Ein Suchbericht kann monatelange Arbeit in ein paar Worte fassen: „Gecrawlt – zurzeit nicht indexiert.“

Für den Autor stehen hinter diesen Worten Fragen, neu überdachte Argumente, überarbeitete Passagen und Entscheidungen darüber, was für den Leser offenbleiben soll. Für das System handelt es sich um einen Verarbeitungsstatus. Als ich sah, dass 907 URLs dieses Projekts in dieser Kategorie aufgeführt waren, ließ sich der Abstand zwischen diesen beiden Perspektiven kaum noch übersehen. Die Zahl bezeichnete Adressen, darunter unterschiedliche Fassungen von Texten, also nicht unbedingt 907 eigenständige Werke. Doch die Frage blieb: Was war auf dem Weg vom maschinellen Lesen zur Auffindbarkeit für einen Leser über die Suche geschehen?

Ich wollte, dass Leser die Möglichkeit erhalten, den Texten zu begegnen. Ein Leser könnte einen Text hilfreich finden, ihm widersprechen, ihn unvollendet beiseitelegen oder etwas darin erkennen, das für ihn wichtig ist. Diese Möglichkeiten gehören zur Begegnung selbst. Was kann ein System über sie feststellen, bevor diese Begegnung stattgefunden hat?

Für dieses Projekt ist Google ein Werkzeug, um Leser zu erreichen, und nicht der Zweck der Arbeit. Das Ziel ist, Fragen zu untersuchen und Bewusstsein zu schaffen: Menschen Fragen anzubieten, die sie selbst prüfen können, und ihnen die Freiheit zu lassen, eigene Schlüsse zu ziehen. Die Suche kann dazu beitragen, diese Begegnung zu ermöglichen. Die Zustimmung des Systems kann den Leser nicht ersetzen. Würde das Schreiben vor allem darauf ausgerichtet, diese Zustimmung zu erhalten, bestünde die Gefahr, dass der Weg der Verbreitung den Zweck des Projekts neu bestimmt.

Google unterscheidet zwischen Crawling, Indexierung und der Bereitstellung von Suchergebnissen. Eine Seite kann abgerufen werden, ohne indexiert zu werden, und eine indexierte Seite kann weiterhin schwer auffindbar sein. Der oben genannte Status erklärt für sich genommen nicht, warum eine bestimmte Seite ausgeschlossen wurde. Er reicht daher nicht als Beleg dafür aus, dass Google einen Text für wertlos hielt, seine Philosophie ablehnte oder ihn gezielt unterdrücken wollte. Der Status nennt ein Ergebnis. Die Gründe hinter diesem Ergebnis bleiben eine eigene Frage.

Googles Mechanismus umfasst Algorithmen, automatisierte Programme und künstliche Intelligenz. Crawler rufen Seiten ab; andere Systeme verarbeiten Inhalte und bestimmen, wie Ergebnisse dargestellt werden. Google beschreibt KI-Systeme, die Wortkombinationen interpretieren und Konzepte in Suchanfragen und auf Webseiten miteinander in Beziehung setzen. Diese Fähigkeiten sind bedeutsam. Sie können unbekannte Texte über ein gewaltiges Spektrum von Themen hinweg auffindbar machen.

In diesem Mechanismus sind zugleich menschliche Entscheidungen verkörpert. Menschen legen Ziele fest, entwickeln Systeme und bewerten Veränderungen. Google setzt menschliche Qualitätsprüfer ein, um Ergebnisse zu beurteilen, wobei deren Bewertungen nicht unmittelbar die Platzierung einer einzelnen Seite bestimmen. Automatisierung setzt institutionelle Entscheidungen in die Praxis um; die Institution bleibt dafür verantwortlich, was diese Entscheidungen begünstigen, übersehen und schwer zugänglich machen.

Besonders anspruchsvoll wird die Frage bei Philosophie und Literatur. Eine Tatsachenbehauptung lässt sich anhand von Belegen prüfen. Ob sie wahr ist, sollte nicht davon abhängen, wer sie verbreitet. Ein philosophischer Essay kann jedoch die Annahmen untersuchen, durch die Belege überhaupt Bedeutung erhalten. Ein literarisches Werk kann eine Erfahrung wahrnehmbar machen, ohne sie auf eine Aussage zu reduzieren, die sich als richtig oder falsch kennzeichnen lässt.

