Mit Hilfe eines neuen Tools zur Evaluation von Editierungen in der freien Online-Enzyklopädie Wikipedia möchte die Wikimedia Foundation, die gemeinnützigen Organisation hinter der Wikipedia, den seit mittlerweile fast zehn Jahre dauernden Rückgang an aktiven WikipedianerInnen stoppen. Am Wikimedia-Blog ist gar von „künstlicher Intelligenz“ und „Röntgenbrillen“ die Rede, die helfen sollen schlechte Änderungen (z.B. Vandalismus) besser von solchen Änderungen zu unterscheiden, die zwar vielleicht gut gemeint („good faith“), aber nicht nicht gut genug nach den Standards der Wikipedia sind. Auf diese Weise sollen Neulinge nicht mehr durch sofortiges und kommentarloses Rückgängigmachen ihrer Änderungen („revertieren“) verprellt sondern stattdessen bei ihren ersten Gehversuchen in der Wikipedia unterstützt werden.
Maßgeblich beteiligt an der Entwicklung des etwas sperrig als „Objective Revision Evaluation System“ (ORES) bezeichneten Werkzeugs ist Aaron Halfaker. Bevor Halfaker als Senior Researcher zur Wikimedia Foundation gewechselt ist, forschte er an der University of Minnesota zum Autorenschwund in der Wikipedia. Gemeinsam mit seinen Co-Autoren war er einer der ersten, der Algorithmen – „Bots“ – für den Rückgang an menschlichen WikipedianerInnen mitverantwortlich machte.
In dem Beitrag „The Rise and Decline of an Open Collaboration System: How Wikipedia’s Reaction to Popularity Is Causing Its Decline“ (Open Access Pre-Print PDF) belegen Halfaker und Kollegen, dass eine steigende Zahl automatisierter Revertierungen die Wahrscheinlichkeit verringert, dass Neulinge auch längerfristig in der Wikipedia mitarbeiten. Gleichzeitig ermöglichen es aber ebendiese Bots bei bis heute ständig wachsender Zahl an Artikeln Probleme mit Vandalismus, Werbung und Verfälschungen in Grenzen zu halten.
Mit ORES soll jetzt also ein Algorithmus helfen ein Problem zu lösen, für das andere Algorithmen zumindest mitverantwortlich sind. Konkret sollen sich Bots in Hinkunft in ihrem Verhalten nach der Analyse von ORES richten und dementsprechend „sensibler“ auf gut gemeinte Änderungen reagieren. Ganz allgemein zeigen Halfaker und Taraborelli, Leiter der Wikimedia Forschungsabteilung, mit der ORES-Initiative ein gestiegenes Bewusstsein für die (auch: politische) Brisanz der algorithmischen Implementierung sozialer Regeln und Normen („algorithmic governance“, vgl. Müller-Birn et al. 2012). Im Blogeintrag zur Vorstellung von ORES führen sie dessen Entwicklung demnach auf „feministische Inspiration“ zurück und mahnen zur Vorsicht bei algorithmischer Problemlösung (meine Übersetzung):
Auch wenn künstliche Intelligenz wahrscheinlich von entscheidender Bedeutung für die Lösung von Problemen in der Größenordnung der Wikipedia ist, kann die Abbildung subjektiver Einschätzungen in Algorithmen auch Menschen unterjochen und inhärente Voreingenommenheiten verschleiern.
Aber selbst wenn es mit ORES gelingen sollte, zumindest die gröbsten Ecken und Kanten der bestehenden Bots etwas abzuschleifen, für andere Probleme wie zum Beispiel fehlende Diversität sind algorithmische Lösungen nicht in Sicht. Ähnliches gilt für das angespannte Verhältnis zwischen der (ehrenamtlichen) Wikipedia Community und den Hauptamtlichen in der Wikimedia Foundation. Auch hier werden bessere Algorithmen nicht wirklich weiterhelfen.