[Fotograf: Heinz Hirndorf, Quelle: Bundesarchiv/ Wikimedia Commons, Lizenz: CC BY-SA 3.0 de]
| Robert Züblin – 10.07.2019, 23:57 Uhr |
Wissenschaftler haben einen künstlich intelligenten Spoiler-Alarm entwickelt, der über ein neuronales Netzwerk in Buch-Rezensionen Sätze entdeckt, die zu viel von der Handlung verraten.
Spoiler-Datenschatz
Wer kennt das nicht? Man will ein Buch lesen, und mit einem Satz verrät jemand das Ende der Geschichte, womit die gesamte Spannung verpufft ist. Gerade bei Rezensionen sind solche Spoiler (Spielverderber) ein Problem, da man vor dem Lesen der Rezension nicht weiß, ob jemand darin ein entscheidendes Spannungs-Element aus der Handlung verraten wird. Wer sichergehen will, verzichtet auf das Lesen von Buch-, Film- oder Serien-Besprechungen.
Mit einem neuronalen Spoiler-Erkennungs-Netzwerk wollten Wissenschaftler der Universität von Kalifornien in San Diego und von Amazon die Möglichkeit untersuchen, Spoiler in Buch-Besprechungen automatisch zu erkennen. Zur Entwicklung eines solchen künstlich intelligenten Spoiler-Alarms hätten die Forscher zunächst einen Datensatz aus über einer Million Buchbesprechungen insbesondere der Lesergemeinschaft Goodreads zusammengetragen.
Das Besondere an den Goodreads-Rezensionen ist, dass die Nutzer den sogenannten Spoiler-Tag verwenden können, womit sie Stellen ihrer Besprechungen als Spoiler markieren können. Was auf diese Art getaggt ist, bleibt den Lesern der jeweiligen Rezension solange verborgen, bis sie auf den „view spoiler“-Link klicken, also den „Spoiler ansehen“-Link.
Genauigkeit von fast 92 Prozent
Unter anderem mit dem zusammengetragenen Spoiler-Datenschatz von Goodreads wurde ein neuronales Netzwerk darin geschult, Spoiler automatisch zu erkennen. Bei der Durchführung des Forschungsprojektes hätten die Wissenschaftler festgestellt, dass Spoiler tendenziell im letzten Teil einer Rezension zu finden sind.
Nachdem das neuronale Netzwerk geschult war, haben es die Wissenschaftler an Buchrezensionen getestet. Dabei erzielte der künstlich intelligente Spoiler-Alarm eine Genauigkeit von rund 92 Prozent bei der Frage, ob ein Satz in einer Besprechung einen Spoiler darstellt oder nicht.
Die Wissenschaftler haben ihre Ergebnisse zu ihrem neuronalen Spoiler-Netzwerk (SpoilerNet) in einem Aufsatz festgehalten. Darin sagen sie, dass die Erkenntnisse aus ihrer Forschung auch dazu genutzt werden könnten, Spoiler etwa in Tweets zu erkennen.
