• Der Umsatz hat sich in vier Jahren von 6.1 (2005) auf 23.6 Milliarden USD (2009) vervierfacht.
• Trotz Enterprise-Produkten, Lizenzierung, Fremium-Diensten und Nexus One macht das grosse G. nachwievor 97 Prozent des Umsatzes mit Werbung (S. 37)
• 12 Prozent des Umsatzes (2.8 Milliarden) steckt Google in Forschung und Entwicklung. Das ist zwar viel, wenn man bedenkt, dass die Uni Zürich mit diesem Geld ca. 60′000 wissenschaftliche Assistenten einstellen könnte. Im Vergleich zu Microsoft mit 9.6 Milliarden R&D-Ausgaben ist es wenig.
• Die Häufigkeit des Begriffs “automated” bleibt über die Jahresberichte verteilt relativ konstant in der Region von 30 (29 mal in 2009, 30 mal 2009, 31 mal in 2007, 29 mal in 2006, 27 mal in 2005, 32 mal in 2004).
• Google Books enthält mittlerweile 12 Millionen Bücher
• Es gibt tatsächlich Google-Produkte, die ich noch nicht ausprobiert habe. Dazu zählen Panoramio, Google Music Search, Google Checkout
• Google glaubt sich in einem kompetitiven Markt zu befinden und sieht sich nicht als Monopolist in einem hochkonzentrierten Markt (S. 16). Als Konkurrenten nennt Google explizit vertikale Suchmaschinen (Kayak (Reisen), Monster (Jobs), Amazon.com und Ebay (Commerce)), Social Networks (Facebook, Yelp, Twitter), Andere Werbeformen (TV, Radio, Zeitung, Magazine, Billboards, Gelbe Seiten). Eine böse Unterstellung wäre, dass dahinter die Strategie steckt, die Definition des relevanten Markts auszuweiten, um einer Wettbewerbsregulierung zuvor zu kommen.
• Der Geschäftsbericht zählt 26 Risiken auf, denen das Geschäft von Google ausgesetzt ist (S. 19-29): 1. Starker Wettbewerb, 2. Zwang zur stetigen Innovation, 3. Abhängigkeit von Werbefinanzierung, 4. Abhängigkeit von der starken Marke, 5. wachsende Regulierung, 6. Neue US Gesetze, 7. Integrationsprobleme bei Firmenzukäufen, 8. Hohe Risiken bei internationalem Geschäft, 9. Sicherheitsrisiken, 10. Datenschutzbedenken der Nutzer, 11. Abgebremstes Umsatzwachstum, 12. schwankende operative Resultate, 13. Unvermögen beim Schutz von IP, 14. Mögliche IP-Klagen, 15. Sich verändernde Nutzung bei Endgeräten, 16. Ad-Block-Technologie, 17. Click Fraud, 18. Donwtime, 19. Manipulative Index-Spammers, 20. Managementfehler beim schnellen Wachstum, 21. Verlust von Google Network Mitgliedern, 22. Verlust von Eric Schmidt, Larry Page und Sergey Brin, 23. Unfähigkeit beim Anwerben von qualifiziertem Personal, 24. Internet-Zugangsbeschränkungen durch ISPs, 25. Währungsschwankungen, 26. unvorhergesehen hohe Steuerlast.
• Brin und Page haben dieses Jahr im Unterschied zu allen anderen Jahren (noch) keinen Founder’s Letter geschrieben, der jeweils einen interessanten Ausblick zur Strategie des Unternehmens liefert. Wo bleibt der Founder’s Letter?
• Google hat eine Telefonnummer: Sie lautet (650) 253-0000.

Die ältesten unter Ihnen erinnern sich vielleicht: Viele Mails, die über Mailinglisten versendet werden, beginnen mit dem Satz: “Sorry for Crossposting“. Damit heuchelt der Absender Verständnis vor. Denn die Listenmitglieder regen sich auf, wenn sie dieselbe (Spam-)Mail über unterschiedliche Mailinglisten mehrmals erhalten. Wir leiten daraus das Stop-Crossposting-Gesetz ab, dessen erster Paragraf lautet: Crossposting nervt.

Nun nicht nur Uraltkommunikation wie Emaillisten, nein auch der heisseste Social-Media-Scheiss wie Twitter, Facebook, Buzz und Friendfeed brechen das Stop-Crossposting-Gesetz. Leider auf einer noch viel grösseren Skala: Sie bieten die automatische Verknüpfung mit den Updates der anderen Diensten. Ich kann also Facebook-Status-Updates automatisch ergänzen mit all meinen Tweets, Buzzes, Friendfeedupdates und Blog-Einträgen. Und vice versa. Meine “Friends” können damit über alle meine Posts in unterschiedlichen Diensten (des-)informiert bleiben.

