"Game of Thrones" Algorithmus sagt den nächsten Toten voraus
Garching · In "Game of Thrones" sterben serienweise die beliebtesten Figuren und das auch in aller Regel völlig überraschend. Die Frage, wer als nächstes dran glauben muss, treibt seit jeher die Fans um. Studenten aus München haben jetzt ein Modell entwickelt, das sie angeblich beantworten kann.
Es war ein verzweifelter Versuch: Weil US-Präsident Barack Obama derzeit der einzige ist, der die neue Staffel der US-Kultserie "Game of Thrones" schon sehen durfte, versuchte die Journalistin Vanessa Golembewski, ihn dazu zu bewegen, zu verraten, wie es weitergeht, ganz offiziell per Antrag an das Justizministerium. Schließlich hat jeder US-Bürger ein Recht auf Informationen - wenn sie nicht in den Bereich nationaler Sicherheit fallen.
Dabei hätte die junge Frau sich auch einfach an die Informatik-Studenten der Technischen Universität (TU) München wenden können. Die wollen nämlich mit einem eigens entwickelten Algorithmus herausgefunden haben, wer als nächster draufgeht im blutigen "Lied von Eis und Feuer". Die Ergebnisse haben sie ins Netz gestellt.
"Endlich mal was anderes als Finanzen"
In einem Programmier-Kurs wurden Anwendungen erstellt, die das Internet nach Daten über "Game of Thrones" durchsuchen und aufbereiten. Dadurch kann nach Angaben der Universität die Wahrscheinlichkeit abgeleitet werden kann, welcher der Serien-Charaktere voraussichtlich als nächstes sterben wird.
Die Idee zu dem ungewöhnlichen Projekt hatte Guy Yachdav, Hardcore-Fan der Serie und Doktorand an der TU. "Viele haben uns geschrieben, dass das Projekt endlich mal zeigt, was man noch mit maschinellem Lernen machen kann - endlich mal was anderes als Finanzen", sagt er.
Rund 40 Bachelor- und Master-Studenten haben 50 Tage lang an dem Projekt mitgearbeitet, das in einem sonst eigentlich etwas trockeneren Programmierungs-Seminar für JavaScript entstanden ist. Fünf von ihnen waren Frauen.
"Wir haben 24 Eigenschaften getestet - zum Beispiel, wie viele Tote ein Charakter schon in seiner Verwandtschaft hat", sagt die wissenschaftliche Mitarbeiterin Tatyana Goldberg der Deutschen Presse-Agentur auf dem Forschungscampus in Garching bei München. "Dabei stellte sich heraus: Wenn die Mutter schon tot ist, steigt auch die Wahrscheinlichkeit, dass der Charakter selbst stirbt." Deswegen, aber auch aus anderen Gründen misst der Algorithmus beispielsweise der Figur Ayra Stark eine Sterbewahrscheinlichkeit von 68 Prozent voraus.
Denn ein wichtiges Kriterium sei auch der Bekanntheitsgrad der Figur, erklärt der italienische Student Christian Dallago. Die wichtigste Quelle für die Informatiker war dabei die Online-Datenbank "Game of Thrones Wiki", die von einem Bekannten des Autors der Romanvorlagen, George R.R. Martin, betrieben wird. "Der findet unser Projekt übrigens sehr spannend, wie er uns gesagt hat. Ob Martin das Projekt auch kennt, weiß ich aber nicht."
Ein weiterer Risiko-Faktor ist das Geschlecht. "Männer sind eher dran", sagt sie und fährt sich mit dem Daumen den Hals entlang. Kopf ab. Und auch das Alter des Charakters spiele eine große Rolle. "Im Alter zwischen 20 und 40 ist die Wahrscheinlichkeit am größten, ermordet zu werden. Wenn der Charakter es über die Altersgrenze von 40 geschafft hat, dann ist er durch."
Trefferquote bei 74 Prozent
Der Algorithmus trifft laut Uni auf 74 Prozent aller bisherigen Todesfälle in der Serie zu. Wenn die bisherigen Ergebnisse stimmen, sieht es in der sechsten Staffel, die an diesem Montag (25. April, 3.00 Uhr deutscher Zeit) startet, beispielsweise besonders schlecht aus für Tommen Baratheon (97 Prozent Sterbewahrscheinlichkeit) oder für Drachenlady Daenerys Targaryen (95 Prozent).
"Es hat mich geschockt, dass Daenerys Targaryen sterben soll. Aber das glaube ich nicht. Das darf einfach nicht sein", sagt Goldberg, die nicht nur Wissenschaftlerin ist - sondern auch Fan. Eine gute Nachricht: Die Sterbewahrscheinlichkeit für Jon Snow, der zum Ende der fünften Staffel tot schien, liegt nur bei 11 Prozent.
Die Sache ist aber noch nicht zu Ende, wie Yachdav sagt. "Wir wollen das Projekt in einem weiteren Seminar fortsetzen und dann auch versuchen, die Trefferwahrscheinlichkeit von 74 Prozent zu erhöhen.
Aber wir überlegen noch: Vielleicht machen wir auch was mit "Star Wars"."
