LV: Konzepte Medieninformatik

Transkript

1 LV: Konzepte Medieninformatik Adaptivität Personalisierung - Empfehlung Prof. Dr. Robert Strzebkowski TFH Berlin Strzebkowski TFH Berlin Überblick...

2 Adaptives Hypermedia Adaptive hypermedia systems build a model of the goals, preferences and knowledge of the individual user and use this throughout the interaction to adopt the content, navigation support, and lyout to user needs The adaptivity is the capacity of a system for automatic adaptation to users needs based on users preferences, behaviour, and trails (Chen & Magoulas 2005, S.viii ff.) Personalisiertes IPTV itv / IPTV Broadcaster/Provider Metadaten über die Inhalte Profil- Metadaten der Zuschauer Schnittstelle (API) zum Content und Services Von Online- Anbietern Abgleich/ Vergleich Lieferung der AV-Medien AV-Inhalte, Zusatzinhalte AV-Werbe- Inhalte Anfragen und Aktionen des Zuschauers sowie seine Profildaten

3 Grundaspekte der Personalisierung Personalisiert heißt: an den Interessen und Vorlieben der Zuschauer orientiert das TV-System bietet dem Zuschauer dynamisch aufgrund seiner persönlichen Präferenzen und/oder des aktuell oder auch bis jetzt konsumierten Medieninhalte entsprechend Empfehlungen für weitere Medieninhalte, Zusatz-Informationen und Werbung. Grundaspekte der Personalisierung Zur Individualisierung von Content muss ein System zwischen einzelnen Nutzergruppen oder Nutzern unterscheiden können. Dem geht ein Prozess voraus, bei dem über die Nutzer Profile angelegt werden. Grundlage sind Informationen über Eigenschaften und Handlungen der User.

4 Grundaspekte der Personalisierung Für die Individualisierung von Content hat sich heute die Bezeichnung "Targeting" durchgesetzt. "Durch Targeting wird die anzutreffende Person ausgewählt und die Entscheidung getroffen, welche Informationen versendet wird" Personalisierter WebTV Content Media Content-, Serviceund Werbe-Angebot Gezieltes Targeting einzelner User oder User-Gruppen Content-Targeting ist attraktiv sowohl für die Nutzer als auch für die Werbewirtschaft

5 Grundaspekte der Personalisierung Die registrierten User-Eigenschaften und Handlungen werden mit Hilfe der Ergebnisse allgemeiner Studien über Konsum- und Medienverhalten (z.b. Verbraucheranalyse, Internetfacts oder GfK Consumer Scan) auf motiv- und verhaltensorientierte Aussagen über die untersuchten User "hochgerechnet". Grundaspekte der Personalisierung

6 Grundaspekte der Personalisierung Personalisierte Werbung - Targeting Channel- Betreiber EMP - Business-/Redaktionsmodul Schalten von Werbung und Services Zuschauer Content Werbung / Zusatzinfo Webservices Transactions Programm und dazugehörige Werbung, Zusatzinformationen und Services zu einem Zeitpunkt Ad Server

7 Personalisierung durch User-Modelling Das sog. 'User Modelling - Bildung eines Benutzermodels - bildet bei der 'Intelligenz' der interaktiven Systeme eine wesentliche Rolle Das 'intelligente', adaptive Verhalten solcher Systeme geschieht durch die Passung des User Models (UM) an die zur Verfügung stehenden Inhalte Passung User Model WWW Content Personalisierung durch User-Modelling Wie geschieht das 'User Modelling'? Zuschauer teilen EXPLIZIT dem Medien-System ihre Präferenzen mit oder/und das Medien-System 'lernt IMPLIZIT durch Beobachtung des Zuschauerverhaltens seine Vorlieben und Abneigungen

8 Personalisierung durch User-Modelling User Modelling Personalisierung durch User-Modelling typische Methoden der expliziten Datengewinnung: Kontaktformulare Umfragen Profilaktualisierung im Login-Bereich Gewinnspiele Bewertungen (Ratings) Merkzettel Suchen Einer der Hauptvorteile der expliziten Profildatengewinnung liegt vor allem in der einfachen technischen Umsetzbarkeit über entsprechende Eingabeformulare, sowie einem relativ geringen Aufwand auf Seiten des Service-Providers.

9 The Personalisation Approach / Projekt meta.morph The Personalisation Approach / Projekt meta.morph

10 Personalisierung durch User-Modelling Zu einem der typischen Verfahren der impliziten Datengewinnung zählt z.b. die sogenannte Clickstream- Analyse. Mit dieser können sämtliche Daten über das Verhalten eines Nutzers gesammelt und analysiert werden. Hierbei wird, basierend auf der Erfassung einzelner Requests, die Nutzung einer Website durch den Anwender protokolliert, wodurch die Navigation des Nutzers von Link zu Link (also der "Clickstream") rekonstruiert und ausgewertet werden kann. Das Protokollieren von HTTP-Requests gehört heute bereits zur Standardfunktionalität von Webservern. Entsprechend existieren zahlreiche Tools mittels derer die Auswertung der hier anfallenden Logfiles unterstützt wird. Personalisierung durch User-Modelling Einer der großen Vorteile der impliziten Datenerfassung liegt u.a. darin, dass sie vom Nutzer unbemerkt im Hintergrund abläuft. Die gewonnen Daten besitzen daher in der Regel einen hohen Wahrheitsgehalt und sind zudem immer aktuell. Darüber hinaus sind bei dieser Methode, abgesehen vom normalen "Surf"-Verhalten, keine zusätzlichen Nutzer-Interventionen nötig.