Das wäre weiters nicht schlimm, wenn ich bei allen Diensten unterschiedliche “Friends” hätte. Doch überall tummeln sich die gleichen 20-40 Frühadoptierer-Nasen in meinen Freundes-Listen. Wenn ich also überall dieselben Inhalte publizieren würde, erhielten sie die Inhalte mehrfach und wie wir oben gelernt haben: Crossposting nervt.

Da ich selber sehr sensibel bin auf solche Dinge, versuche ich natürlich, Crossposting zu vermeiden – weil ich meine Freund so mag. Leider beruht dies nicht auf Gegenseitigkeit. Einige der Nutzer, deren Status-Updates ich bei unterschiedlichen Diensten verfolge, koppeln alle Streams zusammen. So erhalte ich häufig die selben Tweets auf Buzz, Facebook, Twitter, Friendfeed und Linkedin mindestens vierfach. Crossposting nervt.

Das Problem wäre mit dem simplen Klick auf die Verdamnis-Knöpfe einfach zu lösen: “Unfollow” bei Twitter, “Remove” bei Facebook, “Nicht mehr mitlesen” bei Buzz. Daraus erwachsen aber gleich zwei weitere Schwierigkeiten. Erstens: Die Leute, denen ich folge, haben ja durchaus Interessantes, Wichtiges und Spannendes zu berichten – nicht zuletzt deshalb folge ich ihnen ja auch. Wenn ich nun unfollowe, gehe ich ein Risiko ein: Nämlich, dass ich diese eine Botschaft, diese eine wirklich wichtige Meldung, diese eine information, die mein Leben verändern wird – dass ich genau diese verpassen werde, weil es aus versehen exklusiv auf einem der Kanäle verteilt wurde, den ich aufgrund der redundanten Botschaften gekündigt habe.

Die zweite Schwierigkeit ist: Facebook, Twitter und Google sind mittlerweile auch zu den wichtigsten Identitätsprovidern geworden, die mir den Single-Sign-On bei anderen Dienste ermöglichen (Stichworte: Facebook Connect, Twitter OAuth, Google Friend Connect). Wenn ich also Leute aus meinen Friendslisten rausschmeisse, weil sie zu viel crossposten, muss ich damit auch auf ihre möglicherweise interessanten Antworten verzichten, die sie mir beispielsweise bei Aardvark geben könnten.

Deshalb hier mein Aufruf. Liebe Freunde. Bitte packt nicht alle eure Feeds zusammen. Crossposting nervt.

Bei meinen Sonntags-Spaziergängen komme ich in letzter Zeit immer häufiger an Harald Naegeli-artigen Graffitis vorbei. Ob sie vom Altmeister selber stammen oder ob ein Nachahmer am Werk ist, weiss ich nicht. Zur Sicherheit sammle ich hier Fotos der Naegeli-Graffitis und zeichne sie auf einer Google Map ein, bevor sie von den flinken Anit-Schmiererei-Trupps der Stadt wieder übermalt werden.

View Larger Map

• [Update: 21.2.2010]: Bei meinem Sonntags-Spaziergang bin ich heute zufällig an sechs Harald Naegeli-artigen Graffitis vorbeigelatsch.
• [Update: 28.2.2010]: Acht neue Naegelis hinzugefügt.
• [Update: 1.3.2010]: Drei neue Naegelis hinzugefügt.
• [Update: 6.3.2010]: Zehn neue Naegelis hinzugefügt

Zur Harald Naegeli Tour Flickr Fototgalerie

Weitere Naegelis können gerne mit Koordinaten und Bild an mich gemailt werden.

(The Google Buzz rollout started on 2/09/2010 11:06:00 AM)

The data shows that there has been a drop in Twitter usage by almost one third on Tuesday when Buzz was rolled out. The usage recovered on Wednesday and Thursday. (I don’t have the number for today yet)

Method: To count the number of tweets per day I used the Twitter Search API. Twitter assigns an auto incremented id to every tweet. The number of tweets during a given time period is the difference of the period’s first tweet’s and last tweet’s ids. Use this query and alternate the “until” parameter to try it yourself.

Erdferkel (engl. Aardvarks) - kann ihr langer Rüssel Informationsperlen an die Oberfläche spühlen? (Bild: Wikipedia)

Horowitz und Kamvar wollen wiederholen, was Page & Brin mit ihrem Paper The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine vor zwölf Jahren geschafft haben: Eine neue Ära der Suche einzuläuten.

