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„Weil Du 'Beitrag' geschaut hast“


20.05.2024

Der Anwendungsfall „Weil Du 'Beitrag' Geschaut Hast“ soll thematisch ähnliche Empfehlungen zum gesehenen Video vorschlagen. Der Algorithmus ist auf eine Steigerung des Sehvolumens optimiert und soll nach Möglichkeit einen Großteil des Contents der ZDFmediathek empfehlen.

Die technische Implementierung ist unter Weil Du: Model Card beschrieben.

Relevanz für die ZDFmediathek

Die nachfolgende Abbildung zeigt die Anteile von gesehenen Minuten des Anwendungsfalls „Weil Du 'Beitrag' Geschaut Hast“ am gesamten Sehvolumen der ZDFmediathek für automatisch empfohlene Inhalte der letzten 30 Tage

Leistungsmetriken

Relevante Leistungsmetrik für den Anwendungsfall „Weil Du 'Beitrag' Geschaut Hast“ ist das Sehvolumen. Nachfolgend ist das Sehvolumen im zeitlichen Verlauf dargestellt. Zusätzlich wird der relative Anteil der von Nutzer:innen getätigten Klicks auf empfohlene Inhalte im Bezug auf alle algorithmischen Empfehlungen gezeigt.

Tipp: Für Detailansicht betreffenden Bereich markieren. Doppelklick auf leere Stelle wechselt zwischen Detail- und Gesamtansicht.


Das Sehvolumen für „Weil Du 'Beitrag' Geschaut Hast“ trägt nur gering zum gesamten Sehvolumen durch algorithmische Empfehlungen bei. Das liegt unter anderem an der wenig prominenten Position weit unten auf der Startseite, was zu weniger Sichtbarkeit führt. Die Fluktuationen in der Abbildung sind vor allem bedingt durch temporale Effekte. Bei getätigten Klicks ist der Sachverhalt sehr ähnlich zur Diskussion für das Sehvolumen. Eine langfristige Tendenz ist im betrachteten Zeitraum nicht zu erkennen.

Public Value Metriken

Die Public Value Metriken Coverage, Novelty, Popularity, Diversity und Serendipity sind hier für „Weil Du 'Beitrag' Geschaut Hast“ im zeitlichen Verlauf über einen Monat dargestellt. Da wir mit diesem Anwendungsfall eine große Abdeckung unseres verfügbaren Contents, ausgehend von einzelnen von Nutzer:innen geschauten Inhalten bezwecken (siehe Model Card), ist die relevanteste Metrik für diesen Anwendungsfall die Coverage. Für die Coverage zu „Next-Video“ werden nur Empfehlungen durch „Reguläres Next-Video“ berücksichtigt, während Empfehlungen durch „Next-Episode“ nicht mit einfließen. Zu „Auch Interessant“ werden im Moment, sofern nicht anders angegeben, nur Empfehlungen durch „Auch Interessant: Streaming-Netzwerk Dokumentation“, nicht jedoch durch „Weitere Folgen“ oder der Bereich Kultur gezeigt.


Der Anwendungsfall „Weil Du 'Beitrag' Geschaut Hast“ schlägt den Nutzer:innen thematisch ähnliche Empfehlungen zum gesehenen Video vor und deckt dabei einen Großteil des Contents der ZDFmediathek ab. Dies spiegelt sich in der hohen Public-Value-Metrik Coverage wieder.

  • Die Coverage ist im Vergleich zu anderen Anwendungsfällen sehr hoch. „Weil Du 'Beitrag' Geschaut Hast“ soll nach Möglichkeit den gesamten für Empfehlungen verfügbaren Inhalt abdecken. Die Auswertung zeigt, dass der Algorithmus täglich etwa 2/3 vom verfügbaren Inhalt ausspielt und damit seine Aufgabe sehr gut erfüllt.
  • Bei diesem Anwendungsfall wird kein Wert auf Exploration oder Trends gelegt, weshalb Novelty und Popularity nur durchschnittlich sind.
  • Einen Spezialfall stellt hier die Diversity dar. Da der Empfehlungsalgorithmus des „Weil Du 'Beitrag' Geschaut Hast“ Inhalte nur aus der gleichen Rubrik, wie die des referenzierten gesehenen Videos ausspielt, ist keine Rubrikvielfalt vorhanden, die Diversity ist 0.
  • Die Serendipity ist wegen der geringen Exploration und der großen Abdeckung, sowie schon die Novelty und Popularity, durchschnittlich.

Alle Details zum Anwendungsfall sind unter Weil Du: Model Card zusammengefasst.

Weitere Analysen zu verschiedenen Anwendungsfällen findest du im Blog.