Page - 306 - in Digitale Datenbanken - Eine Medientheorie im Zeitalter von Big Data

Digitale Datenbanken306 es möglich, Trends und ihre Entwicklung zu beobachten, um relevante Themen im WWW zu entdecken.49 Abb. 23: Orientierung mit StumbleUpon StumbleUpon beruht auf einem anderen Entdeckungsmechanismus. Nicht die Be- obachtung von Trendlisten steht im Vordergrund, sondern das Umherstolpern im WWW ohne genaues Ziel, was vor allem durch Browsererweiterungen ermöglicht wird, die StumbleUpon zur Verfügung stellt. Klickt man den Stumble!-Button des Plug-Ins, wird man automatisch zu einer Webseite weitergeleitet, die in der Daten- bank von StumbleUpon verzeichnet ist. Diese kann der Nutzer lesen und bewerten. Aus diesen Bewertungen werden vor dem Hintergrund der Bewertungen anderer Nutzer automatisch Vorschläge errechnet, die man bei den nächsten Klicks des Stumble!-Buttons angezeigt bekommt.50 Der Nutzer stolpert durch das WWW, wobei er – so das Kalkül – etwas finden kann, was für ihn von Interesse ist. Das zufällige, orientierungslose und unproduktive Umherirren im WWW wird in ein oberflächlich ebenso zufälliges, aber produktives Umherspringen übersetzt. Stum- bleUpon operiert im Hintergrund als unsichtbarer Empfehlungsdienst, der den Nutzer in einem linearen Stream von Vorschlägen situiert, dessen Ende nicht ab- zusehen ist. Hierdurch inszeniert sich StumbleUpon als ein virtuell grenzenloses Informationsreservoir. Daher ist die Erfahrung der Grenzen von StumbleUpon umso überraschender, die sich in der Nachricht manifestieren, dass zeitweilig keine weiteren Empfehlungen vorliegen. 49 | Die Möglichkeit, Trends identifizieren und beobachten zu können, ist nichts Spe- zifisches von Social News-Aggregatoren. Der Mikrobloggingdienst Twitter erzeugt beispielsweise aus den Tweets der Nutzer eine Liste von Trending Topics. 50 | Neben den von Nutzern erstellten Verweisen werden auch bezahlte Links in StumbleUpon aufgenommen, die als Werbung in den Empfehlungsstream einge- woben werden.