Weißt du...
... was maschinelles Lernen ist?
2.2 Empfehlungen und Bots
1 Einführung
🖼️ 🖼️ Zoe und Noah sitzen am Nachmittag auf einer Bank und scrollen durch ihre Feeds.
„Mega“, sagt Noah. „Ich bekomme nur noch Sachen, die ich richtig gut finde – Musik, Clips, Memes. Mein Feed fühlt sich an wie ein Wunschprogramm.“
Zoe schaut rüber. „Klingt bequem. Aber wer entscheidet eigentlich, was dir gefällt?“
Noah grinst. „Na ja, ich. Ich like halt Sachen. Dann krieg ich mehr davon.“
Zoe nickt langsam. „Oder das System merkt sich, was dich interessiert – und zeigt dir mehr davon, noch bevor du’s selber checkst.“
Noah überlegt. „Hm. Schon praktisch … irgendwie.“
Zoe scrollt weiter. „Klar. Aber vielleicht verpasst man auch was – wenn der Feed nur zeigt, was ins Muster passt.“
Noah runzelt die Stirn. „Was für ein Muster?“
Zoe sagt nichts. Stattdessen bleibt ihr Blick an einem neuen Beitrag hängen.
🎯 Er scheint perfekt zu passen.
2 Wie digitale Systeme entscheiden, was dir gezeigt wird
Schon gemerkt? Egal ob Video-Plattform, Online-Shop oder Social-Media: du bekommst meist genau das angezeigt, was zu deinen letzten Klicks, Likes oder Käufen passt.
Dahinter steckt ein Empfehlungsalgorithmus:
Daten sammeln – z. B. welche Clips du schaust, welche Produkte du in den Warenkorb legst oder wie lange du dranbleibst.
Muster erkennen – „mag Technik-Videos“, „kauft gern Sportartikel“ …
Treffer vorschlagen – Inhalte, Produkte oder Filme, die genau in dieses Muster passen. KI-Systeme können manchmal sogar ahnen, was du brauchen wirst, bevor du es selbst merkst.
Das hat zwei Seiten:
✅ Du findest schneller, was dich interessiert oder dir nützt.
❌ Andere Themen tauchen seltener auf – eine Filterblase kann entstehen.
Forschende raten: Suche bewusst nach neuen Quellen oder lösche zwischendurch deine Cookies, damit der Algorithmus nicht nur in seiner Komfortzone bleibt.
👇 Wie das System arbeitet, zeigt dir das 30-Sekunden-Video „Filterblasen“ von So geht Medien (BR). 👇
Wie treffen KI-Systeme Entscheidungen?
Im Video hast du gesehen, wie dein Startbildschirm (Feed) sich in Sekunden ändert:
Ein kurzer Stopp, ein Like – und sofort rutschen neue Beiträge nach oben.
Dahinter läuft ein lernendes Programm – das nennt man maschinelles Lernen:
Klicks sammeln – es merkt sich jeden Tipp, jeden Klick, jeden Scroll-Stopp.
Wichtigkeit berechnen – jede Spur bekommt ein Gewicht, ähnlich wie auf einer Waage.
Feed neu sortieren – mit den Gewichten stellt das Programm die Seite sofort um und zeigt „passende“ Inhalte.
Stell dir den Computer wie ein neugieriges Kind vor: Er bekommt stapelweise Fotos, unter jedem steht bereits „Hund“ oder „Katze“. Beim Durchblättern merkt er sich, welche Ohren, Nasen oder Fellmuster zu welchem Schild passen – und korrigiert sich sofort, wenn er einmal danebenliegt.
Je mehr gut beschriftete Bilder er sieht, desto sicherer erkennt er später neue Tiere. Schau dir direkt in der interaktiven Grafik unter diesem Text an, wie dieser Prozess genau funktioniert.
Tippe auf die gelben ℹ️-Buttons in der Grafik jeweils links neben den Zahlen
Merke
Je mehr gute Beispiele das Modell beim Üben sieht, desto besser erkennt es später neue Bilder.
Denke bei „Modell“ gern an ein Spielzeugauto oder eine Modelleisenbahn:
Ein Modell bildet die Wirklichkeit nur vereinfacht ab – und hat dieselben Probleme wie Spielzeug: Es ist oft unvollständig, kann Fehler haben oder etwas zeigen, das es in echt gar nicht gibt.
Je mehr Spuren du hinterlässt, desto genauer trifft das System deinen Geschmack – und desto weniger Überraschungen bleiben übrig.
Weiter geht’s: In der nächsten interaktiven Übung findest du heraus, welche Klickspuren besonders zählen – und warum schon eine kleine Aktion deinen Feed langfristig verändern kann.
3 Social Bots als Verstärker
Wer schreibt hier eigentlich?
Täglich sind Millionen Bots online – kleine Programme, die Aufgaben automatisch erledigen, zum Beispiel Preise vergleichen oder Beiträge posten.
Dank KI-Systemen klingen viele Bots heute fast wie Menschen. Sie analysieren Wörter, Emojis und sogar unsere Reaktionen. Darum wird es immer schwerer zu merken, ob hinter einem Kommentar ein Mensch oder ein Programm steckt.
