The next best Action

Seit einigen Jahren geistert Big Data durch die Welt und hat diese so viel ist sicher bereits verändert. Big Data ist heute selbstverständlich und beeinflusst unser Leben, für die meisten unbemerkt: Vieles, was heute völlig normal ist, würde ohne Big Data nicht funktionieren. Vieles, was wir im Internet sehen und erleben, basiert auf Big Data und ist das Ergebnis entsprechender Analysesprozesse. Die Mengen an Daten sind schier unvorstellbar und Analogien wie riesige DVD-Stapel, die sich dreimal bis zum Mond und zurück türmen, helfen nur bedingt weiter. Facebook, Instagram, Google, auch vieles was im digitalen Kosmos der klassischen Verlage wie Axel Springer und Gruner+Jahr angeboten wird, ist Big Data. Der kleine Supercomputer in unserer Tasche, das Smartphone, ist always on, ALWAYS ON DATA.

Daten als Rohstoff für Entwicklungen

Die digitalen Riesen (wie Google und Facebook) haben sich erfolgreich mit dem Thema auseinandergesetzt und es zu einem riesigen Geschäft gemacht. Unser aller Leben hat sich verändert, ganze Branchen wurden dem Erdboden gleichgemacht, alles nur mittels Daten und darauf beruhenden Diensten. Was ist das Geheimnis? Überall werden Rufe laut: Wir wollen das auch oder Deine Branche könnte die nächste sein. Und nun, ab in den Keller zum EDV-Beauftragten. Der hat da doch sicher was, oder? Wer auf diesem Weg Erfolg hat, hätte genauso gut Lotto spielen können. Daten selbst ändern am Innovationsprozess wenig, sie sind ein Rohstoff. Heute haben wir davon unfassbar große Mengen. Diese stehen automatisiert zur Verfügung. Marktforschung, Fragebögen, qualitative Studien, das ist die alte Welt der Datensammlung. Heute haben wir es vermehrt mit quantitativen Daten zu tun. Auf der Anwendungsebene hat sich aber gar nicht so viel geändert, es geht um: Aufbereiten, Segmentieren, Analysieren. Hypothesen werden verifiziert, verworfen und manch überraschende Erkenntnis stellt sich ein. grundsätzlich ändert sich also erst einmal wenig. Ob diese Daten Big oder schon Smart sind, spielt dabei keine Rolle. Die Grenze ist fließend und liegt ausschließlich im Auge des Betrachters. Smart Data ist ein Begriff aus dem Marketing. Big Data ist der alte Hype, die Sau, die halb aus dem Dorf herausgetrieben ist. Nun muss eine neuer Hype her; von heute an heißt es Smart Data, als Zwischenstufe zwischen Big Data und unserem Ziel: Erkenntnisse und bessere Erlebnisse für Kunden, Konsumenten und Besucher.

Nicht mit den Daten beginnen, sondern mit der Zielgruppe

Dennoch, die Möglichkeiten erscheinen unendlich, wo soll man anfangen? Ganz einfach: Bei den KundInnen, bei den ZuhörerInnen, bei den BesucherInnen, bei den MitarbeiterInnen und der jeweiligen User Experience. Wie erleben sie ein Museum, ein Theaterstück, ihre Musik? Wie erleben sie Dinge in der digitalen Welt oder in der Verschmelzung der digitalen und analogen? Andere Branchen sind bereits weiter, die Inspiration liegt sozusagen vor der Haustür. Neugierde ist zentral: Es braucht MitarbeiterInnen oder Initiativen, die neue Ideen und Partnerschaften fördern, z.B. zwischen Kulturbetrieben, Big Data und Analyse-Instituten.

Das Internet of Things, damit einhergehend das Messen von Daten aus alltäglichen Geräten und die Verknüpfung dieser Daten, findet bereits statt. Sensoren und entsprechende Lesegeräte kosten so gut wie nichts mehr, und die digitale Vermessung der Welt steht in den nächsten Jahren an. Ein Beispiel: Ein Kunstmuseum weitestgehend mit Sensoren zur Messung von Bewegung und Verweildauern der BesucherInnen auszustatten ist bereits heute kostengünstig möglich. Und nun? Was kann man mit diesen Daten machen? Es gilt, neugierig zu sein, die richtigen Fragen zu stellen, welche BesucherInnen in den Mittelpunkt stellen: Was erwarten sie, wie kann ich sie länger und intensiver binden, wie sie überraschen, kulturell weiterbilden und im Ergebnis zu Returning Visitors machen? Die Interaktion über Daten bietet BesucherInnen, Kulturschaffenden und Institutionen die Möglichkeit, sich enger und intensiver miteinander auszutauschen.

Die digitale Welt verlangt nach der Next Best Action. Die Fragen bzw. die Antworten, welche die BesucherInnen suchen, sind naheliegend. Welche Ausstellung, welcher Künstler passt am besten zu ihnen, was verpassen sie gerade im Kulturbetrieb? Was zur Beantwortung noch fehlt: Eine Plattform zur Exploration und zur Interaktion mit den Angeboten des Kunstbetriebs. Heute erhalten die Interessierten auf den digitalen Präsenzen der Kulturbetriebe häufig nur die Öffnungszeiten und weitestgehend statische Informationen über den jeweiligen Künstler oder die Ausstellung. Brauchen BesucherInnen das? Ja, aber: Sie möchten auch beraten und informiert werden. Nicht alle sind gleichermaßen kunstaffin, der Zugang und das Verständnis kann und sollte weiter gefördert werden. Auf Big oder Smart Data basierende Services und Angebote können dabei helfen.

