Die MIT Technology Review berichtete am Freitag darüber, dass Facebook mit einer neuen Forschungsgruppe den Datenbergen begegnen möchte, welche die Nutzer jeden Tag generieren. Erst am Freitag hatten wir ja die unglaublichen Datenmengen beschrieben, die bei Facebook anfallen. (4,7 Milliarden Inhalte, 4,5 Milliarden Likes)
Diese Forschungsgruppe soll nun erstmals den Bereich des „Depp Learnings“ aus der Forschung in der Praxis umsetzen. Dabei werden Simulationen von Gehirnzellen genutzt, um die Verarbeitung von Informationen nachzuempfinden. Damit soll es möglich werden, sowohl die Interessen eines Nutzers besser zu ermitteln als auch seine aktuelle Gemütslage zu ermitteln. Auch die Bilderkennung ist möglich oder eine Vorhersage über das zukünftige Verhalten eines Nutzers. Auf den Newsfeed angewendet soll der neue Algorithmus erkennen, welcher der um die 1500 Posts von Freunden und Pages für den Nutzer am relevantesten ist.
Gerade für das Targeting von Facebook-Anzeigen könnte es sich als sehr sinnvoll erweisen, noch besser zu verstehen, woran ein Nutzer wirklich interessiert ist. Dies könnte dann über Page-Likes und einfache Schlagwortanalyse in Facebook-Nutzerposts hinausgehen und würde sowohl dem Nutzer als auch dem Werbenden helfen.
Zudem könnte das Netzwerk den Nutzern dabei helfen, aus einer Reihe von Fotos zu entscheiden, welche nun auf Facebook gepostet werden sollten. Ein Feature, das sich auch für die Betreiber von Facebook Pages sehr spannend anhört.
Die Herausforderung wird dabei sein, dass die neue Software nicht nur sehr ressourcenschonend arbeiten muss, sondern auch möglichst wenig manuelle Eingriffe durch Facebook-Mitarbeiter benötigt. Nur dann können die Daten der über 700 Millionen täglich aktiven Nutzer effizient verarbeitet werden.
Wie auch schon beim Open Compute Projekt will Facebook die gewonnenen Erfahrungen nicht nur für sich behalten, sondern diese auch in Form von Soft- und Hardware anderen Partnern und der Öffentlichkeit zugänglich machen.
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