Algorithmische Aufmerksamkeitsmieten ⇐ Artikelentwürfe

[Guest]

„Algorithmic Attention Rents“ ist ein Konzept, das am Institute for Innovation and Public Purpose des University College London (University College London) in einer Reihe von drei vom Omidyar Network gesponserten Artikeln entwickelt wurde
= Hintergrund und Motivation =
Algorithmische Aufmerksamkeitsrenten basieren stark auf Herbert A. Simons Theorie von Verbrauchern als „Informationsverarbeitern“ und den Herausforderungen der Entscheidungsfindung bei extremer Informationsfülle im Internet, wobei algorithmisch basierte Produkte wie die Suchalgorithmen von Google (Googles Suche) den Verbrauchern helfen navigieren.
Die Motivation des Konzepts
= Theorie =
Das ist die allgemeine Theorie der algorithmischen Aufmerksamkeitsrenten, die in einem Übersichtsartikel von O'Reilly, Strauss und Mariana Mazzucato (veröffentlicht in Data & Policy von Cambridge University Press) dargelegt wird Die Verschlechterung der Qualität algorithmischer Informationen manifestiert sich online in einer überdurchschnittlichen Zuteilung der Aufmerksamkeit der Benutzer auf minderwertige bezahlte Werbung oder süchtig machende Inhalte, im Allgemeinen mit dem Ziel, mehr Werbeeinnahmen von Werbetreibenden zu erzielen. Benutzer zahlen mit einem „Aufmerksamkeitsmiete“ (Zeit) und Werbetreibende mit einer finanziellen Miete, was dies zu einer mehrseitigen Theorie der Plattformmacht macht, die der Vielseitigkeit von Plattformen folgt.

In einem Begleitpapier von Strauss, O'Reilly und Mazzucato,, das sich auf die Informationsgrundlagen des Konzepts in Bezug auf den Amazon-Marktplatz konzentriert, stellen sie fest, dass die Werbetreibenden für die Sichtbarkeit bezahlen müssen Suchergebnisse können mit den Drittanbietern auf der Plattform identisch sein, wobei Werbung ein reiner Mechanismus zur Mieteabschöpfung dieser Verkäufer ist, um ganz oben in den Produktsuchergebnissen zu erscheinen. Dahinter steckt die Idee, dass Produkte aufgrund der zunehmenden Nutzung der Hauptbildschirmfläche für Werbung nicht mehr mit ihren Vorzügen konkurrieren können und immer höhere Werbegebühren zahlen müssen, um Zugang zu den Verbrauchern zu erhalten. Da organische Ergebnisse auf dem Bildschirm zugunsten bezahlter Werbeprodukte herabgestuft werden, belohnt der Algorithmus relevantere Produkte nicht mehr. Bezahlter Inhalt verdrängt niedriger positionierte organische Ergebnisse, was letztendlich darauf zurückzuführen ist, dass Benutzer eine starke Neigung haben, auf die ersten paar angezeigten Suchergebnisse zu klicken (siehe Abschnitt „Beweise“).

== Achtung Mieten und Marktmacht ==
Aufmerksamkeitsrenten sind im Grunde eine mehrseitige Sicht auf die Marktmacht einer Plattform, wobei die Macht über eine Seite dazu genutzt wird, die andere auszunutzen,
Laut O’Reilly et al:

