Algorithmen sind heute extrem wichtig für unser Leben, und es ist unmöglich, ihre Bedeutung zu überschätzen. Sie sind überall in der virtuellen Welt, von Finanzinstitutionen bis hin zu Dating-Websites. Verglichen mit anderen Algorithmen haben einige von ihnen unsere Welt jedoch in größerem Maße verändert und kontrolliert – dieser Artikel listet zehn der wichtigsten auf.

Bevor wir die Algorithmen formell vorstellen, wollen wir schnell einige Grundlagen wiederholen. Obwohl es keine klare Definition gibt, beschreiben Informatiker Algorithmen als eine Reihe von Regeln, die die Reihenfolge der Operationen festlegt. Sie sind eine Reihe sequenzieller Anweisungen, die einem Computer sagen, wie er ein Problem lösen oder ein bestimmtes Ziel erreichen kann. Eine gute Möglichkeit, Algorithmen zu verstehen, ist, sie als Flussdiagramme zu visualisieren.

1. Google Suche

Vor nicht allzu langer Zeit wurden Suchmaschinen zu den Herrschern des Internetzeitalters. Mit dem Aufstieg der Suchmaschinen kamen Google und sein PageRank-Algorithmus.

Heute hält Google im US-amerikanischen Kern-Suchmarkt einen Marktanteil von 66.7%, gefolgt von Microsoft (18.1%), Yahoo (11.2%), Ask (2.6%) und AOL (1.4%). Es versteht sich von selbst, dass Google den Suchmarkt dominiert, und viele von uns betrachten Google als das primäre Tor zum Internet.

PageRank funktioniert, indem es sich auf zwei Komponenten stützt: eine ist ein automatisiertes Programm namens "Spider" oder "Crawler", und die andere ist ein Keyword-Index und seine Positionen. Der Algorithmus berechnet ungefähr die Wichtigkeit einer Webseite, indem er die Anzahl und Qualität der Links zählt, die auf sie verweisen. Die Grundidee des Algorithmus ist, dass wichtigere Webseiten mehr Links haben, die auf sie verweisen. Es ist im Wesentlichen ein Beliebtheitswettbewerb. Darüber hinaus berücksichtigt PageRank auch die Häufigkeit und Position von Keywords auf einer Seite sowie wann die Seite veröffentlicht wurde.

2. Facebook News Feed

Obwohl wir es vielleicht nicht zugeben wollen, ist Facebooks News Feed unser Lieblingsort, um Zeit zu verschwenden. Wenn deine persönlichen Einstellungen nicht so gesetzt sind, dass alle Ereignisse angezeigt und alle Neuigkeiten von Freunden in chronologischer Reihenfolge aktualisiert werden, siehst du eine vorverarbeitete Auswahl, die von Facebooks Algorithmus zusammengestellt wurde, um dir bestimmte Neuigkeiten zu zeigen.

Um zu entscheiden, welcher Nachrichteninhalt am interessantesten ist, berücksichtigt der Algorithmus viele Faktoren, wie die Anzahl der Kommentare, den Herausgeber (ja, es gibt ein Ranking der "beliebten" Personen, also derjenigen, mit denen du am meisten interagierst) und den Beitragstyp (z. B. Foto, Video, Statusupdate usw.).

3. OKCupid Partnermatching

Online-Dating ist heute eine 2-Milliarden-Dollar-Industrie. Dank des Wachstums von Seiten wie Match.com, eHarmony und OKCupid ist diese Branche seit 2008 jährlich um 3,5 % gewachsen. Analysten glauben, dass sich dieses beschleunigte Wachstum in den nächsten fünf Jahren fortsetzen wird – verständlicherweise: Es ist ein effektiver Weg für Paare, sich kennenzulernen. Dating-Websites haben nicht nur mehr erfolgreiche Ehen hervorgebracht; sie sind auch geschickt darin, potenzielle Partner entsprechend individueller Vorlieben und Neigungen zusammenzubringen. Natürlich wird eine solche Zuordnung vollständig von Algorithmen bewerkstelligt.

Nehmen wir OKCupid als Beispiel. OKCupid ist eine kostenlose Dating-Website, und einer ihrer Mitgründer ist der Harvard-Mathematiker Christian Rudder. OKCupid verfolgt einen entschieden analytischen Ansatz beim Matchmaking und extrahiert so viele Informationen wie möglich von den Nutzern. Der Matching-Algorithmus von OKCupid gleicht nicht einfach gemeinsame Interessen ab; jede Frage wird außerdem mit einer Gewichtung versehen, um zu messen, wie wichtig diese Frage für den Nutzer und seinen potenziellen Partner ist. Das ist mit „Unterschiede machen den Unterschied“ gemeint – es ist einer der Gründe, warum OKCupid eine der effektivsten Dating-Websites ist.

