Nachdem wir uns bereits damit befasst haben, wie es Amazon Prime Video mit der Personalisierung seines Angebotes und diesbezüglichen Empfehlungen hält, werfen wir unseren Blick heute auf einen weiteren großen Video Streaming Dienst. Nachfolgend beleuchten wir, ob und wenn ja welche personenbezogenen Daten Netflix zwecks Personalisierung und Empfehlungen verarbeitet sowie in welcher Weise sich dies auf das Angebot auswirkt.
Der Inhalt im Überblick
Netflix – wohl gefühlt „DER“ Video Streaming Dienst
Auch wenn Netflix in Deutschland laut einer aktuellen statistischen Erhebung derzeit auf dem zweiten Platz der Video Streaming Dienste mit den meisten Abonnenten zu verorten sei, dürfte mit dem Streamen von audiovisuellen Inhalten dennoch nicht selten als Erstes Netflix assoziiert werden.
Nicht zuletzt dürfte dies der nahezu flächendeckenden Verbreitung von Netflix und der hiermit wohl geradezu denknotwendig einhergehenden großen Bekanntheit des Streaming Dienstes geschuldet sein. Laut Netflix‘ Angaben sei der Streaming Dienst in über 190 Ländern verfügbar; eine derart große Anzahl, dass Netflix sich wohl hierdurch dazu veranlasst sah, statt jener Länder umgekehrt diejenigen aufzulisten, in welchen Netflix gerade nicht verfügbar sei.
In Deutschland, als eines der über 190 Länder, sei – ausweislich des Impressums des deutschen Internetauftrittes von Netflix‘ – die Netflix Services Germany GmbH mit Sitz in Berlin Vertragspartner der Netflix Abonnenten; betrieben werde der Netflix-Dienst von der Netflix International B.V. mit Sitz in Amsterdam, welche auch die redaktionelle Verantwortung für den audiovisuellen Inhalt innehabe.
Das Netflix Angebot
Netflix hält eine riesige Auswahl an Filmen und Serien sowie nach Netflix‘ Angaben mittlerweile auch „(…) mehr als 50 (…)“ Spiele für mobile Endgeräte („Mobile Games“) (im Folgenden: Inhalte) bereit.
Für das Angebot an Serien und Filmen und mithin wohl für die Kernkompetenz von Netflix, auf welche wir uns nachfolgend konzentrieren, gilt:
Von Spielfilmen und Serien jeglichen Genres über Dokumentarfilmen bis hin zu Reality/Trash Formaten ist alles dabei. Neben eingekauften Inhalten gehören vor allem auch Eigenproduktion zum Angebot von Netflix; hierunter so namenhafte Inhalte wie etwa die einstige Prestige Serie „House of Cards“, die Dystopie „Black Mirror“ und – Anlass zu Spekulationen darüber, wo die Grenze zwischen Realität und Fiktion verläuft – „The Crown“.
Doch, wird allen Nutzern auch stets die gleiche Zusammenstellung an Netflix Inhalten auf der Startseite angezeigt oder taucht beispielsweise „Emily in Paris“ nur dann auf meiner Startseite auf, wenn Netflix mich etwa für einen Ästheten mit einem Hang zu Romantik, Mode sowie – in diesem Kontext nur folgerichtig – der „Stadt der Liebe“ hält?
Personalisiert Netflix sein Angebot und spricht diesbezügliche Empfehlungen aus?
Kurz: Ja, Netflix stimmt die Präsentation seines Angebotes auf den jeweiligen Nutzer ab und bezeichnet dies teils als Personalisierung und Personalisieren, teils ist insofern von Empfehlungen und Empfehlen die Rede.
Wie wir es schon für Amazon Prime Video festgestellt haben, handelt es sich auch bei Netflix im Grunde nicht bloß um einen Streaming Dienst, sondern vielmehr – bereits seinem Wesen nach – um einen personalisierten Streaming Dienst. Dies geht – und hier zeigt sich eine weitere Parallele zu Amazon Prime Video – bereits eindeutig aus den „Netflix-Nutzungsbedingungen“ hervor. So heißt es dort einleitend:
„Netflix bietet einen personalisierten Abonnement-Dienst (…).“.