Ein Gedicht kann von Dunkelheit sprechen und dabei Trauer, Verbergen, Zuflucht oder mehrere dieser Dinge zugleich beschreiben. Das Wort zu erkennen, ist eine Aufgabe. Seine Funktion zu deuten, ist eine andere. Um zu verstehen, welche Bedeutung das Gedicht für einen bestimmten Leser annehmen kann, müssen auch dessen Lebensumstände, Erinnerungen und Aufmerksamkeit berücksichtigt werden. Ein Argument über Freiheit kann für jemanden, der gerade seinen Arbeitsplatz verloren, eine Ehe verlassen oder begonnen hat, eine übernommene Überzeugung zu hinterfragen, eine andere Bedeutung gewinnen.

Wie bewertet ein Mechanismus, der mit computergestützten Repräsentationen arbeitet, Texte, deren Bedeutung sich im menschlichen Leben entfaltet? Was bedeutet es in diesem Zusammenhang, zu sagen, ein System verstehe einen Text?

Künstliche Intelligenz kann Argumente erkennen, Deutungen vorschlagen, Widersprüche bemerken und dabei helfen, philosophische Fragen zu entwickeln. Ihr Beitrag kann beträchtlich sein. Dennoch bleiben Unterschiede zu untersuchen: zwischen der Analyse eines Werkes, der Einschätzung seines möglichen Nutzens, dem Wissen um die Absicht seines Autors und der Vorwegnahme dessen, was ein Leser erleben wird. Kompetenz in einer dieser Aufgaben begründet keine Gewissheit in allen anderen.

Auch menschliche Leser missverstehen Autoren. Die Absicht eines Autors entscheidet nicht abschließend über jede begründete Deutung eines Werkes. Literatur kann Bedeutungen tragen, die ihr Verfasser nicht bewusst geplant hat. Philosophie kann einen Widerspruch offenlegen, den ihr Autor übersehen hat. Die Frage betrifft daher die Reichweite und die Folgen einer Deutung: Wie viel Sicherheit beansprucht die bewertende Instanz, und was geschieht mit dem Zugang, wenn diese Deutung zu einer Entscheidung wird?

Der Ausdruck „Leseerfahrung“ kann mehrere unterschiedliche Fragen verdecken. Einige betreffen die Ladefähigkeit einer Seite, die Nutzbarkeit ihrer Gestaltung und die Frage, ob Unterbrechungen das Lesen behindern. Googles Hinweise zur Nutzererfahrung auf Webseiten befassen sich mit praktischen Bedingungen dieser Art. Solche Bedingungen lassen sich zum Teil durch technische Tests beurteilen; einige Messungen beruhen auf Daten tatsächlicher Nutzer. Sie helfen, die Bedingungen zu beschreiben, unter denen gelesen wird. Für sich genommen können sie nicht beschreiben, welche Gedanken das Lesen hervorbringen mag.

Daneben gibt es den vorhergesagten Nutzen, der aus dem Inhalt und seinem Kontext abgeleitet wird. Und dann gibt es die tatsächliche Erfahrung des Lesers: etwas, das entsteht, wenn ein bestimmter Mensch einem Werk begegnet. Indexierung und Ranking sind unterschiedliche Prozesse. Eine neue Seite kann indexiert werden, bevor sie jemals einen Besucher über die Suche erhalten hat. Das Problem betrifft die Verwendung von Einschätzungen menschlichen Nutzens und die Frage, wie klar deren Grenzen benannt werden.

Ein philosophischer Text kann die Gewissheit eines Menschen verringern. Er kann zeigen, dass eine vertraute Antwort auf einer Annahme beruht, die dieser Mensch noch nie geprüft hat. Ein literarisches Werk kann ein Gefühl ungelöst zurücklassen. Die Begegnung kann anspruchsvoll, sogar unangenehm sein und dennoch einen Wert haben. Ihre Wirkung wird vielleicht erst später sichtbar, wenn ein Satz während eines Gesprächs oder einer schwierigen Entscheidung wiederkehrt.