4. NSA-Datenerfassung, -interpretation und -verschlüsselung

Wir werden zunehmend von Algorithmen statt von Menschen überwacht. Dank Edward Snowden wissen wir, dass die U.S. National Security Agency (NSA) und ihre Partner heimlich Millionen unschuldiger Bürger überwacht haben. Kürzlich veröffentlichte Dokumente zeigen, dass viele Überwachungsprogramme von Five Eyes durchgeführt wurden, einer Geheimdienstallianz bestehend aus den Vereinigten Staaten, Australien, Kanada, Neuseeland und dem Vereinigten Königreich. Sie haben unsere Mobiltelefone, E-Mail-Konten, Webcam-Bilder und Geolokalisierungsdaten überwacht. Und mit „sie“ meine ich ihre Algorithmen – es gibt viel zu viele Daten, als dass Menschen sie manuell sammeln und interpretieren könnten.

Interessanterweise behauptet die NSA, dass sie unsere Daten nicht wirklich "sammelt". Laut einem Verfahrenshandbuch von 1982 bedeutet "Informationssammlung", wenn Informationen von Geheimdienstkomponenten des Verteidigungsministeriums im Rahmen ihrer Aufgaben erfasst und verwendet werden. Derweil besagt "durch elektronische Systeme erfasste Daten" Folgendes: Informationen, die erfasst und in eine verständliche Form umgewandelt werden. Bruce Schneier vom Guardian erklärt:

"Angenommen, dein Freund hat Tausende Bücher zu Hause. Nach der Auslegung der NSA 'sammelt' er keine Bücher. Nur die Bücher, die er tatsächlich liest, werden von ihm 'gesammelt'; wenn er die Bücher für andere Zwecke verwendet, kann er nicht als jemand betrachtet werden, der sie 'sammelt'."

Dies schafft ein Problem, denn:

Computeralgorithmen sind eng mit Menschen verbunden. Wenn wir darüber nachdenken, dass Computeralgorithmen uns überwachen und unsere persönlichen Daten analysieren, müssen wir an die Menschen hinter den Algorithmen denken. Sieht sich tatsächlich jemand unsere Daten an? Tatsächlich ist genau das, wozu sie fähig sind, Überwachung.

Schließlich sind die Suite-B-Verschlüsselungsalgorithmen der NSA am relevantesten, eine leistungsstarke Sammlung von Algorithmen, die für Verschlüsselung, Datenaustausch, digitale Signaturen und Hashing verwendet werden. Die Behörde verwendet diese Algorithmen, um sowohl eingestufte als auch nicht eingestufte Dokumente zu schützen.

5. Empfehlungsalgorithmen

Websites wie Amazon und Netflix zeichnen auf, welche Bücher du gekauft oder welche Filme du gesehen hast, und empfehlen dann Produkte basierend auf unseren Vorlieben.

Wie bei vielen automatisierten Prozessen hat diese einzigartige Technologie des 21. Jahrhunderts sowohl Vor- als auch Nachteile. Obwohl solche Empfehlungen manchmal hilfreich sind, können sie auch das Ziel verfehlen – besonders nachdem du ein Kinderbuch als Geschenk für deine dreijährige Tochter gekauft hast.

Wie PageRank und Facebooks News Feed erzeugen solche Algorithmen eine sogenannte "Filterblase", ein Phänomen, bei dem Nutzer von Informationen abgeschottet werden, die sie nicht interessieren—wodurch Nutzer praktisch in ideologischen "Blasen" eingeschlossen werden. Das hat zu dem geführt, was Eli Pariser "Informationsdeterminismus" nennt: Unsere früheren Surfinteressen im Internet bestimmen unsere Zukunft.

6. Google AdWords

Ähnlich wie bei früheren Algorithmen verfolgen Google, Facebook und andere Websites Ihr Verhalten, Ihre Formulierungen und Ihre Suchanfragen, um gezielte Werbung auszuspielen. Googles AdWords—die wichtigste Einnahmequelle des Unternehmens—basiert auf diesem Vorhersagemodell, und Facebook arbeitet ebenfalls intensiv an verwandter Forschung (wann haben Sie zuletzt auf eine Facebook-Anzeige geklickt?)

7. Hochfrequenz-Aktienhandel

Der Finanzsektor begann schon vor langer Zeit, Algorithmen zur Vorhersage von Marktschwankungen einzusetzen, doch ihre Anwendung im Hochfrequenz-Aktienhandel hat gerade erst begonnen. Bei einem solchen Hochgeschwindigkeitshandel kommen Algorithmen zum Einsatz, auch Bots genannt, die Entscheidungen über Aufträge innerhalb von Millisekunden treffen können. Im Gegensatz dazu braucht ein Mensch normalerweise mindestens eine Sekunde, um auf potenzielle Risiken zu reagieren. Infolgedessen werden Menschen allmählich aus dem eigentlichen Handelskreislauf entfernt—ein völlig neues elektronisches Ökosystem entsteht.

