275260
3000
Sie sehen nie, was aussortiert wird.
04:38
So one of the problems with the filter bubble
100
278260
2000
Eines der Probleme der Filterblase
04:40
was discovered by some researchers at Netflix.
101
280260
3000
wurde von Forschern bei Netflix entdeckt.
04:43
And they were looking at the Netflix queues, and they noticed something kind of funny
102
283260
3000
Sie schauten sich die Film-Bestelllisten dort an, und ihnen fiel etwas komisches auf,
04:46
that a lot of us probably have noticed,
103
286260
2000
das wohl schon viele von uns kennen,
04:48
which is there are some movies
104
288260
2000
nämlich dass manche Filme sofort
04:50
that just sort of zip right up and out to our houses.
105
290260
3000
nach oben auf die Liste kommen und ab zu uns nach Hause.
04:53
They enter the queue, they just zip right out.
106
293260
3000
Sie kommen neu oben auf die Liste, und sofort geht es los.
04:56
So "Iron Man" zips right out,
107
296260
2000
"Iron Man" geht sofort raus,
04:58
and "Waiting for Superman"
108
298260
2000
und bei "Waiting for Superman"
05:00
can wait for a really long time.
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300260
2000
kann es ziemlich lange dauern.
05:02
What they discovered
110
302260
2000
Was sie herausgefunden haben
05:04
was that in our Netflix queues
111
304260
2000
ist, dass in unseren Netflix-Wartelisten
05:06
there's this epic struggle going on
112
306260
3000
ein epischer Kampf stattfindet --
05:09
between our future aspirational selves
113
309260
3000
zwischen unserem zukünftigen, anspruchsvolleren Ich
05:12
and our more impulsive present selves.
114
312260
3000
und unserem impulsiveren, gegenwärtigen Ich.
05:15
You know we all want to be someone
115
315260
2000
Sie wissen ja, wir möchten alle jemand sein
05:17
who has watched "Rashomon,"
116
317260
2000
der "Rashomon" gesehen hat,
05:19
but right now
117
319260
2000
aber jetzt gerade
05:21
we want to watch "Ace Ventura" for the fourth time.
118
321260
3000
wollen wir "Ace Ventura" zum vierten Mal anschauen.
05:24
(Laughter)
119
324260
3000
(Gelächter)
05:27
So the best editing gives us a bit of both.
120
327260
2000
Die beste Zusammenstellung für uns wäre von allem etwas.
05:29
It gives us a little bit of Justin Bieber
121
329260
2000
Ein kleines bißchen Justin Bieber
05:31
and a little bit of Afghanistan.
122
331260
2000
und ein kleines bißchen Afghanistan.
05:33
It gives us some information vegetables;
123
333260
2000
Etwas Informations-Gemüse,
05:35
it gives us some information dessert.
124
335260
3000
und ein wenig Informations-Nachtisch.
05:38
And the challenge with these kinds of algorithmic filters,
125
338260
2000
Und die Herausforderung für algorithmische Filter,
05:40
these personalized filters,
126
340260
2000
diese personalisierten Filter,
05:42
is that, because they're mainly looking
127
342260
2000
ist, dass sie diese Balance umkippen,
05:44
at what you click on first,
128
344260
4000
weil sie vor allem danach gehen,
05:48
it can throw off that balance.
129
348260
4000
worauf man zuerst klickt.
05:52
And instead of a balanced information diet,
130
352260
3000
Und statt einer ausgewogenen Informationsdiät
05:55
you can end up surrounded
131
355260
2000
findet man sich am Ende inmitten
05:57
by information junk food.
132
357260
2000
von Informations-Junk Food wieder.
05:59
What this suggests
133
359260
2000
Was das heißen könnte ist,
06:01
is actually that we may have the story about the Internet wrong.
134
361260
3000
dass wir die Sache mit dem Internet vielleicht falsch verstanden haben.
06:04
In a broadcast society --
135
364260
2000
In einer Sendergesellschaft --
06:06
this is how the founding mythology goes --
136
366260
2000
so geht der Gründungsmythos --
06:08
in a broadcast society,
137
368260
2000
in einer Sendergesellschaft
06:10
there were these gatekeepers, the editors,
138
370260
2000
gab es Torwächter, die Redakteure,
06:12
and they controlled the flows of information.
139
372260
3000
die den Informationsfluss kontrolliert haben.
06:15
And along came the Internet and it swept them out of the way,
140
375260
3000
Und dann kam das Internet und hat sie aus dem Weg gefegt,
06:18
and it allowed all of us to connect together,
141
378260
2000
und uns allen ermöglicht, uns miteinander zu verbinden,
06:20
and it was awesome.
142
380260
2000
und es war wunderbar.
06:22
But that's not actually what's happening right now.
143
382260
3000
Aber das ist nicht, was gerade passiert.
