Bericht zu Reader Analytics veröffentlicht
Svenja Hagenhoff und Katharina Leyrer haben zusammen mit Mitgliedern des Departments für Informatik einen Bericht zur Analyse der Lese-Apps Kindle und Tolino veröffentlicht. Die gemeinsame Arbeit ist im Rahmen des EFI-Projekts Digitale Souveränität entstanden.
Lesen als Rezeptionsform ist eine Möglichkeit, »sich aus allgemein zugänglichen Quellen ungehindert zu unterrichten« (Grundgesetz der BRD, Artikel 5). Eine ungehinderte Unterrichtung sowie vor allem eine folgende Chance auf Werteaneignung und Meinungsbildung setzt ein Maß an Privatheit in Bezug auf Kauf- und Rezeptionsvorgänge voraus. Informationen ließen sich bisher anonym oder quasi-anonym nachfragen, beschaffen und rezipieren: Ein Gang in die Buchhandlung oder den Pressekiosk geschieht einfach und üblicherweise unbeobachtet, bezahlen mittels Bargeld ist anonym, lesen und Meinungsbildung im eigenen Wohnzimmer ist eigentlich in der Grundanlage ein ›a-sozialer‹ Prozess.
Die Informationsnachfrage im Internet oder via Apps erfüllt die genannten Charakteristika der Privatheit nicht: Soziale Netzwerke stellen faktisch einen Club dar, in dem man namensbekannt eintritt, jede Lese-App als Laufzeitumgebung für die digitale Zeiung oder das Buch erfordert einen Account auf einem digitalen Marktplatz, auf dem Account sammeln sich Transaktions- und Interaktionsdaten.
Unter Reader Analytics wird die Dokumentation und Analyse des Kauf-, Nutzungs- und Rezeptionsverhaltens in Bezug auf digitale Lesemedien, eng sogar von Büchern, verstanden. Theoretische Ziele dabei könnten sein eine bessere verlegerische Programmplanung im Hochrisikogeschäft Buch zu erreichen, bessere Empfehlungen an potenzielle Rezipienten abgeben zu können oder die Instrumente der akquisitorischen Distribution auf das aktuelle Nachfrageverhalten ausrichten zu können.
Werden das Mediennutzungs- und Rezeptionsverhalten von Individuen mittels Reader-Analytics-Methoden potenziell voll transparent verschiebt sich das Verhältnis von Privatheit und Anonymität vs. Öffentlichkeit und (namentlicher) Bekanntheit. Ist dieses bedenkens- und verhandelnswert bereits bei liberalen und demokratisch-kontrollierten Mediensystemen so eröffnen sich in autoritär und totalitär kontrollierten Systemen ganz neue Möglichkeiten der Steuerung und Kontrolle unerwünschter Kommunikation und Rezeption durch Obrigkeiten.
Prinzipiell sind im Rahmen von Reader Analytics die folgenden Daten erfassbar:
- Daten bezogen auf den individuellen Leser pro Buchtitel aufgrund bewusst genutzter Funktionalität der Lese-App: Lesezeichen / Lesestand; Passagen anstreichen; Notizen machen; Dieses Buch empfehlen; Lesefortschritt teilen
- Daten bezogen auf den individuellen Leser pro Buchtitel per (unbewusstem) Tracking: Wann wird gelesen; Wie lange am Stück wird gelesen (Sessionlänge); Bis wohin wurde in der jeweiligen Session gelesen (Sessionendpunkt); Wieviel zeit liegt zwischen zwei Lese-phasen (Sessiondistanz); Genutzte Leseumgebungen / Geräte
- Aggegierte Daten über die Leserschaft pro Buchtitel: Leseverhalten; Fertigleserate; Durchschnittliche Lesegeschwindigkeit; Zufriedenheitsindex; Empfehlungsfaktor; Conversion Titelinformationen -> Leseprobe; Conversion Leseprobe -> Gelesen bzw. gekauft
- Aggegierte Daten über die Leserschaft pro Buchtitel: Demografie; Durchschnittsalter; Geschlechterverteilung
- Aggregierte Daten über den gesamten Buchtitelbestand: am meisten gelesene Titel
Der vorliegende Bericht dokumentiert vor diesem Hintergrund eine Analyse der Software-Leseumgebungen der beiden deutschen Marktführer Kindle und Tolino. Er liefert eine umfassende Bestandsaufnahme der digitalen Spuren, die durch die Benutzung der Programme entstehen. Betrachtet wurden die zum Untersuchungszeitpunkt aktuellen Versionen der jeweiligen Webanwendungen und Android-Apps sowie des Kindle-Windows-Clients.