Was gilt unter diesen Umständen als befriedigende Erfahrung? Die Erleichterung, eine Antwort zu erhalten? Die Irritation, zu entdecken, dass die Frage unvollständig war? Wer darf bestimmen, welche dieser Erfahrungen einen Nutzen darstellt?

In Googles öffentlichen Leitlinien wird anerkannt, dass Inhalte im Verhältnis zu ihrem Zweck beurteilt werden sollten. Sie behandeln Originalität, Aufwand, Können und eine befriedigende Nutzererfahrung. Das gibt uns eine Grundlage für eine präzise Frage: Wie zuverlässig bewahren automatisierte Entscheidungen diese Unterscheidungen, wenn sie eine philosophische Untersuchung, ein Gedicht oder eine ungewohnte literarische Form bewerten? Ein Prinzip zu veröffentlichen und es auf ein bestimmtes Werk zutreffend anzuwenden, sind unterschiedliche Leistungen.

Die Entstehung dieses Essays gehört in diese Frage hinein.

Ich bestimmte das Thema, das Anliegen und die Richtung. Vor dem Schreiben besprach ich sie mit einem KI-Assistenten. Er recherchierte Quellen, stellte Zusammenhänge her, schlug Formulierungen vor und brachte mitunter eine Perspektive ein, die ich unterstützte, weil sie zu der Untersuchung passte, die ich verfolgen wollte. Das sagte ich offen. An anderen Stellen korrigierte ich seine Rahmung, wies eine Schlussfolgerung zurück oder zog einen Vorschlag zurück, den ich zunächst selbst eingebracht hatte.

Der intellektuelle Beitrag der KI ist real. Zu meiner Rolle gehört die Entscheidung darüber, welche Bedeutung diese Beiträge innerhalb des Werkes haben, welche davon weiterentwickelt werden und welche zurückbleiben. Die Diskussion verändert den späteren Text. Eine Korrektur kann verhindern, dass ein Vergleich zwei unterschiedliche Situationen miteinander vermischt. Ein Einwand kann die Frage freilegen, die wichtiger ist als die erste Frage, die wir gestellt haben.

Dieser Prozess ist Teil des Schreibens. Ein kurzer Hinweis auf die Beteiligung von KI benennt ein Werkzeug; die Erklärung der Rollen zeigt, wie das Werk Gestalt angenommen hat. Google selbst ermutigt Autoren, zu erklären, wer Inhalte erstellt hat, wie sie entstanden sind und warum. Welches Maß an Erklärung ist in der anderen Richtung verfügbar, wenn ein Autor verstehen möchte, wie ein System diese Arbeit bewertet hat?

Eine lange Diskussion garantiert keinen guten Essay. Eine vom Menschen bestimmte Richtung macht nicht jedes gewählte Argument stichhaltig. Der Prozess enthält jedoch Unterscheidungen, die für die Bewertung von Autorschaft und Aufwand relevant sind. Wie viel kann ein System aus der fertigen Seite über sie erschließen? Wie wird es eine fortlaufende menschliche Auseinandersetzung mit KI-Unterstützung von einem Text unterscheiden, der mit wenig Aufmerksamkeit für seine Bedeutung entstanden ist?

Unser Schreibprozess entwickelt durch Diskussion eine Perspektive unter menschlicher Leitung und stellt sie dem Leser zur Beurteilung zur Verfügung. Google bewertet die fertige Seite von außen und trifft Entscheidungen, die beeinflussen, ob das Werk über die Suche zugänglich wird. KI kann in beiden Zusammenhängen beitragen; ihre Rolle, die Reichweite der Entscheidung und die Folgen für den Leser unterscheiden sich.

WeCome1 hat einen Zweck und eine Perspektive. Seine Fragen lenken Aufmerksamkeit; schon die Entscheidung, was gefragt wird, beeinflusst den Rahmen. Ich möchte diese Richtung sichtbar machen und den Lesern zugleich Raum lassen, zu eigenen Schlussfolgerungen zu gelangen. Ein Leser kann ein Argument annehmen, seine Voraussetzung hinterfragen oder eine Frage in eine Richtung weiterführen, die der Autor nicht vorausgesehen hat.

