Foto: Mopic/Shutterstock.com In einem bestimmten Wohngebiet wird zum dritten Mal innerhalb einer Woche eingebrochen. Zufall? Nein, das sogenannte Near-Repeat-Phänomen besagt, dass sich professionelle Einbrecher häufig dieselben Ziele suchen. Das ist die Grundlage für Predictive Policing, die Computertechnik, die Verbrechen vorhersagen will. Reinhard Kreissl ist Soziologe und forscht am Vienna Centre for Societal Security am Thema Predictive Policing und dessen Entwicklung. Von Luisa Heß und Valerie Krall Herr Kreissl, stellen wir uns folgendes Szenario vor: Ein Mann wird in Deutschland auf offener Straße verhaftet. Ein Verbrechen hat er nicht begangen, aber das wird er – sagt zumindest ein Algorithmus. Ist das nur Spinnerei oder die Zukunft der Polizeiarbeit? Das ist Spinnerei. Da sind wir, Gott sei Dank, noch weit davon entfernt. Dieses Szenario, das sie da beschreiben, ist noch eher Hollywood als Realität. Und wie sieht die Realität dann aus in Bezug auf Predictive Policing und die Polizeiarbeit? Man muss das mal im Zusammenhang sehen. Es gibt die Herausforderung, die immer knapper werdenden personellen Ressourcen, die die Polizei hat, effektiv einzusetzen. Das ist ja der Treiber …

Foto: sirtravelalot/Shutterstock.com Matthew Jockers, Englischprofessor der University of Nebraska, hat gemeinsam mit Lektorin Jodie Archer das Rätsel um den Bestseller gelüftet. Mithilfe eines Algorithmus zerlegen sie Inhalte von Büchern in über 2800 Einzelteile – das nennt sich Text Mining. In ihrem Buch “The Bestseller Code“ erklären die beiden, welche Merkmale ein Buch haben muss, um zu einem Bestseller zu werden. Wir haben mit Matthew Jockers gesprochen. Von Anna Palm und Jil Frangenberg What is your favorite book? Is it a bestseller? Matthew Jockers: I’ll tell you what the last book is I read. “Melmoth the Wanderer” by Charles Robert Maturin, it is an old 19th century novel, so early Gothic. It is not a bestseller, it is a classic. But your algorithm measures the bestseller-potential, right? That’s correct and if I were to test it on the book that I’m reading right now, it would score very badly. That is because the bestseller-ometer identifies books that are likely to be bestsellers in today’s markets – measured by examples on the New York Times Bestseller List. “Melmoth …

Foto: Stephanie Frey/shutterstock.com Streamingdienste haben die Musikbranche kräftig umgekrempelt. Durch die überall verfügbaren riesigen Musikkataloge hat sich aber nicht nur die Art, wie wir Musik hören, verändert. Auch neue Musik lernen wir nicht mehr unbedingt durch Freunde und Werbung kennen. Stattdessen verwöhnen uns Spotify, Deezer und Co. mit maßgeschneiderten Playlists ganz nach unserem Geschmack. Stephan Baumann erklärt im Interview, wie die Algorithmen im Hintergrund arbeiten. Er forscht über Musik am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz. Von Ricarda Dieckmann und Tobias Lawatzki Herr Baumann, welchen Reiz hat ein selbst zusammengestelltes Mixtape noch für Sie, wenn Sie auch eine automatisch generierte Playlist ganz nach Ihrem Geschmack haben können? Ich bin selbst Musiker, lege zurzeit auch wieder auf und spiele in einem Trio live. Wie man Musik wahrnimmt und was das mit einem auch emotional machen kann, sehe ich immer aus der Perspektive des Musikmachens und des Konsumierens. Mein plakativer Spruch dabei ist immer, „Musik findet im Kopf statt“.  Es gibt zwar objektive Beschreibungskriterien für die Musik. Was das aber mit jedem Einzelnen macht, kann ganz unterschiedlich sein. …