Algorithmus sagt Amazon-Bestseller vorher
Forscher der Northwestern University haben einen neuen Algorithmus entwickelt, der den Erfolg eines Buches auf Amazon vorhersagt. In Zusammenarbeit mit Kollegen von Microsoft India und dem Indian Institute of Technology wurde anhand bestimmter Faktoren designt, was die Beliebtheit eines Buches ausmacht und daher auch messbar ist.
17.10.2018
In ihrer Studie haben sich die Forscher darauf konzentriert, wie verschiedene Charakteristiken des Lesens die Popularität von Büchern beeinflussen. Sie führten deshalb eine plattformübergreifende Analyse durch und versuchten, diese mit dem Umsatzvolumen für Bücher auf Amazon zu verknüpfen. "Wir sind der Intuition gefolgt, dass die Popularität von Büchern hauptsächlich von Lesern getrieben wird, daher die Motivation. So mussten wir die Motivation, Bücher zu lesen, verstehen, um die künftige Popularität von Büchern zu erkennen", erklärt Forscher Animesh Mukherjee.
"Eine der besten Möglichkeiten, die Popularität von Büchern zu quantifizieren, ist, sich die Verkaufszahlen anzuschauen. Daher haben wir versucht, den Popularitätsbegriff in Bezug auf Amazon-Bestseller zu quantifizieren", so Mukherjee. Die Forscher analysierten zunächst das kollektive Leseverhalten der Nutzer auf der Bücher-Plattform Goodreads. Sie quantifizierten dann verschiedene charakteristische Merkmale, die verwendet werden könnten, um Unterschiede zwischen Amazon-Bestsellern und anderen weniger verkauften Büchern auszumachen. Daraus entwickelten die Forscher schließlich ein auf maschinellem Lernen basiertes Modell, das anhand der Merkmale vorhersagen kann, ob ein Buch 15 Tage nach seiner Veröffentlichung zum Bestseller wird.
Lesestatus vielsagend
Doch nicht etwa die Bewertungen sind ausschlaggebend für den Amazon-Erfolg eines Buches. Vielmehr ist es der Lesestatus, der Aufschluss darüber gibt, ob das Buch überhaupt interessant war. "Wir haben beobachtet, dass die Bewertungen und Rezensionen, die ein Buch über Goodreads erhält, nicht so effektiv Bestseller vorhersagen können wie der Lesestatus eines Nutzers. In Goodreads kann ein Leser beispielsweise angeben, wie viel von dem Buch gelesen wurde, auf welcher Seite er sich befindet, wie er das Buch findet und so weiter", weiß Mukherjee.
Das Modell erreichte in Tests eine durchschnittliche Genauigkeit von 88,72 Prozent bei der Vorhersage der Bücher, die wenige Wochen nach ihrer Veröffentlichung Amazon-Bestseller werden würden. "Wir glauben, dass diese Studie ein wichtiger Beitrag zur aktuellen Literatur sein kann, da sie nicht nur das kollektive Leseverhalten einer sozialen Buchleseplattform unter Anwendung eine strengen Messstudie entfaltet, sondern auch eine starke Verbindung zwischen zwei orthogonalen Kanälen herstellt - Goodreads und Amazon", resümiert Mukherjee.