Dass die Personalisierung des Angebotes wohl bereits seit einer gefühlten Ewigkeit Netflix’ Ding ist, zeigt dessen eigene Darstellung seiner Entstehungsgeschichte. Unter „Die Geschichte von Netflix“ erfahren Websitebesucher in einem interaktiv bedienbaren Zeitstrahl, dass der 1998 gegründete DVD-Filmverleih und -verkauf Netflix bereits im Jahre 2000
„(…) [ein] System zur individuellen Filmempfehlung (…) eingeführt [habe], welches die Mitglieder-Bewertungen bereits angesehener Titel [genutzt habe] (…), um künftige Titelentscheidungen exakt vorherzusagen.“.
Ein paar Klicke weiter im Zeitstrahl – wir befinden uns jetzt im Jahre 2005 – heißt es, Netflix habe
„(…) [das] Profilsystem (…) eingeführt, mit dem Mitglieder verschiedene Listen für unterschiedliche Nutzer und Sehgewohnheiten anlegen (…) [könnten].“.
Von den Profilen ist im Eintrag zu 2013 erneut die Rede. Seit diesem Jahr seien die Profile sowie die Funktion „Meine Liste“ auch für das mittlerweile eingeführte Streaming verfügbar.
Aus dem Eintrag zum Jahre 2009 geht schließlich hervor, dass Netflix seinen – mit einer Million US-Dollar dotierten und wohl 2006 ausgeschriebenen – Netflix-Preis an das Team „Bellkor’s Pragmatic Chaos“ vergeben habe, weil es diesem Team gelungen sei, Empfehlungen um zehn Prozent zu verbessern.
Wie personalisiert Netflix?
Aus der Datenschutzerklärung von Netflix geht hervor: Um sein Angebot personalisieren zu können, verarbeitet der Streaming Dienst personenbezogene Daten. So heißt es in der Datenschutzerklärung von Netflix unter der Überschrift „Verwendung von Informationen“:
„Wir verwenden Informationen, um unsere Dienste (…) zu personalisieren (…). So werden solche Informationen beispielsweise für die folgenden Zwecke eingesetzt:
- für die Bereitstellung von speziell auf Sie abgestimmte Empfehlungen für (…) [Inhalte], die Ihnen unserer Meinung nach gefallen könnten (…).“
Einen ersten Hinweis darauf, wie Netflix personenbezogene Daten seiner Nutzer zwecks Personalisierung des Angebotes verarbeitet liefert Netflix „auf dem Fuße“, indem der Streaming Dienst innerhalb seiner Datenschutzerklärung unter „Verwendung von Informationen“ weiter ausführt:
„Unser Inhaltsempfehlungssystem versucht, vorauszusehen, was Sie sich eventuell ansehen möchten, wenn Sie sich einloggen.“
Das „Empfehlungssystem“ von Netflix
Ok, als personalisierte Streaming Dienst personalisiert Netflix sein Angebot. Zu diesem Zweck verarbeitet Netflix personenbezogene Daten und setzt in diesem Zusammenhang sein eigenes „(Inhalts-)Empfehlungssystem“ ein. Doch was hat es mit diesem System auf sich? Hierüber informiert Netflix in einem eigenen Onlinebeitrag zu diesem Thema. Ausweislich dieses Onlinebeitrages personalisiert Netflix wie folgt:
Die Funktionsweise
Wie es bereits aus Netflix‘ Darstellung seiner Entstehungsgeschichte hervorgeht, personalisiert Netflix – falls gewünscht – auf zwei Ebenen, das ist auf der Account- sowie auf der Ebene dort etwaig eingerichteter Profile.