Was ist zur Beantwortung dieser Fragen bzw. zur Generierung dieses Beratungsangebots notwendig? Natürlich entsprechende Inhalte (Daten) als Basis. Diese müssen digitalisiert vorliegen und anschließend so modelliert werden, dass Algorithmen oder Menschen in ihnen suchen können. Zudem müssen Möglichkeiten zur Interaktion mit BesucherInnen geschaffen werden. Wo können sie durch einen Katalog museumseigener Kunst oder bekannter Kunstwerke browsen, ein Teaser-Video einer Aufführung sehen oder ein Musikstück anhören? Wo können sie gefällt mir klicken? Auf dieser Basis können reichhaltige Informationen über die BesucherInnen und deren Vorlieben gesammelt werden. Diese Daten, kombiniert mit Angaben wie Wohnort, Lieblingskünstlern, Epochen oder Stilen, sind eine hervorragende (Big Data-)Basis zur Erstellung von datengetriebenen Vorhersagen und Dienstleistungen.

Im digitalen Raum sind auf Daten und Algorithmen basierende Angebote selbstverständlich: Similar Artists, Similar Artwork, Next Best Events, Users who visited this, are also interested in this - Durch solche oder ähnliche Angebote können Menschen für Neues begeistert und mit passgenauen Angeboten versorgt werden. Einstiegshürden für Angebote aus dem Bereich Kultur könnten gesenkt werden. Im ersten Schritt könnten diese im Netz, im zweiten Schritt in einer App und damit direkt vor Ort angeboten werden. Je lokaler und somit direkter die BesucherInnen Hilfe durch Daten erhalten, desto höher ist die Relevanz und damit die Attraktivität. Ist das bereits alles, was möglich ist? Nein, sicherlich nicht... Kreativität und neuen Anwendungen sind keine Grenzen gesetzt; wir stehen hier erst am Anfang.

Viel Arbeit, viele Kosten - ja, aber es ist dennoch möglich

Aber droht die nächste Filterblase und damit die Gefahr, in einem Kosmos gefangen zu sein, der sich auf Vorhersagen - basierend auf vergangenem Verhalten - beschränkt? Dieser Vorwurf wird den digitalen Diensten häufig gemacht. Ja, die Gefahr besteht. Dies zu verhindern, sollte gerade für den Kulturbetrieb ein leichtes sein, denn Algorithmen und Daten müssen mit kuratierten Angeboten und Vorschlägen kombiniert werden. So kann ein neues Angebot geschaffen werden, welches gerade die junge Generation begeistern kann, für die Big Data und entsprechende Vorhersagen selbstverständlich sind.
 
Wie sollten Kultureinrichtungen das Thema angehen? Big Data, datenbasierte Dienstleistungen und Vorhersagen, entsprechende Projekte und Angebote kosten Geld. Das ist richtig, aber: Die Systeme sind teilweise kostenfrei (da als OpenSource oder Community Edition verfügbar) und gelegentlich gibt es spezielle Pakete für nichtkommerzielle Einrichtungen. Brauchen Institutionen einen eigenen Data Scientist? An dieser Stelle sollte man versuchen, auf Partnerschaften zu setzen. Auch kleinere Anbieter können sich gemeinsame Plattformen aufbauen. Ohne einen verantwortlichen (Projekt-)Manager wird es allerdings kaum vorangehen. Die Distanz zwischen der alten und der neuen Welt ist weiterhin sehr groß. Es braucht daher einen Mittler.

Wie kann so eine Partnerschaft aussehen? Eine Möglichkeit ist das klassische Sponsoring. Große Konzerne haben oft Interesse daran, ihre Fähigkeiten unter Beweis zu stellen und könnten datengetriebene Services, beispielsweise im Museum, als Showcase nutzen. Naheliegender und sicherlich einfach zu replizieren sind Partnerschaften mit Universitäten und Fachhochschulen. Für diese sind gemeinsame Projekte interessant. Warum? Big Data, Machine Learning und Künstliche Intelligenz sind erstmal theoretische Disziplinen. Es bedarf konkreter Anwendungsfelder und echter Daten, um die eigenen Hypothesen zu testen, zu publizieren und als Innovation ausrollen zu können. Erst durch diese Anwendungen können Ergebnisse aus den Laboren in der Realität eingesetzt und geprüft werden. Für Universitäten und Fachhochschulen ist diese Nähe zum echten Leben extrem wichtig, nicht zuletzt, um junge Menschen für die jeweiligen Fächer zu begeistern.

Nach vorne schauen - ein Zurück wird es nicht geben

Das Thema Daten wird weiterhing tendenziell ablehnend betrachtet. Es wird aber nicht wieder verschwinden. Ein intensives Auseinandersetzen mit dem Prozess der Entstehung und der Nutzung von Daten ist daher wichtig. Gerade um junge Menschen, die eine Welt ohne Internet und datengetriebene Services nicht kennen, abzuholen und mit entsprechenden Angeboten zu versorgen, kommt man nicht umhin, sich mit dem Thema zu beschäftigen. Daten und die damit einhergehende Transparenz sind nicht Gegner von kreativen und künstlerischen Prozessen, sondern sollten ergänzend zu diesen aufgebaut werden.