11 Personalisierung durch User-Modelling Techniken der Personalisierung Die technischen Verfahren der Profilgewinnung lassen sich in serverzentrierte (Webtracking) und userzentrierte Methoden (Online-Panels) unterscheiden. Diese Unterteilung folgt aus der Kommunikation zwischen Server/Client und Nutzer. So dienen die repräsentativen Online- Befragungen insbesondere dazu, aus den serverseitig gemessenen "Unique Clients (einzelne Rechner) mit Hilfe von webbasierten Befragungen "Unique Users" abzuleiten. Denn einerseits kann ein Nutzer an mehreren Rechnern (Clients) ins Internet gehen, andererseits können aber auch mehrere Nutzer am selben PC das Internet nutzen.

12 Techniken der Personalisierung Logfile-Analyse Logfiles sind automatisch erstellte Dateien, die jede Aktion eines Webservers protokollieren. Festgehalten werden beispielsweise Art und Zeitpunkt (Datum und Uhrzeit) abgerufener Dateien, die IP-Adresse der Besucher, die vor dem Seitenaufruf zuletzt besuchte Seite, der verwendete Browser und das verwendete Betriebssystem. Diese Daten sind meist nicht eindeutig, da die Analyse der Logfiles auf der Zuordnung zu IP-Adressen beruht. Viele Internet Service Provider vergeben wechselnde IP- Adressen an ihre Kunden, weshalb die Logfile-Analyse üblicherweise mit anderen Verfahren kombiniert wird. Techniken der Personalisierung Cookies Ein User lässt sich während einer Session eindeutig durch Cookies identifizieren. Cookies werden dann über den Browser für einen bestimmten Zeitraum (Tage, Wochen oder auch Monate) auf dem Rechner des Anwenders gespeichert und enthalten z.b. Informationen über Seiten, die der Nutzer besucht hat, welche Transaktionen er dort getätigt oder auch welche Werbemittel er angeklickt hat. Während Session-Cookies dazu dienen, einen zusammenhängenden Nutzungsvorgang (Besuch) auf einer Webseite abzugrenzen, ermöglichen dauerhaft gespeicherte (permanente) Cookies die Analyse des Userverhaltens über einen längeren Zeitraum.

13 Techniken der Personalisierung Registrierung und Login Eine weitere Möglichkeit der Datengewinnung bietet die Pflicht des Nutzers zur Registrierung auf bestimmten Webseiten. Wenn er Services wie z.b. einen -Account nutzen will, muss er persönliche Daten wie Name, Adresse, Geburtstag, etc. angeben. Gleichzeitig werden meist demographische Informationen wie z.b. Berufstätigkeit, Gehaltsklasse, Anzahl der Telefonanschlüsse, etc. erfragt. Durch eine Registrierung wird der Nutzer bei jeder Session eindeutig erkannt. Sein Verhalten kann so dauerhaft protokolliert und sein Profil mit Informationen aus Cookies und Logfiles angereichert werden. Techniken der Personalisierung Pixelbasierte Trackingverfahren Beim sogenannten "Pixel Tracking" werden auf der Webseite des datensammelnden Unternehmens kleine, oft nur 1x1 Pixel große, transparente Grafiken ("Web Bugs ) eingebaut. Ruft der Nutzer die Webseite auf, lädt der Server diese Grafik und dokumentiert diesen Vorgang im Logfile. Das Verfahren wird z.b. von der Informationsgemeinschaft zur Feststellung und Verbreitung von Werbeträgern e.v. (IVW) zur Ermittlung der der Werbeträgerleistung einzelner Online-Medien angewendet.

14 Personalisierung durch User-Modelling Wie geschieht das 'User Modelling'? Sammeln der personenbezogenen, Interessen- und 'lifestyle' Daten (mit Hilfe von Formularen) Vergleich dieser Daten mit anderen Benutzern - Bildung von Nutzer-Clustern, /-Gruppen - Angebot zielgruppenorientierter Parameter Beobachtung der Navigation - über längere und kürzere Perioden - welche Inhalte wie oft, wie lange und auf welchem Weg konsumiert werden Welche Inhalte und Medienformen werden angefordert

15 The Personalisation Approach / Projekt meta.morph Small Personalisation Scenario with the use of connected web services - ebay The Personalisation Approach The dynamically offer of media, programs and advertising in this case from ebay Content related synchronisation between Realised a video object and the with Flash, XML additional information Metadata and ebay-api User Profile related synchronisation for additional information, shopping offers, advertising the user is interested in action genre