Dieses unabhängige Projekt wird außerdem ohne Gewinnerzielungsabsicht betrieben, und seine Seiten enthalten keine Werbung. Diese Entscheidungen gehören dazu, wie das Projekt mit der Aufmerksamkeit seiner Leser umgeht. Erkennt ein Bewertungssystem ihre Bedeutung für die beabsichtigte Erfahrung? Wie berücksichtigt es die Entscheidung, diese Aufmerksamkeit von Werbung freizuhalten und den Leser zugleich zum eigenständigen Denken einzuladen?

Google bietet förderfähigen Nonprofit-Organisationen über Google for Nonprofits Unterstützung an, darunter Ad Grants für Suchanzeigen. Diese Programme setzen eine bestätigte Förderberechtigung der Organisation voraus; allein die nicht kommerzielle Zielsetzung eines Projekts begründet diesen Status nicht. Unterstützung durch Produkte oder Werbung unterscheidet sich außerdem von einem Vorteil in der organischen Suche. In den öffentlichen Leitlinien, die ich für diesen Essay herangezogen habe, fand ich keine Zusicherung, dass Werbefreiheit oder eine nicht kommerzielle Ausrichtung für sich genommen die Indexierung oder eine bevorzugte Platzierung sichern würden.

Googles Leitlinien ermutigen jedoch dazu, Inhalte vorrangig für Menschen zu erstellen, und raten dazu, Werbung zu vermeiden, die den Hauptinhalt behindert. Hier besteht eine relevante Übereinstimmung. Wie genau können die Systeme die Absicht eines Projekts aus der Gestaltung seiner Seiten erkennen? Wie fließt diese Absicht in die Bewertung ein, und woran könnte der Autor erkennen, ob sie verstanden wurde?

Diese Freiheit stellt Anforderungen an das Schreiben. Fragen brauchen Kontext. Behauptungen brauchen angemessene Belege. Eine Schlussfolgerung offenzulassen sollte dem Leser Raum zum Denken geben, statt ihm lediglich die Aufgabe zu überlassen, ein unausgearbeitetes Argument zu vervollständigen. Der Zweck ist, ihm etwas anzubieten, das er prüfen kann, ohne Zustimmung zur Bedingung einer gelungenen Begegnung zu machen.

Kann eine bewertende Instanz diese Art von Nutzen erkennen? Kann sie eine bewusst offene Frage von einer fehlenden Antwort unterscheiden? Kann sie den Wert darin erkennen, einem Leser Widerspruch zu ermöglichen, ohne vorher zu entscheiden, zu welchem Schluss dieser Leser gelangen sollte?

Die Schwierigkeit wird zirkulär, wenn Belege für Leserreaktionen von früheren Entscheidungen über Sichtbarkeit abhängen. Eine mögliche Rückkopplungsschleife lautet:

Sichtbarkeit vorenthalten → weniger Gelegenheiten für Leserreaktionen → begrenzte Datenlage → diese Begrenztheit als negatives Signal werten → Sichtbarkeit weiterhin vorenthalten.

Der entscheidende Schritt ist die Deutung fehlender Belege. Begrenzte Sichtbarkeit zeigt nicht, wie Menschen unter anderen Bedingungen reagieren würden. Unvollständige Daten können eine Frage unbeantwortet lassen. Diese Unvollständigkeit als Ablehnung zu behandeln, fügt eine Schlussfolgerung hinzu, die sich durch die Beobachtung allein nicht stützen lässt.

Die Forschung zur Informationssuche hat ein verwandtes Problem untersucht. Thorsten Joachims, Adith Swaminathan und Tobias Schnabel zeigen, wie die Position eines Suchergebnisses die Zahl seiner Klicks beeinflusst (Positionsverzerrung) und warum das unmittelbare Lernen aus solchen Rückmeldungen zu verzerrten Ergebnissen führen kann. Ihre Arbeit entwickelt auch Verfahren, um diese Verzerrung zu korrigieren. Sie belegt nicht, dass das Indexierungsergebnis dieses Projekts durch die hier beschriebene Schleife verursacht wurde. Sie begründet, warum Rückmeldungen im Verhältnis zu den Möglichkeiten gedeutet werden müssen, die ein System geschaffen hat.

