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Empfehlungssysteme führen Fans durch den Musikdschungel im Web

Musikdownloadshops wie itunes von Apple oder Musicload von T-Online bieten den Internetnutzern hunderttausende Lieder an. Doch dabei verlieren Musikfans schnell den Überblick - im Web fehlt der kundige Plattenhändler als Berater.

dpa BERLIN. Musikdownloadshops wie itunes von Apple oder Musicload von T-Online bieten den Internetnutzern hunderttausende Lieder an. Doch dabei verlieren Musikfans schnell den Überblick - im Web fehlt der kundige Plattenhändler als Berater.

Automatische Musikempfehlungssysteme, so genannte Reco-Engines („Recommendation Engines“), könnten dies übernehmen. Die Musikinformationsseite des deutschen Phonoverbandes (musicline.de) hat am Donnerstag auf der Popkomm in Berlin den Wettbewerb „Reco.Engine.04“ gestartet, um die beste Musikempfehlungsmaschine zu finden. Websurfer und eine Fachjury können die Systeme in den nächsten acht Wochen testen und bewerten. Das Gewinnerprogramm wird auf einer Musikdownloadseite eingebunden.

Vier unterschiedliche Systeme gehen an den Start. „Hifind“ (Hifind Systems AG) ist ein Suchsystem, das Musiktitel nach Vorgaben wie Stimmung, Genre oder Künstlername vorschlägt. Ähnlich funktioniert „Soundslike“ vom Fraunhofer Institut, bei dem der Fan einen Titel des Künstlers seiner Wahl anklickt und dann weitere, ähnliche Titel anderer Musiker findet - so kommt man von der U2-Ballade „One“ über die Toten Hosen und Bob Dylan in vier Klicks zu Take That.

Ganz anders ist das System „Musiclens“ (DDD System Gesellschaft für IT-Lösungen): Mit zehn Reglern bestimmt man seine musikalischen Vorlieben wie Lautstärke, Tempo, Musik zum Kuscheln oder Autofahren. Das Programm empfiehlt zehn Titel, weitere ähnliche Stücke werden per Klick angezeigt. Mit der Eingabe eines Genres oder Künstlernamens kann man gezielter suchen - also beispielsweise nach allen Michael- Jackson-Songs der 80er, die langsam sind und sexy klingen.

Beim Angebot „Soundprofiler“, hinter dem die Phonobranche mit der Firma Phononet steht, bekommt der Nutzer zehn zufällig ausgewählte Songs zur Bewertung. Dann sucht das Programm zehn weitere ähnliche, passende Titel, die wiederum bewertet werden. Am Ende steht eine Liste mit den positiv gewerteten Songs sowie Empfehlungen, die auf der Gesamtbewertung basieren - beim ersten Journalistentest stimmten 70 bis 80 Prozent der Empfehlungen mit den echten Vorlieben überein.

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