"Ein unvergänglicher Sommer": Der Roman der chilenisch-amerikanischen Schriftstellerin Isabel Allende ist schon kurz nach seinem Erscheinen Mitte August in den Bestsellerlisten vertreten. Dem Hamburger Start-up Qualifiction dient der Titel zwei Monate später bei der Frankfurter Buchmesse als Beweis dafür, dass die Software des Unternehmens mit dem Namen Lisa zuverlässig funktioniert. Der Algorithmus der Gründer Gesa Schöning und Ralf Winkler analysiert, ob belletristische Texte das Zeug zum Bestseller haben. Verlage sollen damit prüfen können, ob sie einen potenziellen Gewinnbringer in der Schublade haben, und Autoren, ob in ihnen ein neuer Dan Brown schlummert.
Die Software auf dem Bildschirm des Messestandes von Qualifiction taxiert Allendes politischen Roman um ein Flüchtlingsschicksal in New York mit einem Bestseller-Score von 81 Punkten ein - möglich sind 100. "Dieses Werk besitzt ein sehr hohes Potenzial, ein Bestseller zu werden", urteilt die Software. Die künstliche Intelligenz, die hinter dem Algorithmus steckt, hat damit die Bestnote vergeben. Nach den Erfahrungen von Gründerin Schöning kommt dies nicht häufig vor. "Meist liegt die Quote bei null bis 15 Prozent, sagt sie. "Das muss kein schlechter Text sein, er wird aber wohl wirtschaftlich nicht erfolgreich". Doch warum will die 32-Jährige dem Geheimnis von Bestsellern per Algorithmus auf die Spur kommen? Einem Phantom, dem Autoren, Literaturwissenschaftler und Literaturagenten seit Jahrhunderten hinterherjagen? Könnte jemand dieses Geheimnis enthüllen, käme dies einer Lizenz zum Gelddrucken gleich - oder? "Wenn alle Bücher Besteller wären, wär' kein Buch ein Bestseller", sagt die Berliner Autorin Anna Basener, 35, die einen Leitfaden für Heftromanautoren verfasst, aber auch selbst bereits Heftromane, Bücher und Drehbücher veröffentlicht hat. Im Januar kommt ihr Buch "Schund und Sühne" in die Buchhandlungen, in dem es wohl nicht ganz zufällig um eine Groschenroman-Autorin geht, die eigentlich aufhören will. Von Algorithmen in der Buchbranche hält sie nicht viel: "Ich befürchte, das Angebot in Buchhandlungen wäre dann sehr eintönig, und mir graut als Leserin vor lauter Büchern, die einem Kommerz-Algorithmus folgen", sagt Basener. "Zum Glück haben Verlage aber ja auch eine inhaltliche Ausrichtung jenseits vom Bestseller-Hunger."
Es geht um eine Empfehlung. Lektoren werden dadurch nicht überflüssig
Schöning geht es aber gar nicht darum, nur noch Einheits-Bestseller vom Fließband zu produzieren. "Auch wir wollen mehr Buntheit auf dem Markt sehen", sagt sie. "Es soll letztlich eine Empfehlung sein, der Lektor wird nicht ersetzt." Wer vermutet, dass hinter Qualifiction ein paar gewiefte Betriebswirtschaftler stecken, die darauf aus sind, Gewinne in der Literaturbranche zu maximieren, der liegt falsch. Gründerin Schöning ist Kulturwissenschaftlerin und stammt aus einer Lübecker Buchhändlerfamilie. "Ich hatte immer den Wunsch, in die Buchbranche zu gehen", sagt sie.
Im Studium beschäftigte sie sich mit Bestsellerforschung und setzte sich in der Konsumgüterindustrie mit dem Käuferverhalten auseinander. Sie erkannte auch entsprechende Muster in anderen Branchen. "Ich war davon überzeugt, dass es auch Muster in Bestsellern geben müsste, die man mit den neuesten Fortschritten aus der KI offenlegen könnte." Als Jodie Archers Buch "The Bestseller Code" 2016 ihre Vermutung stützte, schrieb sie nicht noch ein Buch über dieses Thema, sondern entschied sich, daraus doch gleich ein Geschäftsmodell zu machen. Auf einer Gründerplattform fand sie ihren Mitstreiter Ralf Winkler, der 40-jährige promovierte Mathematiker kannte sich mit Verkaufsvorhersagen auf KI-Basis aus und war beim Internethändler Zalando beschäftigt.