Problem: Einige Bots tarnen sich als echte Nutzer. Sie schleusen Werbung ein, heizen Diskussionen künstlich an oder verbreiten falsche Nachrichten.
Gut zu wissen: Andere Bots sind nützliche Helfer. Sie warnen vor Gewittern, beantworten Standardfragen oder liefern Live-Sport-Ergebnisse. In Online-Shops beraten dich Chatbots, solange sie klar sagen, dass sie Programme sind.
👇 Tippe auf die entsprechende Schaltfläche, um Beispiele aufzurufen.
Digitale Helfer
Nützliche Bots im Überblick.
Diese Bots erleichtern deinen Alltag:
📝Lernen und Hausaufgaben | 💬 Sprachen und Kommunikation | 💻 Coding und Technik | 📆 Organisation und Alltag |
Erklärt Formeln, Fakten und Vokabeln Schritt für Schritt, zeigt Beispiele und prüft dein Wissen. | Führt kurze Dialoge in der Zielsprache, bewertet Aussprache und Grammatik, motiviert mit Punkten. | Begleitet erste eigene Programme, erkennt Fehler sofort und erklärt jeden Schritt mit knappen Code-Beispielen. | Verwaltet Termine, Hausaufgaben und Wetterinfos, erinnert rechtzeitig und schlägt passende Freizeitideen vor. |
Gemeinsame Merkmale:
Transparent als Bot gekennzeichnet
Reagieren erst, wenn du sie anfragst
Fragen nur nach wirklich nötigen Daten
Tipp:
Frag dich immer: Hilft mir der Bot direkt? — und sagt er offen, dass er ein Programm ist?
Mögliche Gefahren
Bei diesen Bots solltest du aufpassen.
Diese Bots können täuschen oder schaden:
📣 Manipulation | 🔐 Datenklau und Betrugsversuche | 🎭 Deepfakes und Täuschungen | 💔 Gefühlstricks und Abhängigkeit |
Bots erzeugen falsche Reichweite: künstliche Likes und Kommentare verbreiten gezielt Gerüchte – Meinungen werden so unbemerkt gelenkt. | Diese Bots versenden schädliche Links oder Fake-Logins. Ein Klick genügt, um Passwörter und Konten zu verlieren. | KI-Systeme kopieren Stimmen oder Gesichter und erstellen glaubhafte Fake-Videos. Ergebnis: Erpressung, Rufschädigung und Desinformation. | Chatbots bauen künstliche Nähe auf, sammeln persönliche Daten und drängen im Hintergrund zu Abos oder Käufen. |
Gemeinsame Merkmale:
Nicht als Bot erkennbar gekennzeichnet
Agieren ungefragt oder massenhaft
Zielen auf Aufmerksamkeit, Daten oder Manipulation
Warnzeichen:
Plötzliche Like-Explosionen, Konten ohne Profilbild, identische Kommentare unter vielen Posts.
Tipp:
Wenn dir etwas verdächtig vorkommt, prüfe die Quelle auf einer zweiten Website, frage deine Eltern oder eine Lehrkraft.
✨ Bots helfen – aber nur, wenn sie offen arbeiten. Achte darauf, ob du gerade mit einem Bot oder einem Menschen sprichst. ✨
Doch woran erkennt man einen Bot?
👉 Sieh dir den nächsten Beitrag genau an – dort findest du typische Hinweise.
👉 Tipp: Nicht alles steht direkt im Beitrag. Manchmal lohnt sich ein Blick auf das ganze Bild – und auf Details außen herum.
👉 Wichtig: Nach jedem Klick bekommst du eine Rückmeldung – du findest sie unter dem Bild. Im Hochformat ist sie besser sichtbar.
4 Reflexion
Noah und Zoe sitzen nach dem Unterricht auf der Schultreppe. Die Handys bleiben diesmal in ihren Taschen.
Noah schaut gedankenverloren vor sich hin. „Schon krass: Ein paar Bots, ein paar Klicks – und plötzlich sieht mein ganzer Feed anders aus.“
Zoe nickt. „KI-Systeme zeigen dir genau das, was du angeblich magst. Oder was sie halt denken, dass du magst.“
Noah runzelt die Stirn. „Bots zu erkennen ist das eine. Aber was ist mit dieser Filterblase, die dadurch immer größer wird?“
Zoe zuckt mit den Schultern. „Vielleicht hilft’s schon, nicht alles anzuklicken, nur weil es ganz oben steht.“
Sie stehen auf und gehen los. Nach ein paar Schritten bleibt Noah stehen.
„Zoe? Wie kommt man da eigentlich wieder raus – aus so ’ner Blase, die man mit jedem Klick selbst füttert?“
✅ Mission erfüllt!
Super, du hast alle Online-Inhalte erfolgreich bearbeitet! Im Plenum tauscht ihr euch im Anschluss aus. Aber davor…
📋 Kurzer Selbstcheck
Hast du alle vier Kompetenzen erreicht und auf dem Arbeitsblatt abgehakt?
Hast du zwei überraschende Erkenntnisse aufgeschrieben?
Falls nein: Schau nochmal in der Lektion nach!
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