Passenderweise haben sie sich nicht nur den Titel des Google-Papers abgeguckt, nein, sie werden das Paper auch auf der selben Konferenz präsentieren (WWWW2010) wie damals die Google-Jungs. Das Paper arbeitet den Unterschied zwischen herkömmlicher Suche und einer Social-Search-Engine, wie sie Aardvark betreibt heraus. Den Unterschied erklären sie sehr passend mit einer Analogie: Wenn die Google-Suche eine Bibliothek ist, entspricht die Aardvark-Suche einem Dorf. Nun, wie unterscheiden sich diese beiden Modelle der Informationsbeschaffung konkret?

Im Dorf-Modell, das Aardvark verfolgt…

• … geschieht die Informationsverbreitung sozial, das heisst wird weitergereicht von Person zu Person
• …besteht die Retrieval-Aufgabe darin, die richtige Person zu finden, die eine Frage beantwortet
• …werden Anfragen nicht als Suchbegriffe, sondern als natürlichsprachige Fragen formuliert
• …ist Vertrauen nicht in erster Linie auf gesellschaftlicher Autorität beschränkt, sondern orientiert sich am sozialen Umfeld (intimacy)

Die Analogie Bibliothek/Dorf erinnert mich ein bisschen an das Raymond’sche Cathedral/Bazaar-Theorem. Raymond grenzte damit 1997 die Entwicklungs-Prozesse des Linux-Betriebssystem von herkömmlichen Software-Entwicklung ab. Denn auch bei Bazaar-Modell der Software-Entwicklung ist das Bottom-up-Prinzip wichtiger als die zementierte Autorität der “Priester”.

Ein wichtiger Unterschied zwischen herkömmlicher Suchmaschinen und Aardvark ist, dass es keine Trefferlisten gibt. Der Prozess folgt eher einem Frage-Antwort-Schema, wie man es von Formspring, Gutefrage.net oder Yahoo Answers kennt. Das spezifische von Aardvark ist die Methode, mit der eine Person gefunden wird, die eine Frage beantworten soll. Bei Aardvark kann nicht jeder Nutzer eine Antwort geben. Es werden Nutzer eingeladen, eine Fragen zu beantworten. Diese Nutzer werden von einem Ranking-Algorithmus ausgewählt.

[Update: Als weiteres Vergleichsbeispiel ist mir auch noch das Projekt Starmind.com (Blog) eingefallen, das in der AI-Abteilung von Prof. Pfeifer am IFI der Uni Zürich einen Stock unter meinem Büro entwickelt wurde. Auch bei Starmind werden Fragen beantwortet und und sogar mit Geld-Prämien angereizt. Hier konzentriert man sich aber auf besonders talentierte Brainies als Nutzer.]

Der Aardvark-Ranking-Algorithmus ist, aufgrund meines Dissertations-Themas, die Komponente, die mich am meisten interessiert. Die Autoren des Papers behandeln ihn ausführlich in Abschnitt 3.5 (S. 5). Die Aufgabe des Aardvarks Ranking-Algorithmus ist es, diejenigen Nutzer zu bestimmen, die eine gegebene Frage am besten beantworten können. Die wichtigsten Faktoren dazu sind erstens die Themen-Expertise (Topic Expertise), zweitens die Verbundenheit (“Connectedness”) und drittens die gegenwärtige Verfügbarkeit (“Availability”).

Bei meinem Test von Aardvark war ich überrascht wie viele gute Antworten ich bei einem allgemeinen Thema (“I’m looking for some new music – can anyone recommend an awesome new band?”) gekriegt habe. Keine Antworten habe ich jedoch bei einem sehr spezifischen Longtail-Thema gekriegt (“Is there a professor at ETH Zurich who does research on ranking algorithms?”). Dies wird wohl vor allem damit zusammen hängen, dass Aardvark in der Schweiz noch nicht so viele Nutzer hat.