Manchmal verursachen diese Algorithmen jedoch Fehler. Leo Hickman erklärt:

Zum Beispiel: der „Flash Crash“ vom 6. Mai 2010, als der Dow Jones Industrial Average innerhalb von Minuten um durchschnittlich 1.000 Punkte fiel und sich der Markt erst zwanzig Minuten später wieder erholte. Dieser dramatische vertikale Rückgang ist bis heute nicht vollständig erklärt, aber die meisten Ökonomen führen ihn auf „ein Wettrennen nach unten“ zurück. Die Ursache für dieses „Wettrennen nach unten“ ist der großflächige Einsatz quantitativer Handelsalgorithmen für den Hochfrequenzhandel. Scott Patterson, Reporter beim Wall Street Journal und Autor von The Quants, vergleicht den Einsatz dieser Algorithmen im Handelssaal mit dem Autopiloten eines Flugzeugs. Heute wird der Großteil des Handels automatisch von Algorithmen abgewickelt, aber wenn ungewöhnliche Situationen auftreten – wie ein Flash Crash –, sollte ein menschliches Eingreifen erfolgen.

8. MP3-Komprimierung

Algorithmen zur Datenkomprimierung sind ein unverzichtbarer und wichtiger Bestandteil der elektronischen Welt. Wir möchten Mediendaten schneller empfangen und gleichzeitig Festplattenplatz sparen. Deshalb wurden viele Methoden entwickelt, um Daten zu komprimieren und zu übertragen.

Zum Beispiel entwickelte Cisco Systems 1991 das CRTP-Protokoll. Im Jahr 1987 erfanden deutsche Forscher das heute weit verbreitete MP3-Format, wodurch die Audiogröße auf ein Zehntel ihrer ursprünglichen Größe reduziert wurde. Dieses Komprimierungsformat löste eine Revolution in der Musikindustrie aus (mit sowohl positiven als auch negativen Auswirkungen).

9. Software zur prädiktiven Analyse

Diese Technologie beherrscht unsere Welt noch nicht, aber das wird bald der Fall sein. Immer mehr Polizeibehörden nutzen Technologie zur prädiktiven Analyse – ein neues Werkzeug, das an den Film Minority Report erinnert.

Im Jahr 2010 wurde berichtet, dass die Polizeibehörde von Memphis mit IBMs Software zur prädiktiven Analyse (CRUSH genannt, Abkürzung für Criminal Reduction Utilizing Statistical History) seit 2006 schwere Straftaten um mehr als 30 % reduziert hat, darunter eine Verringerung der Gewaltkriminalität um 15 %. Unterdessen schenken auch Städte in Polen, Israel und dem Vereinigten Königreich dieser Technologie Aufmerksamkeit. Inzwischen haben Pilotprogramme in Los Angeles, Santa Cruz und Charleston begonnen.

Diese Technologie kombiniert Datenerfassung, statistische Analyse und natürlich modernste Algorithmen. Sie ermöglicht es der Polizei, die Kriminalitätsmerkmale einer Stadt zu bewerten und mögliche Kriminalitäts-„Hotspots“ vorherzusagen, wodurch sie „proaktiv Ressourcen zuteilen und Personal einsetzen, die Effizienz von Arbeitskräften und Ressourcen verbessern und die öffentliche Sicherheit erhöhen kann“.

In Zukunft könnte dieses System Analysten in großem Umfang ersetzen. Kriminelles Verhalten kann durch präzise Algorithmen verfolgt werden, die Internetverhalten, GPS, persönliche elektronische Geräte, biometrische Daten und andere Formen der realen Kommunikation überwachen. Zunehmend werden Drohnen eingesetzt, um potenzielle Kriminelle zu verfolgen und ihre Absichten durch die Analyse ihrer Körpersprache und anderer visueller Hinweise vorherzusagen.

10. Auto-Tune

Schließlich, nur zu Unterhaltungszwecken, wird das Stimmen nun von Algorithmen übernommen. Ob für Gesang oder Instrumentenklänge, diese Geräte können die Tonhöhe durch eine bestimmte Reihe von Regeln leicht verändern und sie auf den nächstgelegenen exakten Halbton bringen. Interessanterweise wurde diese Technologie ursprünglich von Exxon's Any Hildebrand verwendet, um seismische Daten zu verarbeiten.

Der Song „Believe“ der amerikanischen Sängerin Cher gilt als der erste Pop-Song, der Auto-Tune verwendete.