Qualifiction will zunächst vor allem Verlagen anbieten, unter den zahllosen eingereichten Manuskripten eine Vorauswahl zu treffen. Hier kommt die Software Lisa ins Spiel, welche die Texte analysiert. "Wir versuchen offenzulegen, aus welchen Bausteinen sich die Texte zusammensetzen". Dazu zählen beispielsweise Themen, Stil, Spannung, Stimmung, Handlungsfortschritt und Charaktere, die den jeweiligen Roman ausmachen. Oder der Anteil der direkten Rede. Analysiert werden aber auch Satzlängen und das verwendete Vokabular. Das Start-up hat den Algorithmus vorab mit Tausenden Texten gefüttert, um eine Datenbasis zu schaffen, die ständig erweitert und aktualisiert wird. Schließlich ist auch Literatur Trends und Moden unterworfen - der Heimatkrimi zum Beispiel war irgendwann mal durch.
Die Textanalyse dauert 30 bis 60 Sekunden. "Wir können Bestseller mit einer Trefferquote von 77 Prozent vorhersagen", sagt Schöning. Liegt der Score bei 50 oder mehr Punkten, "raten wir den Verlagen, sich die Texte deutlich anzusehen, da sie ein hohes Potenzial haben". Und da die Bestsellerquote zum Beispiel für kleinere Verlage nicht so relevant sein kann, errechnet Qualifiction aus dem Score auch noch potenzielle Verkaufszahlen. Dabei gilt immer: "Bücher mit einem hohen Bestseller-Score müssen nicht unweigerlich auch von der besten Textqualität im Sinne des literarischen Feuilletons sein", stellt sie klar.
Nach Angaben Schönings haben Publikumsverlage Interesse an dem Algorithmus, allerdings will sie noch keine Namen nennen. Allerdings hätten auch bereits Autoren angefragt, "weil sie das umgekehrte Problem haben - ihnen fehlt die Objektivität". Werden ihre Romane von Verlagen abgelehnt, so würden sie kaum Hinweise erhalten, ob es hilft, noch mal an den Text zu gehen. Anna Basener, die selbst auch als Lektorin gearbeitet hat, sieht dies jedoch eher "als einen Fluch" für den Autor. "Ich kenne keine Autoren, die schreiben, um dem Markt zu gefallen. Wir alle schreiben, weil wir etwas Bestimmtes auf eine bestimmte Art erzählen wollen."
Qualifiction hat nach eigenen Angaben bislang keinen vergleichbaren Mitbewerber in Deutschland und sucht gerade Investoren. Bislang finanzieren sich die Gründer unter anderem mit Hilfe eines Exist-Gründerstipendiums des Bundeswirtschaftsministeriums in Höhe von 150 000 Euro sowie einer gleich hohen Fördersumme der Hamburgischen Investitions- und Förderbank. Bald sollen aber auch Kunden das Geld bringen. Verlage müssen 7500 Euro zahlen, auch damit die Software auf das individuelle Buchprogramm abgestimmt wird, und dazu monatlich eine Abopauschale, die sich nach der Zahl der bearbeiteten Manuskripte richtet. Dem Team gehören drei Entwickler an, die den Algorithmus ständig aktualisieren. Im kommenden Jahr will das Start-up die Zahl der Mitarbeiter auf etwa zehn aufstocken und 2020 noch mal verdoppeln.
Dass die KI irgendwann selbst kreativ wird, glaubt Schöning indes nicht: "Maschinen können noch keine Romane schreiben - zumindest keine guten", sagt sie. "Wir sehen auch keinen Grund, warum eine Maschine Bücher schreiben sollte, wenn es so viel gute Literatur von Autoren gibt."