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Kollektive Intelligenz analysieren, programmieren und nutzen Gebundene Ausgabe – 1. Februar 2008

2.8 von 5 Sternen 4 Kundenrezensionen

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Produktinformation

Produktbeschreibungen

Rezension

Für seine amerikanische Ausgabe Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications hat Toby Segaran, Direktor einer Bio-Informatik-Firma, eine Menge Lob eingeholt - zeigt er doch auf hohem Niveau, wie sich Daten aus den interaktiven User-Inhalten der Web 2.0-Anwendungen effektiv und gewinn bringend nutzen lassen. Mit Kollektive Intelligenz: analysieren, programmieren und nutzen liegt nun die deutsche Übersetzung vor und wer sich nicht an der holprigen, teilweise schwer verständlichen Übersetzung stört, erhält hier die gleichen, gewinnbringenden Inhalte für ein Ausschöpfen der Web-Useroptenziale.

Gleich vorab: Segaran setzt Programmierwissen voraus, und das nicht zu knapp: die Beispiele sind in Python geschrieben, Internet-Tec-Wissen braucht man auch und die mathematischen Grundlagen zur Informatik sollte man auch parat haben.

12 Kapitel erwarten den erfahrenen Datenjongleur: zuerst eine Einführung in die Kollektive Intelligenz. Darauf folgen Filtertechniken, Clustering, die Suche und Bewertung, die Optimierung laufender Prozesse, automatische Klassifizierung von RSS-Suchergebnissen bis hin zu automatischen Preismodellen sowie die eigenständige Intellgenzentwicklung eines Systems. Übungen am Ende jedes Kapitels sollen helfen das Gelernte konkret umzusetzen.

Wie bereits erwähnt: das Niveau in Kollektive Intelligenz: analysieren, programmieren und nutzen ist hoch - angenehm hoch, denn Segaran wendet sich an Entwickler und Administratoren; hier stören Programmiereinführungen nur. Über die sprachlichen Übersetzungsmängel kann man hinweg sehen, wenn man nur an den Fakten interessiert ist. --Wolfgang Treß

Über den Autor und weitere Mitwirkende

Toby Segaran ist Direktor der Softwareentwicklung bei Genstruct, einer Bio-Informatik-Firma. Dort entwirft er Algorithmen und wendet Techniken zum Data-Mining an, um die Mechanismen von Drogen besser zu vestehen. Zudem arbeitet er mit anderen Firmen und Open Source-Projekten zusammen, um ihnen dabei zu helfen, ihre gesammelten Daten zu analysieren und auszuwerten. Außerdem hat er diverse freie Webanwendungen gebaut, auch die bekannten tasktoy und Lazybase. Er fährt gern Snowboard und mag es, Wein zu verkosten. Sein Blog findet sich unter blog.kiwitobes.com. Er lebt in San Francisco.


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Vorneweg muss man eins ganz klar und deutlich sagen: Das ist kein Einsteigerbuch! Die Algorithmen sind in Python geschrieben, da der Autor davon ausgeht, dass man diese Sprache am einfachsten versteht, egal welche andere Programmier- oder Skriptsprache man beherrscht. Webkenntnisse sind sowieso ein Muss, aber man sollte auch fundierte Mathematik-Kenntnisse besitzen. Das Einmaleins reicht dabei nicht aus. Ein Informatikstudium (in dem ja auch Mathematik wiederzufinden ist) oder ein Mathematikstudium mit Informatikanteil wäre schon empfehlenswert.

Das ist aber auch nicht weiter schlimm, denn die Thematik eignet sich sowieso nicht für kleine Privatanwendungen im Internet, sondern vielmehr für große Projekte, in denen es um viel Geld geht, das man natürlich mit Systemen, die auf den Benutzer reagieren und sich ihm anpassen, auch gut verdienen kann. Dass hinter solchen System auch Entwickler sitzen, die wissen, was sie tun, ist sehr wahrscheinlich.

Das Buch ist verständlich geschrieben. Die Erklärungen sind schlüssig und die Codebeispiele gut kommentiert und an vielen Stellen nochmals im Text erklärt. Dazu arbeitet der Autor immer wieder mit Beispielen, so dass man eine Idee dafür bekommt, wofür die Algorithmen eigentlich eingesetzt werden. Auch die Optimierung ist dabei sehr wichtig, denn was nutzt einem schon das beste Bewertungssystem im Internet, wenn dadurch die Seite eine Minute zum Laden benötigt. Der Besucher ist dann sicherlich schon wieder weitergezogen.

Insgesamt kann man sagen, dass dieses Buch fundiertes Wissen über Algorithmen zur Analyse und Nutzung von kollektiver Intelligenz vermittelt. Dabei wendet sich der Autor an Fachpublikum, das mit Hilfe des Buches auch eine Idee davon bekommt, wie man die Algorithmen auf spezielle Seiten anwenden und für diese verbessern und testen kann.
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Das Buch ist fachlich fundiert, meiner Meinung nach aber in der deutschen Ausgabe unlesbar. Nicht nur ist der deutsche Satzbau doch stark an das englische Original "angelehnt", sondern viele Wörter sind schlicht falsch übersetzt. So ist zum Beispiel eine "search engine" eben im Deutschen keine "Such-Engine" (auf die Idee muss man erst mal kommen!), sondern - klar - eine Suchmaschine, und auf den Finanzmärkten geht es zwar im Englischen um "projections", dies sind aber im Deutschen keine "Projektionen", sondern Voraussagen.
Das sind nur zwei Beispiele aus der Einleitung, danach habe ich mir lieber das englische Original bestellt. Wer's selber mal überprüfen mag: Hier bei Amazon kann man ja über "Search Inside" die Einleitung lesen. Schade um das Geld für die deutsche Ausgabe - es war mein erstes deutsches O'Reilly-Buch und ich werde zukünftig die Finger von den Übersetzungen lassen.
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Das Buch geht nur oberflächlich auf den theoretischen (mathematischen) Background ein, glänzt aber dafür mit sehr vielen praktischen, leicht nachvollziehbaren, aber dennoch mächtigen Beispielen zum Sofort-Anwenden. Die Python Scripte zum Download laden direkt zum Experimentieren ein. Wer also ohne großes mathematisches Studium direkt ein paar Ergebnisse generieren will und verschiedene 'machine learning' Algorithmen lieber in Aktion sieht, ist mit dem Buch gut beraten, auch hinsichtlich Preis-/Leistung.
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Wer ein Buch zum Thema "kollektive Intelligenz" erwartet kann sich das Geld sparen. Mit der kollektiven Intelligenz beschaeftigt sich nur ein winziger Teil dieses Buches. Der Rest ist eine oberflaechliche Betrachtung verschiedener, wild zusammengestellter Algorithmen. Eine so geschriebene Hausarbeit wuerde mit "Thema verfehlt" bewertet werden.
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