{"id":783,"date":"2017-06-19T18:01:42","date_gmt":"2017-06-19T16:01:42","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.zeit.de\/dev\/?p=783"},"modified":"2017-06-23T15:47:30","modified_gmt":"2017-06-23T13:47:30","slug":"wie-man-ein-flugzeug-baut-waehrend-es-abhebt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.zeit.de\/dev\/wie-man-ein-flugzeug-baut-waehrend-es-abhebt\/","title":{"rendered":"Wie man ein Flugzeug baut, w\u00e4hrend es abhebt"},"content":{"rendered":"

\"Build<\/p>\n

„D\u00fcrfen wir Ihnen jemanden vorstellen?“, lautete die Frage, mit der wir in unserem Experiment „Deutschland spricht“<\/a> mehr als 12.000 Nutzer von ZEIT ONLINE \u00fcberzeugt haben, sich auf einer kleinen Dating-Plattform f\u00fcr politische Gespr\u00e4che anzumelden. Das Besondere dabei: Die Gespr\u00e4che fanden nicht online statt, sondern vergangenen Sonntag, eins zu eins in Bars, Caf\u00e9s und auf \u00f6ffentlichen Pl\u00e4tzen in ganz Deutschland. Wie wir das technisch organisiert haben, beschreibt dieser Blogpost.<\/p>\n

<\/p>\n

Build-Measure-Learn<\/strong><\/p>\n

Bei „Deutschland spricht“ war klar, dass wir schnell und ohne gro\u00dfes Entwicklerteam arbeiten mussten. Oder wie Chefredakteur Jochen Wegner schreibt: Das Flugzeug bauen, w\u00e4hrend es abhebt.<\/a> Die Kernfrage: Was ist das einfachste Vorgehen, das unsere Anforderungen erf\u00fcllt und gleichzeitig vor Missbrauch sch\u00fctzt? Wir haben uns zweier Methoden aus dem Lean Startup Framework<\/a> von Eric Ries bedient: ein eng gefasstes Minimal Viable Product bauen und mit dem Build-Measure-Learn-Kreislauf das Ergebnis verbessern. Das Minimal Viable Product (MVP), ist laut Eric Ries<\/a>, „die Version eines neuen Produktes, die einem Team erlaubt, mit dem geringst m\u00f6glichen Einsatz das Meiste \u00fcber Kunden zu lernen“. Der Build-Measure-Learn-Kreislauf besagt: Bau sofort funktionierende Software, miss die Nutzung und lerne daraus.<\/p>\n

Das haben wir getan. W\u00e4hrend wir auf unserer Website Teilnehmer f\u00fcr das Projekt gewannen, bauten wir einen ersten Proof-of-Concept. Nach weniger als einer Woche funktionierten die wesentlichen Komponenten, um die Teilnehmer zu best\u00e4tigen und Gespr\u00e4chspartner zu matchen, die unterschiedlicher Meinung waren.<\/p>\n

Zun\u00e4chst haben wir ein Formular auf unsere Website gestellt, in dem f\u00fcnf politische Grundfragen mit Ja oder Nein beantwortet werden konnten. Au\u00dferdem haben wir um Name, E-Mail und Postleitzahl gebeten. Die Daten haben wir SSL-verschl\u00fcsselt \u00fcbertragen und zun\u00e4chst in einer Tabelle, in einem Google-Apps-Doc (der Apps Dienst von Google<\/a> garantiert bestm\u00f6gliche Datensicherheit, eine Nutzung der Daten durch Google ist ausgeschlossen), gesammelt. Nach einem ersten S\u00e4ubern der Daten haben wir mit Mailchimp einen Newsletter versandt. R\u00fcckl\u00e4ufer und Abmeldungen haben wir verwendet, um die Qualit\u00e4t des Datensatzes zu erh\u00f6hen. Um die Telefonnumern der Teilnehmer zu verifizieren, haben wir die API von Nexmo verwendet. Twilio, Plivo oder jeder andere \u00e4hnliche Dienst w\u00e4re hier genauso in Frage gekommen. Die SMS-Komponente besteht aus zwei Python-Skripten. Ein Skript, welches eine SMS an eine Liste von Telefonnummern sendet, und einem Dienst, der an einem API-Endpunkt die Antworten entgegen nimmt und speichert. Insgesamt 150 Zeilen Code, der in wenigen Stunden geschrieben und getestet werden konnte. Mit den best\u00e4tigten Nutzern f\u00fctterten wir den Matching-Algorithmus.<\/p>\n