06:26
What we're seeing is more of a passing of the torch
144
386260
3000
Was wir erleben ist eher eine Übergabe der Fackel
06:29
from human gatekeepers
145
389260
2000
von menschlichen Torwächtern
06:31
to algorithmic ones.
146
391260
3000
an die Algorithmen.
06:34
And the thing is that the algorithms
147
394260
3000
Nur dass den Algorithmen
06:37
don't yet have the kind of embedded ethics
148
397260
3000
noch keine Ethik eingebaut wurde,
06:40
that the editors did.
149
400260
3000
wie sie die Redakteure haben.
06:43
So if algorithms are going to curate the world for us,
150
403260
3000
Wenn also Algorithmen die Welt für uns kuratieren,
06:46
if they're going to decide what we get to see and what we don't get to see,
151
406260
3000
wenn sie entscheiden, was wir zu sehen bekommen und was nicht,
06:49
then we need to make sure
152
409260
2000
dann müssen wir sicherstellen,
06:51
that they're not just keyed to relevance.
153
411260
3000
dass sie nicht nur nach Relevanz auswählen.
06:54
We need to make sure that they also show us things
154
414260
2000
Wir müssen garantieren, dass sie uns auch Dinge zeigen,
06:56
that are uncomfortable or challenging or important --
155
416260
3000
die unbequem oder herausfordernd oder wichtig sind --
06:59
this is what TED does --
156
419260
2000
so wie das TED tut --
07:01
other points of view.
157
421260
2000
andere Sichtweisen.
07:03
And the thing is, we've actually been here before
158
423260
2000
Und an diesem Punkt waren wir ja schon einmal,
07:05
as a society.
159
425260
2000
als Gesellschaft.
07:08
In 1915, it's not like newspapers were sweating a lot
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Im Jahre 1915 haben sich die Zeitungen nicht gerade verausgabt
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about their civic responsibilities.
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um ihrer bürgerlichen Verantwortung nachzukommen.
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Then people noticed
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Dann hat man bemerkt
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that they were doing something really important.
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dass sie eine sehr wichtige Funktion hatten.
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That, in fact, you couldn't have
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Dass eine funktionierende Demokratie
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a functioning democracy
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gar nicht möglich war
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if citizens didn't get a good flow of information,
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ohne einen guten Informationsfluss für die Bürger.
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that the newspapers were critical because they were acting as the filter,
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Dass die Zeitungen mit ihrer Filterwirkung von entscheidender Bedeutung waren --
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and then journalistic ethics developed.
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und dann entwickelte sich eine journalistische Ethik.
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It wasn't perfect,
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Die war nicht perfekt,
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but it got us through the last century.
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aber sie hat uns durch das letzte Jahrhundert gebracht.
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And so now,
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Und jetzt sind wir
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we're kind of back in 1915 on the Web.
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mit dem Internet wieder im Jahr 1915.
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And we need the new gatekeepers
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Und die neuen Torwächter müssen
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to encode that kind of responsibility
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in den Code, den sie schreiben,
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into the code that they're writing.
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diese Verantwortung für uns mit einbauen.
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I know that there are a lot of people here from Facebook and from Google --
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Ich weiß, dass hier viele Leute von Facebook und von Google sind --
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Larry and Sergey --
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Larry und Sergey --
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people who have helped build the Web as it is,
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Leute, die das Netz in seiner heutigen Form mitgebaut haben,
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and I'm grateful for that.
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und dafür bin ich dankbar.
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But we really need you to make sure
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Aber wir müssen wirklich sicherstellen,
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that these algorithms have encoded in them
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dass diese Algorithmen einen Sinn für öffentliches Leben,
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a sense of the public life, a sense of civic responsibility.
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für bürgerliche Verantwortung einprogrammiert haben.
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We need you to make sure that they're transparent enough
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Wir müssen dafür sorgen, dass sie transparent genug sind,
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that we can see what the rules are
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so dass wir die Regeln sehen können,
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that determine what gets through our filters.
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die bestimmen, was durch unsere Filter kommt.
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And we need you to give us some control
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Und Ihr müsst uns Kontrolle darüber geben,
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so that we can decide
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so dass wir entscheiden können
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what gets through and what doesn't.
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was durchkommen soll und was nicht.
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Because I think
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Denn ich glaube
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we really need the Internet to be that thing
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dass wir das Internet wirklich so brauchen
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that we all dreamed of it being.
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wie wir es uns erträumt haben.
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We need it to connect us all together.
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Es soll uns alle miteinander verbinden.
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We need it to introduce us to new ideas
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Es soll uns an neue Ideen heranführen
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and new people and different perspectives.
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und an neue Leute und fremde Perspektiven.
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And it's not going to do that
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Und das wird nicht geschehen,
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if it leaves us all isolated in a Web of one.
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wenn wir alle isoliert werden, in einem vereinzelten Netz.
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Thank you.
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Danke.
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(Applause)
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(Applaus)
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