(openPR) Alternativer Algorithmus zu Clicks und Likes
Die Nachrichten App Nooshub verwendet maschinelles Lernen um Nachrichten nach Inhalten zu gruppieren. Daraus können "Top-News" generiert werden, aber auch der Vergleich von Meldungen aus unterschiedlichen Quellen wird dadurch möglich.
Wie zuletzt häufiger berichtet (z.B. The Social Dilemma", Netflix), haben gängige Algorithmen und werbebasierte Geschäftsmodelle von Social-Media Plattformen das Problem, polarisierende und/oder falsche Meldungen zu bevorzugen. Aus der Motivation einen passenderen Algorithmus für Nachrichten zu entwickeln, ist bereits 2018 die Anwendung nooshub.com entstanden.
Die App verarbeitet Nachrichten aus RSS Quellen - ein bewährtes Format zur Bereitstellung von Inhalten im Web - indem sie Texte analysiert und ein neuronales Netz trainiert. Dieses Netz wird dann verwendet, um Nachrichten zu vergleichen und eine Ähnlichkeit festzustellen. Wenn mehrere Quellen zu einem ähnlichen Thema berichten, so wird dieses als Top-Meldung hervorgehoben und der Nutzer kann sich zu diesem Thema von den verschiedenen Quellen informieren. Es wird dabei nicht gefiltert, sondern sortiert und gewichtet.
Der Nutzer kann seine Nachrichten individuell zusammenstellen, indem er RSS Feeds, Podcasts oder auch Twitter Profile zu einer Nachrichten Seite hinzufügt und den Algorithmus justiert. Es werden derzeit Englisch, Italienisch, Spanisch, Französisch und Deutsch unterstützt.
Die Anwendung verzichtet auf das Sammeln von Nutzerdaten, insbesondere durch Dritte, und kostet 4$ bei jährlicher bzw. 5$ bei monatlicher Zahlungsweise.
