Data Night – wie Machine Learning den Valentinstag verändern könnte.

Es ist schon ein paar Jahre her, seit wir das letzte Mal etwas darüber geschrieben haben, wie Datenanalysen euch bei der Wahl des richtigen Geschenks zum Valentinstag unterstützen können und warum es so wichtig ist, gleichermaßen euer Date und eure Daten zu lieben. Mit der zunehmenden Bedeutung von Machine Learning scheint es an der Zeit, das Thema erneut aufzugreifen und das "R" zurück in die Romantik zu bringen.

Ein Hinweis vorab (nachdem der Verfasser dieses Blogs erst neulich wieder Blade Runner 2049 gesehen hat): Es geht hier nicht um die moralischen Aspekte einer romantischen Beziehung mit einer künstlichen Intelligenz oder einem Roboter. Ebenso wenig geht es um die Nutzung von Daten oder Machine Learning (ML), um den richtigen Partner für ein Date zu finden wie es in einer Episode der Science-Fiction-Serie Black Mirror (Hang the DJ) thematisiert wurde. Denn ich gehe fest davon aus, dass die Menschen auch in naher Zukunft noch immer selbst in der Lage sind, sich mit einer anderen Person zu treffen, ein Gespräch zu führen und herauszufinden, ob man gemeinsam einen romantischen Abend verbringen möchte. Hierfür auf ML zurückzugreifen, wäre mit Sicherheit ein Rückschritt im Vergleich zur Art und Weise wie wir es heutzutage tun. Konzentrieren wir uns also lieber darauf, wie ML und Daten das Erlebnis am Valentinstag verändern und am 14. Februar einen perfekten romantischen Abend fördern (oder verhindern) könnten.

Die Wahl der richtigen Valentinskarte

Viele Menschen kennen das Dilemma bei der Wahl der richtigen Valentinskarte: Sie darf weder zu schmalzig noch zu plump sein. Auch irgendein Babybild, das nicht wirklich lustig oder romantisch ist, eignet sich nicht wirklich. Und führt schlimmstenfalls zu dem Trugschluss, das man nach einem Date direkt in die Familienplanung einsteigen will. Genau hier könnte ML ins Spiel kommen, um Bilder und Texte von Valentinskarten vorab zu analysieren und hinsichtlich ihrer „Tauglichkeit“ zu bewerten. Mit dem Ziel, den Durchschnittsmann bei der Wahl einer geeigneten Karte maßgeblich zu unterstützen. Allerdings braucht es definitiv kein Deep Learning, um zu erkennen, dass es wahrscheinlich nicht besonders ratsam ist, sich bei der Suche nach dem romantischsten Gedicht für die von euch angebetete Person auf ML in seiner heutigen Form zu verlassen. Ansonsten könnte es möglicherweise zu folgenden Szenarien kommen:

Rosen sind Rot. (RGB 255,0,0)

Veilchen sind Blau. (RGB 0,0,255)

Ein Algorithmus hat beschlossen:

Dass ich das an Dich weiterleiten soll.

Von der Dating-App zum Dating-Coach

Als nächstes schauen wir uns an, wie eure Dating-App mit Hilfe von ML- und Datenanalysetechniken zu einem erfolgreichen Valentinstag beitragen könnte. Glücklicherweise sind die Maschinendaten, die eine mobile App generiert, perfekt für das Training von ML-Algorithmen. Denn wenn euer Profil zigmal angeschaut, aber immer nur nach links gewischt wurde, könnte ein ML-Algorithmus anhand der vorliegenden Daten den Grund dafür ermitteln. Indizien liefert vielleicht die Analyse von Kommentaren, eures Fotos und der Profil-Beschreibung oder einfach die Tatsache, dass ihr „Mr. Lover Man“ von Shabba Ranks als Lieblingssong angegeben habt. ML ist in der Lage, all diese Informationen zu erfassen und mit der einfachen Erklärung in Verbindung zu bringen, dass seit Veröffentlichung des Songs im Jahr 1988 niemand mehr ein Date am Valentinstag hatte, der diesen Titel als Lieblingssong besitzt.

Das Internet Of Things (IoT) und Machine Learning (ML) werden den Valentinstag in Zukunft stark verändern. Gemeinsam könnten sie „intelligente Benachrichtigungen“ senden, damit eure Verabredung weiß, wo ihr euch gerade befindet. Damit euch euer Date noch vor dem eigentlichen Treffen kurz abchecken kann. Oder um eine „prädiktive Aktion“ durchzuführen, um sich ggbfs. schleunigst aus dem Staub machen zu können. Tritt Ersteres ein, könnte euer persönlicher Gesundheitstracker Rückschlüsse aus euren persönlichen Daten ziehen, um euch in Zukunft vor peinlichen Situationen zu bewahren, die euch in der Vergangenheit auf die Füße gefallen sind. In etwa so: „Das vierte Glas Wein ist keine gute Idee“ oder „Aufgrund Deiner Nervosität ist die Herzfrequenz viel zu hoch und deine Stimmlage fällt um drei Oktaven höher aus als sonst“ – in diesem Fall könnte ein weiteres Glas Wein vielleicht doch die nötige Abhilfe schaffen?!

Der perfekte romantische Abend zu Hause

Falls Ihr euch fragt, welcher Film sich am besten für den Valentinstag eignet: Dieses Thema hatten wir bereits in einem Blogbeitrag behandelt. Darin ging es um die Frage, wie sich mit Hilfe von Splunk der beste Film für einen romantischen Abend finden lässt. Achtung leichter Spoiler: Das Ergebnis war ein bekannter Film mit Tom Hanks - und hat uns ein bisschen überrascht. Vielleicht braucht es doch noch etwas mehr hochmodernes Machine Learning, um genauer prognostizieren zu können, welcher Film am Valentinstag tatsächlich für einen erfolgreichen Abend sorgt. Falls jemand von euch dafür das Splunk Machine Learning Toolkit oder den „predict“-Befehl ausprobiert hat, lasst es uns gerne wissen, ob ihr einen passenderen Film gefunden habt. Noch ein Hinweis: Der Film "The Notebook" zählt nicht.

Weitere Infos zu Machine Learning findet ihr hier. So viel steht jedensfalls fest: Es braucht keine Predictive Analytics, um feststellen zu können, dass das Lesen eines Artikels über ML während einer Verabredung nicht gerade der beste Weg sein dürfte, das "R" zurück in die Romantik zu bringen.

In diesem Sinne wünschen wir euch allen einen schönen und vor allem gelungenen Valentinstag!

Euer Splunk-Team