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Personalisierung (Informationstechnik)
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Personalisierung bezeichnet in der Informationstechnik die Anpassung von Programmen, Diensten oder Informationen an die persönlichen Vorlieben und Abneigungen, Bedürfnisse und Fähigkeiten eines Benutzers.
Von Personalisierung erhofft sich der Anwender eine bequemere Nutzung eines Programms oder Angebotes. Andererseits versuchen Unternehmen, Dienste oder Waren anzubieten, die den tatsächlichen oder vermuteten Präferenzen der Angesprochenen entsprechen.
Ein Beispiel ist die Anpassung eines Internetportals an persönliche Vorlieben eines Benutzers. Das kann durch den Nutzer selbst geschehen (explizite Personalisierung); ebenso kann sich das Portalsystem aber auch an das beobachtete Benutzerverhalten anpassen (implizite Personalisierung). Zu unterscheiden sind formale und inhaltliche Personalisierung. Formal sind zum Beispiel die Hintergrundfarbe oder die Spaltenanzahl einstellbar. Inhaltlich können die angezeigten Informationen auf die Bedürfnisse und Wünsche des Anwenders zugeschnitten werden.
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Techniken
Regelgestützte Personalisierung
Regelgestützte Personalisierung, eine verhältnismäßig einfache Technik, passt Inhalte anhand eines vorgegebenen, relativ starren Regelwerkes an gegebene Daten an.
Beispielsweise werden in ein Werbeschreiben nicht nur der Name des Empfängers und seine Anschrift, sondern weitere empfängerspezifische Informationen eingedruckt. Je nach Druckverfahren können nur das Anschreiben oder auch alle weiteren Druckstücke personalisiert sein (siehe Digitaldruck). Mit den modernsten Lösungen für das sogenannte Database Publishing ist es aufgrund regelgestützter Ansätze sogar möglich, äußerst komplexe Dokumente (Kataloge, Berichte u.ä.) selbst unter Berücksichtigung umfangreicher Layoutvorgaben vollautomatisiert zu setzen. Hier gibt es verschiedene Anbieter und Lösungen wie Adobe Systems oder DocScape.
Kollaboratives Filtern
Beim kollaborativen Filtern (englisch community based personalization oder collaborative filtering) werden Verhaltensmuster ganzer Gruppen ausgewertet, um auf die Interessen einzelner zu schließen.
Einen Anwendungsfall stellen Empfehlungssysteme (Recommendation Engines) in vielen Online-Shops: "Kunden, die diesen Artikel gekauft haben, haben auch jene Artikel gekauft." Ein Product Finder analysiert die Präferenzen eines Kunden (anhand des bisherigen Kaufverhaltens oder auch seiner expliziten Wünsche) und schlägt ihm daraufhin Produkte oder Dienstleistungen vor, die ihn interessieren könnten.
Deduktion
Deduktion zieht Schlüsse aus zu diesem Zweck gesammelten Daten über das bisherigen Verhalten eines Nutzers.
Ein Beispiel ist der Personal Video Recorder (PVR). Dieses Gerät der Unterhaltungselektronik kann Fernsehprogramme digital aufzeichnen und zeitversetzt wiedergeben. Es kann an das heimische Computernetzwerk angeschlossen und an das Internet angebunden werden. Auf diese Weise kann sich der Anwender ein persönliches Filmprogramm zusammenstellen. Mit der Fernbedienung kann er zudem die betrachteten Sendungen bewerten, und auf der Grundlage der gespeicherten Bewertungen werden ihm weitere Inhalte aus einem Electronic Program Guide vorgeschlagen. Diese Art der Personalisierung gewinnt mit der Weiterentwicklung des Internets und darüber angebotener Dienste an Bedeutung.
PVRs werden oftmals von mehreren Haushaltsangehörigen abwechselnd benutzt. Ein Manko vieler Systeme ist, dass sie ihre Anwender nicht voneinander unterscheiden. Weil nicht registriert wird, wer gerade das Gerät benutzt, können die Bewertungen nicht einer bestimmten Person zugeordnet werden. Wenn die Programmwünsche der Familienmitglieder sich unterscheiden, kann das Gerät kaum sinnvolle Vorschläge machen.
Voraussetzungen
Wie das Beispiel des PVR zeigt, ist eine Unterscheidung der einzelnen Nutzer Voraussetzung für eine gelingende Personalisierung. Die Merkmale jeder Identität, d. h. jedes Nutzers (oder jeder homogenen Nutzergruppe), müssen in gesonderten Benutzerprofilen gespeichert werden. Der Login bei einem Computersystem dient der Feststellung der Identität und damit nicht nur der Sicherheit, sondern auch der Zuordnung eines Benutzerprofils. Das Profil enthält alle zu einer bestimmten Identität bekannten Einstellungen, Konfigurationen und Daten.
Siehe auch
- Kundenindividuelle Massenfertigung (Mass Customization)
- Produktkonfiguratoren
- Recommendation Engines
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