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Teil 4: Mitmach-Web

Hier entzündet sich aber Widerspruch. Der Wiki-Kritiker Jaron Lanier etwa sagt plakativ, es setze sich nicht die beste Meinung durch, sondern die der Hartnäckigsten. Es stimme zwar, dass Fehler oft in Sekunden richtig gestellt sind, aber der Suchende müsse bei jedem Artikel ältere Versionen prüfen. Ein falscher Text auf Wikipedia wird kopiert und auf andere Seiten transportiert, sei es wörtlich oder inhaltlich. So komme es vor, dass Fehler die ersten drei Trefferseiten bei Google einnehmen. Die kollektive Intelligenz insgesamt beurteilt Lanier als "man ermittelt den Durchschnitt der Meinungen".

Mitmach-Web

© Archiv

Wer Babyshambles mag, mag auch The Libertines. Last.fm macht Vorschläge mit kollektiver Intelligenz.

Auch andere Forscher, wie der Medienwissenschaftler Joachim Niemeier, halten das Expertenwissen für wertvoller als das Wissen der Massen. Laniers Gegenmodell zum vermeintlich allwissenden "Wiki- oder Google-Brain" sind individuelle virtuelle Realitäten im Kollektiv, also einzelne Personen, die Rollen in der künstlichen digitalen Welt übernehmen. Als Beispiel nennt er Second Life (second life.com) oder Online-Spiele.

Letztendlich wehren sich Kritiker wie Lanier dagegen, dass das Mitmach-Web, mit Theorie überladen, besser gemacht wird, als es ist. Etwasweniger riskant ist ein offenes System zu speziellen Fachthemen. Denn hier ist richtig oder falsch einfacher zu bewerten als in Politik und Geschichte, wo es oft um ideologische Diskurse geht.

Ein Beispiel für ein Fach-Wiki ist das Projekt SelfHTML (wiki.meta-text.net), das auf die Mitarbeit aller Interessenten setzt: "Der pensionierte Schullehrer, der gerne Tippfehler beseitigt, kann in einer Wiki-Version von SelfHTML ebenso nützlich sein wie ein erfahrener Programmierer, der dem Self-Publikum eine Einführung in die Welt der Algorithmen schenken will", heißt es im Weblog.

Weitere Beispiele, in denen das Mitmach- Web mit seiner Schwarmintelligenz sehr gute Aussagen hervorbringt, sind Empfehlungs- Dienste. Jeder kennt die Empfehlungen von Amazon: "Kunden, die diesen Artikel gekauft haben, kauften auch:" Umfragen haben ergeben, dass diese statische Generierung bei den Lesern besser ankommt als Tipps von Literaturexperten. Dabei geht es nicht um Bewertungen oder Wissen, sondern um die statistische Anhäufung von Verhaltensweisen, die sich aus Geschmäckern ergeben. Geschmackstypen lassen sich offensichtlich einfach berechnen und folgen gewissen festen Schemata. Wir sollten uns nicht so viel auf unseren guten Geschmack einbilden.

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