Max Goldt hat in den 90er-Jahren beschrieben, wovon Radiohörer träumen: "Ich würde jedem Sender lauschen, der anders ist als die 24, die ich im Kabel habe. Ich möchte einen Radiosender, der den ganzen Tag neue und interessante Musik spielt ... Und niemals dürfen Stimmen vom Tonband ertönen, die sagen: ,Ich bin die Yvonne aus Hohenschönhausen und höre diesen Sender sehr gern.'"
Tatsächlich wird man kaum einen Hörer finden, der jenes unsubtil der größtmöglichen Zielgruppe übergestülpte Formtradio gern hört - aber es gibt eben kein anderes. Zumindest nicht außerhalb des Internets. Wer über einen breitbandigen Internetzugang verfügt, kann unter einigen Tausend Internetradiostationen wählen, die zwar durch die schiere Anzahl ihrer Stilschubladen für eine gewisse Linderung sorgen. Aber erst das Londoner Internetradio last.fm hat das Problem vor zwei Jahren von Grund auf behoben: Mit nur wenig Nachhilfe passt sich last.fm im Laufe der Zeit selbstständig an die Musikvorlieben des einzelnen Hörers an. Songs, die man zu Ende hört, werden ins Nutzerprofil aufgenommen; alles, was man überspringt, belästigt einen nie wieder. Kennt last.fm den Hörer gut genug, beginnt es, ihm Songs aus ähnlichen Nutzerprofilen vorzuspielen. In erstaunlich kurzer Zeit wird so der uralte Menschheits- und Max-Goldt-Traum wahr: den ganzen Tag neue und interessante Musik.
Wenn man seit Jahren daran gewöhnt ist, dass "intelligente Systeme" in aller Regel das Gegenteil des Erwünschten tun oder es zumindest großen Aufwand kostet, sie zur Räson zu bringen, ist es ausgesprochen wohltuend, wenn ein System zur Abwechslung mal keine Ansprüche stellt, dabei aber intelligent errät, was der Nutzer eigentlich möchte. Eigentlich möchte man ja - wenn man nicht gerade zwanghaft veranlagt ist - gar keine zigtausend Musikdateien herunterladen, archivieren und sortieren müssen. Die meisten Hörer wollen einfach nur Musik hören, die nicht nervt.
Ähnliche Ansätze gab es - zum Beispiel mit dem Empfehlungssystem Firefly - schon in den frühen 90ern. Damals musste man seine Vorlieben noch von Hand eingeben, was den meisten Nutzern zu mühsam war. Auch die Amazon-Empfehlungen werden durch einen vergleichbaren "kollaborativen Filter" erzeugt, beschränken sich aber selbst nach jahrelangem Training auf banale Hinweise bezüglich der Bestseller im Programm - und sie lassen sich nicht daran hindern, Nutzern, die schon Harry Potter I nichts abgewinnen konnten, auch Band II bis X anzupreisen. Millionen anderer Amazon-Kunden können sich schließlich nicht irren. Ob diese Konzentration auf Mainstreamtitel im Interesse der Lagerhaltung bewusst gewählt ist oder schlampige Programmierung dahintersteckt, sei dahingestellt. Als mildernden Umstand muss man Amazon allerdings zugutehalten, dass sich - anders als beim Radiohören - aus dem bloßen Kaufakt nicht ablesen lässt, ob dem Kunden das Buch letztlich gefällt.
last.fm finanziert sich durch den Verkauf der aus der Entwicklung und dem Vergleich von Nutzerprofilen gewonnenen Marktforschungsergebnisse an Plattenlabels. Für den Verbraucher liegt der Vorteil auf der Hand: Das Angebot lässt sich an die eigenen Bedürfnisse anpassen, ohne dass personenbezogene Daten weitergegeben werden müssen - das Beste aus zwei Welten also.
Bemerkenswert ist letztlich nicht so sehr die Existenz von last.fm, sondern die in den meisten Branchen ungebrochene Vorstellung, dass es genügt, einen kleinsten gemeinsamen Nenner der Kundeninteressen zu befriedigen. Internetshops präsentieren sich auch Jahre nach dem spektakulären Scheitern diverser Online-Einkaufsparadiese weiterhin stumpf mit den gleichen alten brick-and-mortar-Konzepten des physischen Vorhandenseins aus dem Einzelhandel. Dass selbst Kunden mit geringem Interesse an Shopping als Event meist einen Besuch in der Filiale dem Einkauf im Web vorziehen, nimmt da nicht wunder. Dabei spricht eigentlich nichts dagegen, kollaborative Filter - im Internet wie draußen - überall dort zum Einsatz zu bringen, wo Nutzer sich gestresst von einem unübersichtlichen Angebot zeigen, aus dem sie mit Geduld und hohem Zeitaufwand selbst herausfiltern müssen, was ihnen zusagt. Also etwa "Frauen, die mit Henning R. zufrieden waren, fanden auch die folgenden Männer attraktiv ..."