Ich bin mir nicht sicher, ob man mit Aardvarks Konzept die kritische Masse an Nutzern generieren kann, die nötig sind, um den Long-Tail an sehr spezifischen Queries zufrieden stellend zu beantworten. Und was schwerer wiegt: Auch der der Antagonist und die dominierende Kraft des Bibliotheks-Modell der Suche (aka Google) hat unlängst die Dorf-Komponente in sein Suchmodell integriert. Mit Google Social Search werden innerhalb der normalen Suchresultate auch Blogposts, Restaurant-Ratings und andere Tipps von Freunden aus dem “Social Circle” angezeigt. Ich nehme an, dass Google dafür ähnliche Kriterien (Topic Experise und Connectedness) verwendet. Zudem hat Google den Vorteil gleich von Beginn weg, eine kritische Masse zu stemmen, die andere nie erreichen werden. Diese wird sich dank dem gestern gelaunchten Dienst Google Buzz wahrscheinlich sogar noch schnell vergrössern. Denn wer Google Buzz nutzt, muss sich ein Google Profile anlegen und beginnt damit automatisch neben Facebook und Twitter das nächste Social Network aufzubauen, was wiederum die Grundlage für Social Search ist.

Auch wenn ich bei Aardvark noch nicht hundert prozent sicher bin, bin ich es aber bei Social Search im Allgemeinen. Denn Social Search bietet Schutz vor Link-Spam, da sie trusted sources, die ich über mein soziales Umfeld auswähle, berücksichtigt.

Die englische Wikipedia hat übrigens einen guten Artikel zu Social Search, wo auch noch eine Reihe anderer Anbieter wie Sproose, Mahalo, Wikia Search etc, mit teilweise unterschiedlichen Ansätzen, vorgestellt werden. Schon etwas älter, aber auch lesenswert, ist das Aardvark-Review von Netzwertig.com.

“Beim Zusammentreffen von Schirrmacher und Gelernter wird deutlich: Man kann Algorithmen als etwas sehen, was Institutionen gefährdet – oder als etwas, was Institutionen schafft. Letztlich haben dabei beide Seiten Recht: Algorithmen sorgen gerade für beides. Es ist wichtig, das erste zu thematisieren ohne das zweite aus dem Blick zu verlieren.”

Die Idee, Algorithmen und ihre Funktion der Informations-Organisation als Institutionen zu erklären, ist spannend. Sie erinnert mich auch ein wenig an Shirkys Essay über die Autorität von Algorithmen. Darin erklärt Shirky wie automatisierte Prozesse, die Informationen aus nicht-vertrauenswürdigen Quellen zusammentragen, zu einer Instanz entwickeln, die ein autoritatives Informationsprodukt herstellt. Wobei zu beachten ist, dass Autorität nicht etwas Objektives darstellt, sondern gesellschaftliche konstruiert wird.

Es stellt sich die Frage, ob die Automatisierung der Informationsorganisation gut oder schlecht zu bewerten ist. Stehen wir vor einem Kontroll- und Werteverlust, wenn Institutionen nur noch teilweise von Menschen kontrolliert werden? Eine Frage, die Schirrmachers und Gelernters freilich unterschiedlich beantworten.

Schirrmacher spricht davon, dass Algorithmen eine der grössten Veränderung in der Geschichte menschlichen Denkens herbeiführen. Grund: Die Aufmerksamkeit als knappes Gut in der von Informations Overload geprägten Gesellschaft wird von Maschinen, sprich Algorithmen, gebündelt und nicht mehr von Menschen. Er bewertet dies als Problem.

Gelernter widerspricht. Er sieht die Gefahren in erster Linie in der Mystifizierung der Technologie durch die Nutzer und der daraus resultierenden gleichgültigen Nutzung. Als Beispiel nennt er begeisterten Nutzer von iPhones. Sie verhindert die Bottom-Up-Kritik und damit eine Verbesserung der Technologie. Eine Unterscheidung, die Gelernter betont: Das Web mache in erster Linie Märkte. Der Markt der Ideen sei lediglich ein Teil davon. Und die Stärke dieser Märkte sei der Wettbewerb:

“The Web makes markets, not ideas. One of the most important markets it can make, is the market in ideas. The ultimate value of the web is competition: We want the ideas to compete, so that we know which are good.”

Als Conclusio findet Gelernter: Wir brauchen mehr Skepsis bei der Nutzung der Technologien. Die Technologien sind aber als etwas grundsätzlich Positives zu bewerten.

Meyer-Lucht endet seinen Beitrag mit einem Aufruf an die Wissenschaft, die Debatte nun einen Schritt weiterzubringen. Die Wissenschaft soll lernen algorithmische Institutionen zu “lesen” (übrigens: etwas mit dem ich mich in meiner Dissertation befasse):

“Der nächste Schritt der Debatte muss daher lauten: Welche Institutionen bauen wir eigentlich gerade? Welche Werte stecken im Code? Könnte er auch anders aussehen? Wie “liest” man algorithmisch Institutionen? Welches ist die Rolle von Individuen und Elite in den neuen algorithmischen Institutionen? ?”

