Man kann es ganz altmodisch machen: Freunde und Bekannte ganz unschuldig fragen, wen sie denn als letztes verschlungen haben. Das kann überraschend enden, wenn die Tante ihre heimlichen Liebschaften für Serienkiller offenbart. Im schlimmsten Fall bringt die Empfehlung das Aus einer Freundschaft - wer will schon mit einem glühenden Verehrer von Ildiko von Kürthy befreundet sein? Und glaubt man dem Kommilitonen wirklich, dass er gerade erst die Balzac-Edition durchgeackert hat, und das dann auch noch anregend fand?

Na klar, es kann auch gut gehen wenn man das private Netzwerk für Büchertipps anzapft. Man teilt den Geschmack seiner Freunde auf literarischer Ebene, und kann dann nachher noch über den moralischen Relativismus von Houellebecq fachsimpeln. Wenn man denn die Empfehlungen seiner Freunde nicht schon selbst gelesen hat.

Wer den erstgenannten Problemen aus dem Weg gehen möchte, und lieber frische Lese-Anstösse bevorzugt, mit denen man eventuell selbst zum Tippgeber avancieren kann, dem helfen Internet-Datenbanken, die mit Hilfe sozialer Filter neue Literatur für den Nachttisch oder den Strandkorb vorschlagen. Die bekannteste Empfehlungsseite dürfte Amazon unterhalten. Was kaufen andere Kunden, die ähnliche Artikel im Einkaufskorb haben?

Während diese Methode hilft, wenn man themenspezifisch sucht, fällt es dem Amazon-Algorithmus schwer, einfach ein gutes Buch zum Lesen vorzuschlagen. Wer neben Belletristik auch Fachliteratur bei Amazon bestellt, kennt das Problem. Die Empfehlungen quellen über mit harten akademischen Brocken, leichte Kost ist nicht dabei. Dabei will man doch gerade einmal nichts vom performativen Turn wissen.

Da hilft zum Beispiel WhichBook, das wie die meisten Anbieter bis jetzt leider nur englische Bücher empfiehlt. Aber die kann man ja meist auch in der deutschen Übersetzung lesen. Mit Hilfe diverser Schieber und Regler beschreibt man die Atmosphäre des gewünschten Buches - zwischen glücklich und traurig, vorhersehbar und komplex, friedlich oder gewalttätig ist alles drin. Nach Lust und Laune lassen sich auch andere Charakteristika einstellen: Geschlecht des Hauptcharakters, Ort der Handlung oder Plotverlauf sind festlegbar. Man muss nur wissen, was man will.

Ähnlich wie Amazon, aber etwas simpler funktioniert WhatShouldIReadNext? Einfach ein Buch eintippen, das gefallen hat, und schon spuckt die Datenbank auf Grundlage ähnlicher Favoriten anderer Nutzer eine Empfehlung aus. Den gleichen Dienst bietet BookLamp, das allerdings nicht auf soziale Filter setzt, sondern auf formale Kriterien wie Schreibstil, Thematik und Länge. Einige deutsche Angebote gibt es auch, beispielsweise LovelyBooks, das einen über Tags durch die Favoriten anderer Nutzer stöbern lässt.

Wer wissen will, wovor er sich hüten sollte, kann den Unsuggester probieren. Die Seite schlägt nämlich nichts vor, sondern berechnet welche Bücher am seltensten in ein und demselben Buchregal anzutreffen sind. Wer zum Beispiel Der Teufel trägt Prada liest, kann mit Web-Programmierbüchern nichts anfangen. Und liebe Harry-Potter-Fans: Hände Weg von Management-Büchern! Damit sollte allen geholfen sein.