Allgemeiner können Beobachtungen, die aus einer eingeschränkten Menge von Begegnungen stammen, die Möglichkeiten außerhalb dieser Menge falsch darstellen (Selektionsverzerrung). Ein System, das aus seinen eigenen Ergebnissen lernt, muss berücksichtigen, wie diese Ergebnisse bestimmt haben, was überhaupt beobachtet werden konnte.

Für den Autor gilt dieselbe Verpflichtung. Schweigen kann nicht beweisen, dass ein Werk breite Wertschätzung erfahren hätte, wenn es nur gezeigt worden wäre. Ein übersehener Essay kann wertvoll, mittelmäßig oder nur für sehr wenige Menschen von Interesse sein. Fehlende Sichtbarkeit entscheidet keine dieser Möglichkeiten. Der Leser, den wir nicht erreicht haben, hat das Werk weder befürwortet noch abgelehnt.

Hier kommt Autorität ins Spiel.

Eine Institution kann die Macht besitzen, einer Entscheidung Wirksamkeit zu verleihen, ohne über Belege zu verfügen, die diese Entscheidung richtig machen. Autorität kann Zugang organisieren, Verfahren festlegen und gewaltige Systeme koordinieren. Diese Funktionen verleihen keine Unfehlbarkeit. Die Reichweite einer Entscheidung kann die Folgen eines Fehlers vergrößern, während die Qualität ihrer Begründung unverändert bleibt.

Die Macht eines politischen Entscheidungsträgers, eine Maßnahme durchzusetzen, beweist nicht, dass sie den Menschen dienen wird, die mit ihr leben müssen. Dieselbe logische Unterscheidung ist überall dort wichtig, wo Entscheidungen durch institutionelle Stellung Wirkung erlangen. Bei der Suche betrifft die Folge die Auffindbarkeit: Die Fähigkeit, zu bestimmen, was leicht gefunden werden kann, belegt für sich genommen nicht die Fähigkeit, seinen philosophischen oder literarischen Wert zu bestimmen.

Eine Indexierungsentscheidung kann in den Augen eines Autors oder Lesers zu einem kulturellen Signal werden. „Ich konnte es nicht finden“ kann in „Es hat keine Bedeutung“ übergehen. „Das System hat es ausgewählt“ kann in „Es verdient mein Vertrauen“ übergehen. Beide Schritte verbinden ein zusätzliches Urteil mit einem technischen Ergebnis.

Warum vollziehen wir diesen Schritt? Weil wir die Gründe verstehen? Weil das System durch verlässliche Hilfe in anderen Situationen Vertrauen verdient hat? Weil Ausschluss einen Preis hat? Oder weil wir gelernt haben, ihm zu vertrauen, uns an seine Entscheidungen gewöhnt haben oder darauf konditioniert wurden, seine Auswahl als Maßstab anzunehmen?

Wiederholte Handlungen in vertrauten Situationen können zur Gewohnheit werden (Gewohnheitsbildung). Die Arbeit von Wendy Wood und David Neal erklärt, wie erlernte Verbindungen zwischen Kontexten und Reaktionen Verhalten ermöglichen können, ohne dass jedes Mal eine neue Entscheidung getroffen wird. Diese Erklärung belegt nicht, warum eine bestimmte Person Google vertraut. Sie gibt uns eine Möglichkeit, zu fragen, ob die Gewohnheit, einen Dienst zu nutzen, mit der Übernahme seiner Urteile verknüpft werden kann.

Vertrauen, das durch praktische Hilfe erworben wurde, kann auf eine andere Aufgabe übertragen werden. Ein System, das uns hilft, eine Adresse zu finden, kann auch darum gebeten werden, uns zu einem lohnenden philosophischen Werk zu führen. Wie sorgfältig prüfen wir den Übergang zwischen diesen Anfragen? An welchem Punkt wird ein vertrauter Maßstab zu einer Autorität, deren Grenzen wir nicht mehr hinterfragen?