Folgende Gastredner besuchen uns:

	Christoph Neuberger ist Professor am Institut für Kommunikationswissenschaft der Universität Münster und ein renommierter deutscher Journalismus- und Internetforscher. Seine Präsentation trägt den Titel: “Niedergang oder Neustart des Journalismus? Das Internet und seine Folgen” (23. März).
	Martin Radelfinger leitet das Business Development bei Goldbach Media, dem grössten Vermarkter für elektronische und Online-Medien in der Schweiz. Er skizziert seine Sicht der Destabilisierung des Werbemarktes durch Medienkonvergenz und das Internet (13. April).
	Felix Graf ist COO bei Teleclub AG und war als Leiter Entertainment & Multimedia bei Swisscom massgeblich für den Aufbau von Bluewin TV (IPTV) zuständig. Er trägt zum Thema Destabilisierung der Telekommunikation und Medienindustrie vor (20. April).
	Hans-Jürg Fehr, Schweizer Nationalrat, Medienpolitiker und vormaliger Präsident der SP Schweiz, spricht über den politischen Handlungsbedarf (4. Mai).
	William H. Dutton ist Professor an der Oxford University (GB) und Leiter des Oxford Internet Institutes. Er präsentiert seine Forschung zum Internet und der Entstehung einer fünften Gewalt (11. Mai).
	Johannes M. Bauer ist Professor am Institute of Telecommunications, Information Studies and Media der Michigan State University (USA). Er vergleicht Netzneutralität und Internetentwicklung in den USA und Europa (18. Mai).

Die Vorträge finden am Hauptgebäude der Uni Zürich, Rämistr. 71, KOL-F-117 statt, jeweils Dienstags um 18:15 Uhr. Sie stehen allen Interessierten offen. Übrigens: Im Rahmen der Vorlesung werde auch ich einen Vortrag halten zum Thema der Destabilisierung von Medienmärkten durch Suchmaschinen.

Alle Informationen zur Vorlesung finden sich auf der Seite Digitale Destabilisierung

Zattoo fürs iPhone ist überraschend schnell, kostenlos für HiQ-Account-Besitzer kostenlos und liefert eine sehr gute Qualität bei Bild und Ton, die sogar die kostenpflichtige 20-Minuten-App “TV-Screen (iTunes-Link) bei weitem übertrifft. Trotz der wahrscheinlich leicht höheren Datenrate hatte ich mit meinen Swisscom-3G-Zugang keine Probleme Futurama ruckelfrei zu schauen.

Gute Bildqualität im Panorama-Format (hier Futurama auf Pro 7)

Auch das Nutzerinterface kommt sehr gelungen daher und erinnert an die ursprüngliche Einfachheit des Zattoo-Clients. Im Unterschied zur 20-Minuten-App werden auch die EPG-Daten der gerade gesendeten Programme (Sendungsname) bei den Senderlogos angezeigt. Meiner Meinung nach ein sehr nützliches Feature.

Kanalliste im Hochformat mit EPG

Wenn man das iPhone auf die Seite kippt, verschwinden die EPG-Daten dafür sieht man alle Senderlogos im Überblick. Auch das sehr schön.

Und schliesslich die Kanalliste im Querformat

Im Unterschied zur 20-Minuten-TV-App hat Zattoo auch eine bedeutend grössere Auswahl an Sendern. Während bei 20 Minuten nur gerade SF1, SF 2, SF info, ARD, ZDF, RTL , SAT1, Pro7, Arte und Eurosport angeboten werden, erweitert die kostenlose Zattoo-Webapp diese Liste um RTL2, Vox, Kabel 1, TIMM, DMAX, DSF, MTV sowie einigen französich und italienisch-sprachigen Sendern.

Der einzige Vorteil der 20-Minuten-App ist, dass die Ladezeit aufgrund der lokalen Installation und der etwas schlechteren Bildqualität ein bisschen schneller ist. Wenn man die Zattoo-Webapp als Browser-Applet auf dem Home-Screen abgelegt hat, dauert es auf meinem iPhone 3G ca. 14 Sekunden zwischen Antippen, Senderauswahl bis zum Schauen des Senderstreams. Die 20-Minuten-App hingegen braucht ca. 8 Sekunden dafür.

Alles in allem ist die Zattoo iPhone-Webapp sehr gelungen und ich werd sie in nächster Zeit wohl häufiger nutzen. Well done Ann Arbor!

(Im Blog von Zattoo gibts leider noch keine Ankündigung der iPhone-Webapp)