Durch die Zuteilung der Benutzeraufmerksamkeit prägt die Plattform auch die Verteilung des wirtschaftlichen Werts zwischen konkurrierenden Stakeholdern auf der Plattform, einschließlich ihr selbst, ihren Benutzern, ihrem Drittanbieter-Ökosystem und ihren Werbetreibenden. Die Drittproduzenten einer Plattform konkurrieren miteinander und Werbetreibende konkurrieren mit diesen Produzenten und anderen Werbetreibenden um ein festgelegtes Maß an Nutzeraufmerksamkeit. Nicht nur die Aufmerksamkeit eines Benutzers ist begrenzt, sondern auch das enge Fenster zu den zahlreichen Informationen, die der Bildschirm bereitstellt, dessen Schnittstellendesign von der Plattform gesteuert wird. Jede Zuweisung der Benutzeraufmerksamkeit kann daher zu einem finanziellen Gewinn oder Schaden für ein Unternehmen, einen Website-Eigentümer oder einen Inhaltsersteller auf einer anderen Seite der Plattform führen. „Aufmerksamkeitszuweisungen steuern Wertzuweisungen“.
== Beweis: Amazons Drittanbieter-Marktplatz ==
Rock, Strauss, O’Reilly und Mazzucato
Die Studie konzentriert sich auf Produktsuchergebnisdaten von Amazon Marketplace im Jahr 2023 und zielt darauf ab, die Faktoren zu identifizieren, die das Klickverhalten der Verbraucher am stärksten beeinflussen, und einzigartige Datensätze zu Benutzerklicks mit Amazon-Suchergebnissen zu kombinieren. Die Ergebnisse zeigen eine starke Korrelation zwischen der visuellen Hervorhebung eines Produkts auf dem Bildschirm (als „Aufmerksamkeitsanteil“ bezeichnet) und der Wahrscheinlichkeit, dass es Klicks vom Benutzer erhält. Dies gilt auch in Fällen, in denen die Produkte einen höheren Preis hatten oder schlechtere Bewertungen als andere hatten, aber einfach eine höhere visuelle Bedeutung hatten. In den Top-5-Suchergebnissen, die typischerweise bis zu vier Anzeigen enthalten, stellte die Studie fest, dass weder ein Rückgang der Produktrelevanz noch ein Anstieg des Preises die Verbraucher wesentlich vom Klicken abhielten. Dieses Verhalten deutet darauf hin, argumentiert der Autor, dass Verbraucher häufig Produkte wählen, die von Amazons Algorithmen prominenter angezeigt werden, anstatt gründlich nach den am besten geeigneten Optionen zu suchen. Die Studie bestätigt die häufige Feststellung, dass Benutzer über eine „Position-Bias“-Heuristik verfügen (Klicks werden durch die Bildschirmposition gesteuert), die Amazon ausnutzen konnte.
Empirisch zeigt die Studie zum Thema Werbung, dass fast ein Drittel (31,8 %) der Top-3-Produkte mit den meisten Klicks in den beliebtesten Suchergebnissen auf dem Drittanbieter-Marktplatz von Amazon gesponserte (Werbe-)Ergebnisse sind. Es wurde festgestellt, dass die Top 3 der am häufigsten angeklickten beworbenen Produkte 17 % teurer waren als organische Produkte (19,3 $ gegenüber 16,5 $) und ein Drittel weniger relevant (organischer Rang 4 gegenüber 3). Sie stellten auch erhebliche Duplikate von Produkten in den Suchergebnissen bei Amazon fest, da mehrere Anzeigen von einem einzigen Verkäufer möglich waren. Bei einem Viertel der Produktsuchergebnisse auf der ersten Seite handelte es sich um Anzeigen, was dazu führte, dass 48,3 % der beworbenen Ergebnisse mindestens ein doppeltes organisches Ergebnis auf der ersten Seite hatten und 93,6 % der Top-3-Anzeigen mit den meisten Klicks dupliziert waren.< br />
== Rezeption und Verhältnis zu anderen populären Konzepten ==
Der führende US-amerikanische Kartellrechtler Herbert Hovenkamp (Autor des Lehrbuchs „Antitrust Law“) hat das Papier von Strauss et al. „Ein hervorragendes und meiner Meinung nach sehr wichtiges Papier über Informationskosten, Suchalgorithmen, reichlich vorhandene, aber unvollkommene Informationen und die Rolle der Neuen Institutionenökonomie (Neue Institutionenökonomie), das sich hauptsächlich auf Amazon konzentriert.“
Algorithmische Mieten sind eng mit der „Enshitifizierung“ von Cory Doctorow|Cory Doctorow verbunden

== Nachfolgende Entwicklung ==
Marianna Mazzucato und Ilan Strauss haben in Project Syndicate über die Feed-Algorithmen von Facebook und deren Verdrängung von Inhalten, die den Präferenzen der Benutzer entsprechen, durch „empfohlene“, süchtig machende Inhalte geschrieben. Dies ist vorteilhafter für die Plattform, da es das Engagement eines Benutzers und die auf der Plattform verbrachte Zeit erhöht.
== Referenzen ==


Informationsgesellschaft
Sozialer Einfluss
Soziale Netzwerke
Analyse sozialer Netzwerke
Techniksoziologie
Technologie in der Gesellschaft
Regulierung von Technologien