16 Personalisierung durch User-Modelling Wie geschieht die adaptive Passung der Inhalte? Content Based Filtering - Abgleich der User Model Daten mit den Informationen über die medialen Inhalte Collaborative Filtering - Vergleich der User Model Daten von Gruppen von Benutzern, finden von Gemeinsamkeiten (Nachbar- und Cluster-Prinzip) - Angebot von Empfehlungen als auch direkt von Inhalten Targeting von Werbung Geo Targeting Mit Hilfe des Geo Targeting (oder "Geo-IP-Targeting") lässt sich die Herkunft eines Users bestimmen bzw. eingrenzen. Dazu gleicht der Betreiber einer Webseite die IP-Adresse seines Users mit einer Datenbank ab, in der von spezialisierten Unternehmen laufend die aktuellen Geo- Informationen (Land, Bundesland, Stadt) aller vergebenen IP-Adressen hinterlegt werden. Die Geoinformationen lassen sich mit weiteren Datenbanken abgleichen, die regionale Informationen vorhalten, wie z.b. Wetter, Veranstaltungen, Nachrichten, Fahrpläne, Angebote.

17 Personalisierte Werbung - Targeting Channels Business-/Redaktionsmodul der EMP-Plattform Zuschauer z.b. aus Sachsen Content Werbung Allgemein Werbung Lokal Ad Server 5 7 Programm und dazugehörige allgemeine und regionale Werbung, Zusatzinformationen Targeting von Werbung Time-Targeting Mittels Time-Targeting (oder "Day-Parting") wird Werbung zu bestimmten Tageszeiten ausgeliefert. Grundlage ist die Annahme, dass Kaufentscheidungen zu bestimmten Zeiten getroffen werden, z.b. kurz vor der Mittagspause, in der Mittagspause, Abends.

18 Targeting von Werbung Re-Targeting Re-Targeting beruht auf der Information, dass der User ein werbliches Angebot bereits erhalten hat. Die Zielperson kann dadurch z.b. an ein bestimmtes Angebot erinnert werden. Targeting von Werbung Contextual-Targeting Bei dieser Form des Targeting werden Werbebotschaften nur in einem themensensitiven Umfeld präsentiert. Der Betrachter sieht dann z.b. Werbung von Hausratversicherungen im Umfeld von Nachrichten über Unwetter oder Ergebnissen einer Suchmaschine zum gleichen Thema. Dazu wird die Anzeige vom werbetreibenden Unternehmen mit Schlüsselbegriffen (Keywords) versehen, die den thematischen Kontext des Werbemittels beschreiben.

19 Targeting von Werbung Demographic Targeting Das Demographic Targeting berücksichtigt Informationen über die User eines Webangebots. Diese werden entweder durch soziografische Untersuchungen der Nutzer global oder durch spezifische Beobachtungen der User erhoben. In diesem Fall kann der Werbeträger die User durch Login identifizieren. Er kennt zwar wie z.b. bei Facebook die Zielperson nicht unbedingt namentlich, kann sie aber z. B. als gebildete Frau mit Interesse an biologischer Ernährung beschreiben. Targeting von Werbung Behavioral Targeting Behavioral Targeting bedeutet, die Werbeauslieferung davon abhängig zu machen, welche Inhalte die Nutzer zuvor aufgerufen haben. Dabei werden die Daten über den User aufgrund seines Verhaltens website-übergreifend evaluiert, z.b. durch Cookies. Mit dem Wissen darüber, was ein Nutzer tut, erstellt der Werbeträger ein Verhaltensmuster. So kann etwa Besucher einer Webseite mit redaktionellen Beiträgen über Autos auch dann fahrzeug-affine Werbung eingeblendet werden, wenn er später auf einem Finanzportal surft.

20 Targeting von Werbung Personenbezogenes Targeting Bei personenbezogenen Targeting speichern Unternehmen persönliche Daten über ihre Kunden in Datenbanken, die meist neben Namen, Adressen, Telefonnummern, Passwörtern und Bankverbindungen auch Informationen zur Kundenbeziehung liefern. Sie beschreiben Geschichte und aktuellen Stand der Kundenbeziehung sowie Bonität und Kaufpotentiale des Kunden. Die Daten werden durch verschiedene Marketingmaßnahmen erhoben, wie z.b. Gewinnspiele, Befragungen oder direkte Kontakte von Vertriebsmitarbeitern. Die Unternehmen können ihre Kundeninformationen auch durch Daten spezialisierter Verlage anreichern. So bietet z.b. Prodata19 (Karlsruhe) Informationen zu demographischen (z.b. Alter, Familienform/Haushaltsstruktur, Einkommen) oder verhaltensbezogenen Merkmalen (z.b. Lifestyle, Kaufkraft, Konsumgewohnheiten, Mail-Order-Neigung) bestimmter Personen. Techniken der Personalisierung Erkennen und Adaptieren der Benutzer- Pläne aus Teilhandlungen Ermitteln des und Anpassen an den kognitiven, inhaltlichen Stand des Benutzers Lernen aus dem User-Feedback Lernen aus der Interaktion Lernen aufgrund der Inhalts-Auswahl Data-Mining Lernfähige und schlussfolgernde Systeme ZUnehmende Nutzung von Sematic-Web Techniken