Egal um welche Ebene es sich handelt, das „Empfehlungssystem“ von Netflix wende Algorithmen an, um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, mit welcher ein Account- beziehungsweise ein Profilinhaber (im Folgenden einheitlich: Nutzer) einen bestimmten Netflix Inhalt anschauen werde.
Wie alles beginnt
Werde ein Account neu errichtet oder ein Profil zu einem bestehenden Account neu hinzugefügt, so habe der jeweilige Nutzer die Möglichkeit einige der Inhalte aus dem gesamten Angebot von Netflix anzugeben, die ihm besonders gut gefielen.
Mache der jeweilige Nutzer von dieser Möglichkeit Gebrauch, so dienten die ausgewählten Inhalte dem „Empfehlungssystem“ als Ausgangspunkt für dessen Wahrscheinlichkeitsrechnung.
Werde hingegen keine entsprechende Auswahl getroffen, so würden dem jeweiligen Nutzer zu Beginn – in Ermangelung erster Anhaltspunkte zu seinen Sehvorlieben – unterschiedliche Inhalte empfohlen, welche sich allgemeiner Beliebtheit erfreuten.
Was geschieht, sobald gestreamt wird
Während Netflix Nutzer im Rahmen der Errichtung eines Accounts oder Profils also noch ausdrücklich nach optionalen Angaben zu ihren Sehvorlieben gefragt würden und mithin bewusst und gezielt Einfluss auf die ihnen anschließend angezeigte Auswahl an Netflix Inhalten nehmen können, dürfte sich dies mit dem Beginn des Streamens ändern.
Zu diesem Zeitpunkt scheint auch das „Empfehlungssystem“ von Netflix erst so richtig mit seiner Arbeit zu beginnen. Sobald nämlich der jeweilige Nutzer mit dem Streamen loslege, würden dessen etwaig anfänglich getroffenen Angaben zu seinen Sehvorlieben respektive das Ausbleiben derartiger Angaben durch die tatsächlich angeschauten Inhalte ersetzt, wobei nach einiger Zeit die zuletzt angesehenen Inhalte stärker ins Gewicht fielen als ihre Vorgänger.
Das Vorbeschriebene und mithin Netflix‘ Ausführungen zu seinem „Empfehlungssystem“ deuten es bereits an: Ab Beginn des Streamens fällt – zunächst einmal – alles, was ein Nutzer so streamt, ins Gewicht. Dies zeigt sich auch im so genannten „Titelverlauf“. Dieser kann innerhalb des jeweiligen Accounts im Bereich „Konto“ unter „Profile und Kindersicherung“ dort unter „Titelverlauf“ abgerufen werden und enthält jeden einzelnen Inhalt („Titel“), den der jeweilige Nutzer sich jemals auf Netflix angesehen hat. Ganz genau: jeden, jemals. Wow.
Unter anderem – jedoch nicht ausschließlich – relevant für die Wahrscheinlichkeitsrechnung seien hinsichtlich der angeschauten Inhalte deren (Eck-)Daten, wie etwa Genre, Erscheinungsjahr, mitwirkende Schauspieler, etc..
Wurden die angeschauten oder andere Inhalte von dem jeweiligen Nutzer bewertet, flössen auch solche Bewertungen in die Wahrscheinlichkeitsrechnung mit ein.
Neben dem „Titelverlauf“, führt Netflix auch eine Liste, in der jede Bewertung eines Inhaltes aufgelistet ist, die der jeweilige Nutzer jemals abgegebenen hat. Ganz genau: jede, jemals. Klingt das vertraut? Auch diese Liste ist im Bereich „Konto“ unter „Profile und Kindersicherung“ dort unter „Bewertungen“ abrufbar und es kann dort jede bereits getätigte Bewertung abgeändert werden.
