@mastersthesis{Kreher2020,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Kreher, Miriam},
  title     = {Das System der Netflix Vorschl{\"a}ge : kennt die KI von Netflix dich besser als deine Freunde?},
  institution = {Angewandte Computer- und Bio­wissen­schaften},
  year      = {2020},
  abstract  = {Keiner schaut mehr Fernsehen. Die Benutzung von Videostreaming ist beim Großteil der digital vertrauten Bev{\"o}lkerung in Fleisch und Blut {\"u}bergegangen und erstreckt sich {\"u}ber den gesamten Globus. Die Giganten der Streaming-Anbieter sind YouTube, Amazon und Netflix und sie sind dem Modell des Fernsehens meilenweit voraus. Mit komplex verstrickten Algorithmen sollen uns, den Nutzern, die Inhalte geboten werden, die uns dazu bringen, noch mehr zu konsumieren. Wie weit und auf welche Weise muss ein System entwickelt sein, um jedem Nutzer Inhalte anzubieten, die unheimlich oder faszinierende Weise auf uns zugeschnitten sind? Das Ziel dieser Forschung ist es, das System der Vorschl{\"a}ge von Netflix auf die Qualit{\"a}t, Passgenauigkeit und Effizienz im Hinblick auf Pr{\"a}ferenzen und Bed{\"u}rfnisse zu bestimmen, die die Nutzer in Verbindung mit Netflix aufweisen. Um die Forschungsfrage zu beantworten, wurden innerhalb einer mehrteiligen, iterativen Meinungsumfrage Bewertungen von Vorschl{\"a}gen von Freunden, Bekannten und Familie mit den Vorschl{\"a}gen von Netflix in den Zusammenhang mit dem eigenen Filmgeschmack, Pr{\"a}ferenzen, Nutzung des Accounts und Verhalten beim Streaming gebracht. Dabei wurde best{\"a}tigt, dass die Vorschl{\"a}ge von Netflix st{\"a}rker zum Filmgeschmack passen, hierbei jedoch Differenzierungen bei der Popularit{\"a}t und Unterhaltsamkeit des Vorschlags zu beobachten sind. Des Weiteren zeigte die empirische Untersuchung auf, dass verhaltenspsychologische und sozialwissenschaftliche Aspekte Einfl{\"u}sse auf die Effizienz einer k{\"u}nstlichen Intelligenz haben und noch nicht voll st{\"a}ndig in die Optimierung in das System der Netflix Vorschl{\"a}ge eingeflossen sind.},
  subject      = {Netflix Inc.},
  language  = {de}
}