Welchen Film könnte ich mir heute Abend anschauen – diese Frage werden sich wohl die meisten Menschen ab und an stellen. Und eigentlich mangelt es nicht an Onlinediensten, die hierauf eine Antwort geben wollen: Das Spektrum an Empfehlungswerkzeugen reicht von moviepilot über Tweek und Jinni bis hin zu IMDb und OFDb. Was mich jedoch bei den meisten Angeboten stört: Sie sind mit zahlreichen unnötigen Funktionen oder für meinen Geschmack überflüssigen redaktionellen Inhalten überladen.
Deshalb wurde ich hellhörig, als ich erstmals über das junge Berliner Startup foundd hörte. Der kürzlich in geschlossener Beta-Phase gestartete Dienst verspricht personalisierte Filmempfehlungen anhand der Bewertung gesehener Streifen mittels einer Fünf-Sterne-Skala.
Was mir an foundd gefällt, ist die enorme Fokussierung auf das Kernprodukt: Filmempfehlungen. Jedes diesem Zweck nicht dienliche Feature wurde von dem Gründerteam um Lasse Clausen, Benjamin Metz, Christian Riedel und Peter Mädel konsequent weggelassen.
Nach dem derzeit obligatorischen Login über Facebook präsentiert foundd eine Auswahl an populären Filmen mit der Aufforderung, diese jeweils mit einem bis fünf Sternen zu bewerten. Haben Nutzer bei Facebook Filme favorisiert, werden diese importiert. Nach einer Handvoll erfolgter Bewertungen beginnt foundd damit, Vorschläge für potenziell interessante Streifen zu machen. Diese basieren auf den bisherigen Bewertungen des Nutzers sowie einem von den Hauptstädtern entwickelten Algorithmus, der die Präferenzen aller Anwender analysiert, um herauszufinden, welche Filmkonstellationen mit größter Wahrscheinlichkeit zueinander passen.
Für die Vorschlagsliste setzt foundd auf eine vertikal scrollbare Liste, die automatisch weitere Empfehlungen nachlädt und somit sehr bequem zu bedienen ist. Tauchen in der Liste Titel auf, die Nutzer bereits kennen, können sie jeweils spontan ihre Bewertung hinterlassen. Ein zentraler Indikator zeigt an, wie viele Filme Anwender bereits bewertet haben. Generell gilt: Je größer die Zahl, desto besser.