Möchte ein Nutzer hinsichtlich bestimmter, der von ihm bereits angeschauten Inhalte, verhindern, dass ihm ähnliche Inhalte vorgeschlagen werden, so könne er dies – wie es Netflix in dem Onlinebeitrag „So blenden Sie Titel aus dem Titelverlauf aus“ beschreibt – bewirken, indem er
- seinen „Titelverlauf“ öffne,
- dort die Zeile mit dem betreffenden Inhalt heraussuche und
- das auf der rechten Seite der entsprechenden Zeile abgebildete Icon anklicke, welches einem Stopp Zeichen ähnlich ist (runder Kreis mit diagonalem Strich) und bei einem Mouseover „Im Titelverlauf verbergen“ anzeigt.
Während es sich bei den (Eck-)Daten von angeschauten und/oder bewerteten Inhalten um greifbare Aspekte handelt und mithin allein hieran orientierte Personalisierungen wohl leicht nachvollziehbar wären, scheint Netflix auch weniger greifbare Parameter in die Wahrscheinlichkeitsrechnung einzubeziehen. So gibt Netflix innerhalb des Onlinebeitrages zu seinem „Empfehlungssystem“ an, es sei neben den vorbeschriebenen Faktoren
- der Interaktion mit dem Streaming Dienst, etwa in Gestalt des Anschauens sowie Bewertens von Inhalten und
- der Eckdaten solcher Inhalte
mitunter auch der Faktor
„(…) [andere] Mitglieder mit ähnlichem Geschmack und ähnlichen Vorlieben bezüglich (…) [des Netflix] Angebots (…)“
von Relevanz. Diese Aussage wird nicht näher erläutert. Sie könnte jedoch darauf hindeuten, dass Netflix verschiedene Gruppen für vorab festgelegte Geschmäcker und Vorlieben vorhält und seine Nutzer
- in einem ersten Schritt anhand deren Interaktionen mit dem Streaming Dienst einer oder mehrerer solcher Gruppen zuordnet, um dann
- in einem zweiten Schritt einzelnen Mitgliedern einer Gruppe Inhalte vorschlagen zu können, welche andere Mitglieder derselben Gruppe bereits angesehen sowie eventuell zudem bereits positiv bewertet haben.
Neben den eher inhaltsbezogenen Parametern, die das „Empfehlungssystem“ laut Netflix im Rahmen seiner Wahrscheinlichkeitsrechnung berücksichtige, verarbeite Netflix in diesem Zusammenhang des Weiteren
- die Zeit zu der sowie die Dauer für die Nutzer netflixten sowie
- die Geräte, die sie hierzu verwendeten.
Netflix hebt ausdrücklich hervor, dass sein „Empfehlungssystem“ keinerlei demografische personenbezogene Daten, wie etwa das Geschlecht oder Alter der Nutzer, berücksichtige.
Weiter berücksichtigte Faktoren
Zwar erläutert Netflix bereits recht ausführlich, wie sein „Empfehlungssystem“ funktioniere sowie welche Faktoren es berücksichtige. Jedoch arbeitet Netflix in seinem entsprechenden Onlinebeitrag wiederholt mit beispielhaften Aufzählungen. Es dürfte daher wohl feststehen, dass Netflix zwecks Personalisierung seines Angebotes über die bereits benannten personenbezogenen Daten von Nutzern hinaus noch weitere solche verarbeitet.
Wie sich das Ergebnis auswirkt
Hat das „Empfehlungssystem“ die jeweiligen Wahrscheinlichkeiten, mit welchen ein Nutzer die von Netflix angebotenen Inhalte anschauen wird, berechnet, so schlage sich dieses Ergebnis sowohl in den auf der Startseite des Nutzers angezeigten Reihen als auch in den darin befindlichen Inhalten nieder. Die Formulierung der entsprechenden Beschreibung von Netflix lässt teilweise Interpretationsspielraum zu. Eindeutig ist die Formulierung jedoch dahingehend, dass sich das Ergebnis der Wahrscheinlichkeitsrechnung auf die Reihenfolge sowohl der angezeigten Reihen als auch der in den Reihen angezeigten Inhalte auswirke:
- Diejenige Reihe mit der „(…) höchsten Empfehlung (…)“ – also wohl diejenige, welche laut des Ergebnisses der Berechnung am wahrscheinlichsten einen Inhalt enthalte, welchen der jeweilige Nutzer als nächstes anschauen werde – tauche an oberster Stelle auf; abgestuft darunter wohl die jeweils am zweit-, dritt-, viertpassendste Reihe und so weiter.
