Michal Kosin­ski bei den CeBIT Glo­bal Con­fe­ren­ces 2017

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.