- Xikipedia ist eine Webanwendung, die Artikel aus der Simple Wikipedia in Form eines Social-Media-Feeds anzeigt
- Demonstriert einen Algorithmus, der auch ohne Machine Learning auf Basis des Klickverhaltens der Nutzer ähnliche Inhalte empfiehlt
- Alle Berechnungen werden lokal ausgeführt, und Nutzerdaten werden weder gesammelt noch weitergegeben
- Wird die Seite neu geladen oder geschlossen, werden gespeicherte Daten sofort gelöscht
- Durch die Neustrukturierung von Wikipedia-Inhalten als neue Erkundungsform zeigt das Projekt die interaktiven Möglichkeiten des Informationskonsums
Überblick über Xikipedia
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Xikipedia ist eine Website in Form eines Pseudo-Social-Media-Feeds, die auf Artikeln der Simple Wikipedia basiert
- Nutzer können durch zufällig angezeigte Wikipedia-Artikel scrollen und sie erkunden
- Die Seite beschreibt sich als „Wikipedia you can doomscroll“
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Das Projekt zeigt, dass ein einfacher Algorithmus auch ohne Machine Learning oder externe Nutzerdaten die Interessen der Nutzer lernen kann
- Es erkennt, bei welchen Einträgen Nutzer länger verweilen oder worauf sie klicken, und zeigt dann mehr Artikel zu ähnlichen Themen an
- Der Algorithmus läuft ausschließlich lokal, sodass keine Daten an externe Server übertragen werden
Datenverarbeitung und Datenschutz
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Xikipedia sammelt oder teilt keine Daten
- Die gesamte Empfehlungslogik wird im Browser verarbeitet
- Wird der Tab geschlossen oder die Seite neu geladen, verschwinden alle Daten
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Diese Struktur funktioniert als Experiment für ein datenschutzorientiertes Empfehlungssystem
Nutzung und Hinweise
- Nutzer können zu Beginn Kategorien auswählen oder selbst hinzufügen
- Die angezeigten Inhalte und Bilder stammen aus zufälligen Wikipedia-Artikeln
- Daher kann NSFW-Inhalt (nicht jugendfrei) enthalten sein; die Nutzung wird nur Erwachsenen empfohlen
Open Source und Community
- Der Quellcode ist auf GitHub öffentlich verfügbar
- Diskussionen zum Projekt sind auf verschiedenen Plattformen wie Fedi, Bluesky und Twitter möglich
Bedeutung
- Xikipedia ist ein experimentelles Projekt, das das Potenzial personalisierter Empfehlungen auf Basis einfacher Algorithmen zeigt
- Es deutet darauf hin, dass sich maßgeschneiderte Nutzererlebnisse auch ohne Datenerfassung bereitstellen lassen
- Indem Wikipedia-Inhalte wie ein Social Feed neu aufbereitet werden, wird eine neue Form der Informationssuche vorgestellt
1 Kommentare
Hacker-News-Kommentare
Der einfachste Weg, die mentale Barriere zu durchbrechen, die Kurzform-Inhalte erzeugen, besteht darin, sich selbst daran zu erinnern, dass „etwas zu wissen“ nicht das Ende ist, sondern dass es darum geht, dieses Wissen zu vertrauen und weiterzugeben
Informationen, nach denen ich bewusst gesucht habe, sind vertrauenswürdig, aber Informationen, die mir ein Algorithmus zuwirft, sind wegen des fehlenden Kontexts weniger vertrauenswürdig
Ein Kurzform-Feed ist, als würde ein Lkw zufällig Dinge in den Garten kippen. Wenn das meiste davon nutzlose Informationen sind, ist es meiner Meinung nach besser, sie gleich wieder zu vergessen
Solche Tools sind nützlich für Leute, die kurze Inhalte gezielt konsumieren wollen. Für mich gilt das nur, wenn ich neue Themen erkunden möchte
In der Praxis will man aber oft nur kurz die Posts von Freunden ansehen und kann dann mit dem Scrollen nicht mehr aufhören
Das Problem ist weniger der Inhalt selbst als vielmehr der Swipe-Vorgang und die häufigen Kontextwechsel, die die Konzentration beeinträchtigen
Auch kurze Bildungsinhalte entkommen dieser Grenze nicht. Ich bezweifle, wie groß der tatsächliche Effekt sein kann
Verwandte Forschung: Cyberpsychology-Artikel, Studie zu Context Switching
Die Idee selbst ist großartig, aber schade ist, dass vor dem ersten Bildschirm 40 MB Daten fünf Minuten lang geladen werden müssen
Es wäre gut, wenn es ein Ranking-Kriterium gäbe, das gute Beiträge stärker sichtbar macht, die einem das Gefühl geben: „Heute habe ich etwas Neues gelernt.“ Trotzdem Applaus für die Kreativität des Entwicklers
Ich habe in einem Eintrag einen Grammatikfehler entdeckt und die eigentliche Wikipedia-Seite bearbeitet, was sich ziemlich befriedigend angefühlt hat. So eine Funktion hätte ich auch gern in Social Media
Wenn nur das Ladeproblem gelöst wird, würde ich die Seite wieder besuchen
Statt beim Initialisieren alle Daten zu laden, wäre es gut, aus jeder Kategorie nur einen Teil per Lazy Loading nachzuladen
Der Grund, warum alle Daten auf einmal geladen werden, ist, dass die Verknüpfungen zwischen den Beiträgen abgebildet werden müssen, und dieser Ansatz hilft auch beim Datenschutz
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Heute gelernt (TIL):
Die Amerikanischen Jungferninseln gehörten ursprünglich zu Dänemark und wurden 1917 während des Ersten Weltkriegs an die USA verkauft, weil man eine deutsche Besetzung befürchtete
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Ich mag dieses Konzept wirklich sehr. Wikitok.io gibt es zwar auch, aber die Kombination mit einem Empfehlungsalgorithmus hier ist originell
Ich bin gespannt, welche interessanten Wiki-Artikel der Algorithmus im Lauf der Zeit für mich finden wird
Schön wäre allerdings auch eine normale Version statt nur der Simple-English-Version. Trotzdem gefällt es mir so gut, dass ich mir sogar einen App-Shortcut angelegt habe
Ich hasse die Feed-Erfahrung so sehr, dass ich Facebook verlassen habe
Kürzlich habe ich herausgefunden, dass ich mit der URL https://www.facebook.com/?sk=h_chr zusammen mit der FB-Purity-Erweiterung einen chronologischen Feed von Personen und Gruppen sehen kann, die ich tatsächlich sehen will
Mit einem so aufgeräumten Feed konnte ich einen viel ruhigeren Gemütszustand bewahren. Mir wurde klar, dass die meisten negativen Gefühle von einem Feed kommen, den man nicht kontrollieren kann
Das Konzept ist gut, aber die anfängliche Ladezeit ist viel zu lang, und es ist lästig, bei jedem erneuten Besuch alle Daten noch einmal herunterladen zu müssen