- Innerhalb der jeweiligen Reihe wiederum seien die hierin befindlichen Inhalte wie folgt angeordnet: Ganz links tauche der Inhalt „(…) mit der höchsten Empfehlung (…)“ – also, analog zu dem Vorbeschriebenen, wohl derjenige Inhalt, der aus dieser Reihe am ehesten vom jeweiligen Nutzer als nächstes angeschaut werde – auf und dann, nach rechts verlaufend, die jeweils am zweit-, dritt-, viertwahrscheinlichsten, etc. als nächstes angeschauten Inhalte. Anders, nämlich in umgekehrter Anzeigefolge, sei dies nur, wenn der jeweilige Nutzer Arabisch oder Hebräisch als Standardsprache eingestellt habe.
Infolge des Interpretationsspielraumes unklar bleibt hingegen, ob sich das Ergebnis der Wahrscheinlichkeitsrechnung auch bereits auf die Auswahl der überhaupt nur angezeigten Reihen und darin befindlichen Inhalten auswirkt und ob also deren Anzahl jeweils limitiert ist oder jedem Nutzer alle Reihen, mit allen Inhalten, bloß in unterschiedlichen Reihenfolgen angezeigt werden.
Über die Personalisierung der Startseite hinaus verwendet Netflix das von seinem „Empfehlungssystem“ berechnete Ergebnis wohl noch in einer weiteren Form:
Wie bereits erwähnt, benutzt Netflix die Begriffe Personalisierung und Empfehlungen unterschiedslos für den Prozess der Individualisierung der Präsentation seines Angebotes auf der Startseite des jeweiligen Nutzers.
Als Ergänzung hierzu spricht Netflix seinen Nutzern mitunter jedoch auch explizite(re) Empfehlungen aus. So versendet Netflix etwa E-Mails und wohl auch Push-Benachrichtigungen sowie SMS, welche Hinweise auf bestimmte Inhalte enthalten, die beispielsweise demnächst erschienen oder umgekehrt nur noch für kurze Zeit verfügbar seien. Derlei Nachrichten können innerhalb des jeweiligen Accounts im Bereich „Konto“ unter „Profile und Kindersicherung“ und dort unter „Benachrichtigungseinstellungen“ angepasst werden.
Netflix – Personalisierung im Fokus
Seit der Einführung personalisierter Empfehlungen 1998 scheint es sich Netflix „auf die Fahne geschrieben zu haben“ die Sehvorlieben seiner Nutzer möglichst präzise zu identifizieren, um möglichst zutreffend vorhersagen zu können, welchen Netflix Inhalt ein bestimmter Nutzer als nächstes anschauen wird wollen.
Nachdem Netflix über die Jahre, unter anderem mit der Ausschreibung des Netflix Preises, einiges hierin investiert haben dürfte und schließlich das „Empfehlungssystem“ entwickelte, welches jedoch stetig der Optimierung unterworfen sei, scheint Netflix mit einigem Stolz auf seine diesbezüglichen Errungenschaften zu blicken.
Als weiterer Eindruck bleibt zurück, dass Netflix sich, insbesondere mit der Bereitstellung des Onlinebeitrages über sein „Empfehlungssystem“, bemüht, die Personalisierung für seine Nutzer nachvollziehbar zu machen. Während dies in vielerlei Hinsicht recht gut gelingen mag, lässt mich doch mindestens eine Frage nicht los: Inwiefern wirkt sich die Tageszeit sowie die Dauer meiner Netflix Nutzung auf die mir zukünftig vorgeschlagenen Inhalte aus? Das schreit ja geradezu nach einem „Feldversuch“.
