Algorithmen als Reiseführer: Social Media Plattformen funktionieren als mächtige Empfehlungsmaschinen, die durch Algorithmen bestimmen, welche Reiseinhalte viral gehen. Bestimmte Destinationen werden besonders häufig angezeigt, während andere unsichtbar bleiben. Wie bei allen viralen Posts stecken von Unternehmen gezielt programmierte Engagement-basierte Algorithmen dahinter. Das heisst, Posts mit hohen Interaktionsraten (Likes, Shares, Kommentare, Betrachtungen, Betrachtungszeit etc.) werden bevorzugt angezeigt – und nicht unbedingt die zeitlich aktuellen oder die meiner Lieblingsaccounts. Der Algorithmus wählt somit insbesondere Posts von Accounts aus, die sowieso schon viele Follower haben und trifft damit für mich die Entscheidung mit dem Ziel, mich auf der Plattform zu halten. Wäre die Chronologie entscheidend, ob ein Post meiner Kontakte angezeigt würde, müsste ich auf den nächsten Post warten und würde so das Interesse an der Plattform (vorübergehend) verlieren.

Wenn also Influencer mit vielen Followern bestimmte Destinationen bewerben, verstärken die Algorithmen diese Inhalte überproportional. Das führt zu einem Schneeballeffekt: mehr Touristen vor Ort → mehr Content (Bilder & Videos) über den Ort → mehr Sichtbarkeit im Netz → mehr Interesse am Ort → noch mehr Engagement auf sozialen Netzwerken → noch mehr Touristen

Zusätzlich zu den «normalen» Engagement-basierten Algorithmen gibt es auf maschinellem Lernen basierende Vorschlagssysteme. Diese «lernen» durch die Masse an Daten auf den sozialen Netzwerken und lernen so auch als ästhetisch geltende Bilder zu bevorzugen. Diese Landschaften und Sehenswürdigkeiten werden somit wiederum häufiger angezeigt. Mit ihrer datengetriebenen Intelligenz lernen Plattformen kontinuierlich aus Nutzendenverhalten. Wenn Reise-Content hohe Engagement-Raten erzielt, produzieren die Algorithmen mehr davon. Hier wirken wieder diese selbstverstärkenden Kreisläufe, wie sie von den Filter Bubbles bekannt sind: Einzelne Destinationen werden überlastet, während andere völlig übersehen werden.

Weitere Daten werden aus den Standortkoordinaten generiert, die die Smartphones sammeln und automatisch mit dem Post verknüpft werden. Man nennt dies Location-Tagging. Diese Metadaten ermöglichen es Plattformen, geografische Cluster zu identifizieren und ähnliche Inhalte zu empfehlen. Ein Post kann so eine Kettenreaktion auslösen, bei der Algorithmen immer mehr ähnliche Inhalte vom selben Ort fördern.

Die technologische Perspektive auf das Phänomen Over-Tourism soll Aufschluss darüber geben, wie das Phänomen funktioniert. Ein grosses Problem ist allerdings, dass aufgrund der bewussten Intransparenz der Unternehmen die genaue Funktionsweise der Algorithmen undurchsichtig bleibt. Diese mangelnde Transparenz macht es schwer, die Auswirkungen vorherzusagen oder ihnen entgegenzusteuern.