Der Augmentierende-Pfade-Algorithmus<\/strong><\/p>\n

F\u00fcr jedes m\u00f6gliche Paar wurde nun \u2013 wieder per Python-Skript \u2013 gepr\u00fcft, wie viele der f\u00fcnf Fragen die beiden Partner unterschiedlich beantwortet hatten. Das Ergebnis: eine Abstandstabelle mit Werten von null bis f\u00fcnf: Null bedeutete v\u00f6llige \u00dcbereinstimmung, f\u00fcnf hitzige Diskussionen. Damit lie\u00df sich ein Graph konstruieren. Ein Graph ist eine abstrakte Struktur, die Objekte (Knoten) und ihre Verbindungen (Kanten) repr\u00e4sentiert. Die Kanten des Graphen enthielten alle Paare von Menschen, die n\u00e4her als 20 Kilometer voneinander entfernt wohnen, gewichtet mit der Antwortdistanz. Der Graph enthielt am Ende mehr als eine halbe Million Kanten. Das Problem bestand darin, genau so viele Kanten zu w\u00e4hlen, so dass m\u00f6glichst jeder Knoten, also die Daten des Teilnehmers, abgedeckt wurde, und dabei ein m\u00f6glichst gro\u00dfes Gewicht zu sammeln \u2013 ein gr\u00f6\u00dftm\u00f6gliches Matching also. Das kann man mit Hilfe des Augmentierenden-Pfade-Algorithmus des amerikanischen Mathematikers Jack Edmonds berechnen.<\/p>\n

Wir nutzten die Python-Library networkX von Benjamin Edwards et al., in der eine Variante dieses Algorithmus implementiert ist. Der Algorithmus geh\u00f6rt zu den Standards der Graphentheorie und ist in den meisten graphentheoretischen Bibliotheken verf\u00fcgbar. Eine Alternative w\u00e4re die Python-Library networKIT gewesen, die am Karlsruhe Institute f\u00fcr Technologie entwickelt wird. Die Implementierung in networkx findet ein optimales Matching in Graphen dieser Gr\u00f6\u00dfe in weniger als einer halben Stunde Rechenzeit.<\/p>\n

Mit den Matches und der Mandrill-API von Mailchimp haben wir den Teilnehmern ihren m\u00f6glichen Gespr\u00e4chspartner angeboten \u2013 zun\u00e4chst ohne E-Mail-Adresse. Auch hier: Sendgrid oder Amazon SES w\u00e4ren gute Alternativen f\u00fcr den E-Mail-Versand gewesen. Erst nach nochmaliger Best\u00e4tigung haben wir beide Teilnehmer einander vorgestellt und ihnen ihre jeweiligen E-Mail-Adressen mitgeteilt. Auch hier das Mittel der Wahl: eine Handvoll Skripte, die man direkt in der Konsole ausf\u00fchrt.<\/p>\n

Unsere zentralen Metriken waren im wesentlichen die \u00d6ffnungs- und Klickrate der E-Mails, die Antwortrate auf die SMS sowie die erzielten Best\u00e4tigungen. Au\u00dferdem haben wir in dem mehrw\u00f6chigen Anmeldeprozess fast t\u00e4glich ein Testmatching berechnet, um herauszufinden, wie viele Paare wir bilden k\u00f6nnen und um die Qualit\u00e4t der Matches zu \u00fcberpr\u00fcfen.<\/p>\n

Was wir das n\u00e4chste Mal verbessern w\u00fcrden<\/strong><\/p>\n

1) Die Qualit\u00e4t der Daten ist entscheidend. Je besser die Validierung im Formular, desto so weniger Daten muss man bereinigen.<\/p>\n

2) E-Mail ist kein zuverl\u00e4ssiger Kommunikationsweg. Egal wie genau man sich an Anti-Spam-Vorgaben h\u00e4lt, es werden E-Mails in Spamordnern verschwinden.<\/p>\n

3) Als Nutzer w\u00fcnscht man sich genaues Feedback, in welcher Phase des Matchings man sich gerade befindet. Wir mussten viel Zeit investieren, um Nutzeranfragen zu beantworten.<\/p>\n

4) Relevanz ist der wichtigste Faktor f\u00fcr gute \u00d6ffnungsraten von E-Mails. \u00dcberrascht haben uns die enorm hohen \u00d6ffnungsraten der E-Mails \u2013 mehr als 73 Prozent.<\/p>\n

5) Die Antworten der Nutzer waren nicht unterschiedlich genug. Es gab Abweichungen h\u00e4ufig nur bei einer oder zwei Antworten. Eine m\u00f6gliche L\u00f6sung: Beta-Test f\u00fcr die Fragen.<\/p>\n

Uns ist bewusst, dass unsere Skripte keine vollst\u00e4ndige Software im Sinne eines Produktes sind, dass sie weder skalieren, noch den Anspr\u00fcchen eines Dauerbetriebs gen\u00fcgen. Aber sie sind genau richtig, um die Hypothesen des Experiments „Deutschland spricht“ zu \u00fcberpr\u00fcfen, Menschen zum Nachdenken \u00fcber Diskussionskultur anzuregen und 600 Eins-zu-eins-Gespr\u00e4che in ganz Deutschland zu vermitteln. Und nun: repeat<\/em>.<\/p>\n

Dr. Andreas Loos, Data Scientist, und Michael Schulthei\u00df, Leiter Entwicklungsredaktion<\/em><\/p>\n

Read the English version of this blogpost here<\/a><\/p>\n

In einer fr\u00fcheren Version schrieben wir „[…] in einem Google-Doc […]“. Wir haben nun detailliertere Informationen zu Google Apps erg\u00e4nzt.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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