Seit Donald Trumps Wahl zum neuen US-Präsidenten fragen sich viele Menschen, ob sich mit personalisierten Werbebotschaften, die im großen Stil über soziale Netzwerke verbreitet werden, Wahlen gewinnen lassen. Einer der Wenigen, der diese Frage beantworten kann, ist Michal Kosinski: Der Stanford-Professor hat eine aufsehenerregende Methode entwickelt, mit deren Hilfe sich die Persönlichkeit von Menschen anhand ihrer Aktivitäten bei Facebook & Co. analysieren lässt.
Können intelligente Big-Data-Technologien Wahlen entscheiden? Wird der Verbraucher zum „gläsernen Kunden“? Wie bewege ich mich im Netz und schütze trotzdem meine Privatsphäre? Antworten auf diese Fragen gibt der renommierte Sozialforscher Dr. Michal Kosinski von der Graduate School of Business der Stanford University am 23. März im Rahmen der CeBIT Global Conferences in Halle 8.
Kosinski gilt als weltweit anerkannter Experte für Psychometrik – einen stark an Bedeutung zunehmenden Bereich der Psychologie, der sich mit dem Einfluss von Big Data und anderen digitalen Technologien befasst. Als Student an der Cambridge University ersann der gebürtige Pole ein mathematisches Verfahren, mit dem sich anhand von Facebook-Likes und öffentlich zugänglichen Daten der Charakter eines Menschen bestimmen und sein Verhalten voraussagen lassen. Die von Kosinski entwickelten Verfahren verwendete Trumps Team vor der US-Wahl, um personalisierte Postings über verschiedene Social-Media-Kanäle zu verbreiten.
Psycho-Tools für den Verkauf von Konsumartikeln – aber auch von politischen Botschaften
Auf einzelne Konsumenten zugeschnittene Werbung gibt es im Web schon lange. Psychometrisches Targeting eröffnet Unternehmen aber völlig neue Möglichkeiten – besonders bei der Vermarktung von Dienstleistungen und Konsumgütern. Im Zeitalter von Big Data, Wearables, Car Connectivity und dem Internet of Things erzeugt der Nutzer eine große Masse an Daten – vom Fahrzeug bis zum Fitnesstracker. Unternehmen können im Rahmen der gesetzlichen Vorgaben aus dem Vollen schöpfen und ihre Marketingansprache auf verschiedene Kundengruppen abstimmen.
„Ein zunehmender Teil unserer Aktivitäten wie soziale Interaktionen, Unterhaltung, Einkaufen und die Aufnahme von Informationen erfolgen heutzutage über digitale Geräte und Dienstleistungen“, sagt Kosinski. „Unsere Forschung zeigt, dass die Aufzeichnung digitaler Verhaltensmuster wie zum Beispiel Tweets, Facebook-Likes oder Webbrowser-Protokolle genügt, um ein detailliertes Bild der Persönlichkeit, Intelligenz oder politischen Einstellung zu erlangen. Solche Big-Data-Analysen erfordern keine aktive Beteiligung der Beteiligten. Sie sind auf große Populationen anwendbar, kostengünstig und könnten viele Bereiche revolutionieren. In den falschen Händen stellen diese Methoden jedoch erhebliche Risiken für die Privatsphäre dar.“
Deshalb rät Kosinski zur Unterstützung von Persönlichkeiten, Organisationen und Unternehmen, die sich zur Wahrung der Privatsphäre verpflichten – unabhängig davon, ob es um Kaufentscheidungen, Klicks in sozialen Netzwerken oder politische Wahlen geht. Letzteres birgt in diesem Jahr zweifellos eine besondere Gefahr: So könnten beispielsweise intelligente Big-Data-Technologien die französische Präsidentschaft im Frühjahr oder die Bundestagswahl im Herbst mitentscheiden.
