Mit Machine Learning errechnet

Dieser Promi wäre Deutschlands Donald Trump

Wer würde wohl in Deutschland als Regierungschef ähnlich überraschen und polarisieren wie Donald Trump zur Zeit in den USA? Sprachforscher haben ihre Software gefragt >>>

Die Software berechnet mithilfe einfacher Formeln ähnliche Wörter und Wortzusammenhänge. So können Anfragen wie „Was verhält sich zu Deutschland, wie Rom zu Italien?“ oder Klischees wie „Was verhält sich zu Baguette, wie der Italiener zu Pizza?“ schnell korrekt mit „Berlin“ und „Franzose“ beantwortet werden.

Nach diesem System lässt sich die Maschine auch fragen, wer Deutschlands Donald Trump wäre. Wen müssten sich die Deutschen als Sieger der anstehenden Bundestagswahl vorstellen, um das Trump-Feeling nach Deutschland zu übertragen?

Also: Wer verhält sich zu Deutschland, wie Donald Trump zu den USA?

Gesucht wird eine Person für das Kanzleramt, deren Fähigkeitsprofil man nicht unbedingt mit einem Politikerjob in Verbindung bringen würde. Ein Regierungschef, der bei einem Teil der Bevölkerung beliebt und erfolgreich ist, was wiederum dem anderen Teil der Bevölkerung ein Rätsel aufgibt.


Die Kategorie „Deutsche in der Öffentlichkeit“ ist demnach klar, die Dimensionen zu Donald Trump können „Erfolg“, „TV“, „Männlichkeit“, „Frisur“, usw. sein.

Die Maschine hat errechnet: In knapper Konkurrenz zu Wolfgang Joop erscheint „Dieter Bohlen“ auf dem Bildschirm.

Wer hätte das gedacht...

Zum besseren Verständnis eine weitere Erklärung, wie das System funktioniert: Der Software wird ein großer Index aus Texten zur Verfügung gestellt. Aktuell dienen über 650 Millionen Wörter als Grundlage für die jeweiligen Abfragen. Daraus registriert das System, welche Wörter in welchem Kontext genutzt werden.

Grundlage ist eine Methode, die es per Vektorisierung erlaubt, Wörter auf einem Zahlenraum abzubilden. Die Maschinen können per "Word Embedding", ähnlich dem menschlichen logischen Denken, Begriffe systematisieren, in dem sie lernen, diese zu vergleichen und in Beziehung zu setzen. Diese Wortbedeutungen werden in über 300 Dimensionen als Vektoren dargestellt. Anhand der räumlichen Anordnung der Vektoren erkennt das System Wortzusammenhänge und -ähnlichkeiten und ist in der Lage, Kategorien zu bilden.

Anbieter Echobot, der hinter diesen "alternativen Fakten" für das Kanzleramt steht, befindet sich in der Entwicklungsphase und will Nutzern mithilfe der Technologie geschäftsrelevante Ereignisse zu ihren Kunden, Lieferanten und Geschäftspartnern automatisch zu erkennen.

Bildquelle:Thinkstock / iStock

 

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