Ich muss mich selbst in diese Frage einschließen. Wenn ich einen Indexierungsstatus so lese, als wäre er ein Urteil über den Wert meines Projekts, verleihe ich diesem Status möglicherweise mehr Bedeutung, als er enthält. Frustration kann eine unerklärte Entscheidung in ein vorgestelltes Urteil verwandeln. Von Google Klarheit zu verlangen setzt auch Klarheit über meine eigene Schlussfolgerung voraus.

Das hebt die Verantwortung, die mit Sichtbarkeit verbunden ist, nicht auf. Der Einfluss eines Systems erhöht die Bedeutung, relevante Gründe zu erklären, Unsicherheit anzuerkennen und Entscheidungen erneut prüfen zu lassen. Eine allgemeine Darstellung guter Inhalte hilft, die Ziele einer Institution zu beschreiben. Sie kann nicht die Begründung im Einzelfall liefern, die einer allgemein gehaltenen Statusmeldung fehlt.

Spam, Duplikate, technische Einschränkungen und begrenzte Ressourcen schaffen praktische Grenzen. Ein Index kann nicht versprechen, dass jede denkbare Seite gespeichert wird oder jedes Werk bei jeder Suche erscheint. Die Verteilung von Ressourcen unterscheidet sich dennoch von einer Bewertung literarischer Bedeutung. Eine hilfreiche Erklärung sollte Autoren ermöglichen, zu verstehen, mit welcher Art von Problem sie es zu tun haben.

Ich weiß nicht, wie man ein System bauen könnte, das Philosophie und Literatur vollständig bewerten kann. Ich kann fragen, wie Zurückhaltung aussehen würde, wenn eine solche Bewertung unsicher ist. Könnte Auffindbarkeit weniger davon abhängen, wie sicher sich ein System über den letztlichen Wert eines Werkes ist? Könnte ein System zwischen Tatsachenbehauptungen, Deutungen und literarischen Mitteln unterscheiden, ohne die Einordnung selbst in ein unanfechtbares Urteil zu verwandeln? Könnte es Möglichkeiten bewahren, damit unbekannte Werke auf passende Leser treffen?

Technische Bewertung, Relevanz, vorhergesagte Qualität und die Bedeutung einer Begegnung haben jeweils eine Rolle. Ihre Grenzen sollten sichtbar bleiben. Ein System muss möglicherweise praktische Entscheidungen treffen, bevor jede Unsicherheit geklärt ist. Der Grund für diese Notwendigkeit sollte von der Behauptung unterscheidbar bleiben, die Unsicherheit sei damit beseitigt.

Ein System, das Sichtbarkeit verteilt, sollte das Schweigen, das seine eigenen Entscheidungen erzeugen, nicht als Beweis dafür behandeln, dass diese Entscheidungen richtig waren.

Die Frage betrifft auch die Menschen, die es nutzen, einschließlich des Menschen, der diese Worte schreibt. Wenn wir die Auswahl eines Systems annehmen, was genau nehmen wir dann an: Hilfe beim Finden von etwas, eine Einschätzung seiner Relevanz oder ein Urteil darüber, was Bedeutung verdienen sollte?

Und wenn ein Werk außerhalb dieser Auswahl bleibt, was würde uns ermöglichen, die Grenzen des Werkes von den Grenzen des Systems zu unterscheiden, mit dessen Hilfe wir versucht haben, es zu finden?

Herangezogene Quellen:

Google Search Central — In-depth Guide to How Google Search Works; A Guide to Google Search Ranking Systems; Creating Helpful, Reliable, People-First Content; Understanding Page Experience in Google Search Results; Site Position in Google Search Results FAQ.

Google Search — Search Engine Testing and Evaluation.

Google Search Console Help — Page Indexing Report.

Google for Nonprofits Help — About Google for Nonprofits; Eligibility Guidelines.

Thorsten Joachims, Adith Swaminathan, Tobias Schnabel — Unbiased Learning-to-Rank with Biased Feedback, 2016.

Wendy Wood, David T. Neal — A New Look at Habits and the Habit–Goal Interface, Psychological Review, 2007.