Big Data

Anzeige

Der Begriff Big Data oder Massendaten bezeichnet unterschiedlichste Datenmengen, die zu groß, zu komplex, zu schnelllebig oder auch zu schwach strukturiert sind, um sie mit traditionellen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten. Solche Massendaten, wie sie z. B. alltäglich im Internet anfallen, sind auch für die Psychologie von großem Interesse, da aus ihnen wertvolle Informationen über Menschen, die diese Daten erzeugt haben, gewonnen werden können. Mit Hilfe geeigneter statistischer Methoden können in großen Datenbeständen psychologische Hypothesen geprüft und neue Hypothesen entwickelt werden. Dabei bezeichnet man das Suchen von neuen Erkenntnissen in solchen Datenbergen als Data-Mining, wobei die Methoden schon lange in der Wirtschaftspsychologie bei Unternehmensdaten eingesetzt werden. So wird mit speziellen Tools und Statistikprogrammen systematisch nach relevanten Zusammenhängen, Mustern und Trends im Datenbestand eines Unternehmens gesucht, um Informationen für eine effektivere Steuerung und Vorhersage von Geschäftsprozessen zu gewinnen (Business Intelligence, Customer Relationship Management).

Kosinski et al. (2013) haben gezeigt, dass leicht zugängliche digitale Daten des Verhaltens, etwa Facebook Likes, automatisch genutzt werden können, um hochsensitive persönliche Merkmale von Menschen vorherzusagen, so neben neben trivialen Merkmalen wie dem Alter und dem Geschlecht auch die sexuelle Orientierung, die ethnische Zugehörigkeit, religiöse und politische Anschauungen, Persönlichkeitsfaktoren wie Trennungsangst oder die Nutzung suchtmachender Substanzen. Die Autoren hatten durch einen Online-Persönlichkeitstest an über 58000 Probanden und deren Facebook-Verhalten eine mehrdimensionales Profil (mittels linearer Regression) entwickelt, um dann auf Grund des Online-Verhaltens die genannten individuellen Merkmale dieser Menschen mit hoher Genauigkeit vorherzusagen. Dabei zeigte sich auch, dass allein mit solchen Internet-Daten bei einzelnen Persönlichkeitsfaktoren annähernd die Genauigkeit eines Persönlichkeitstests erreicht werden kann.

Es genügt demnach, die Likes von Facebook-Profilen zu betrachten, um daraus persönliche Merkmale mit hoher Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, wobei diese Methode nicht auf Facebook-Daten beschränkt ist, sondern es können auch aus anderen alltäglich im Internet anfallenden Daten detaillierte Persönlichkeitsprofile erstellt werden. Internationale Konzerne wie Google, Amazon oder Apple nutzen solche Prognosemodelle etwa für das Ausspielen von personalisierter Werbung. Hinzu kommt, dass diese ursprünglich pseudonymen Daten mit der Zunahme an Informationen immer leichter einzelnen Menschen zuordenbar werden. In diesem Feld finden sich zahlreiche Möglichkeit zur Manipulation von Menschen, denn Menschen mögen Informationen, die mit ihrem Weltbild übereinstimmen, die sie in ihrem Verhalten und ihren Vorlieben bestätigen. Mit Hilfe solcher Profile können dann Informationen zielsicher an den Mann oder die Frau gebracht werden, wobei zusätzlich Menschen dazu neigen, ohnehin selektiv nur das zu sehen, was deren Meinung bestätigt.

Literatur

Kosinski, Michal, Stillwell, David & Graepel, Thore (2013). Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. Proceedings of the National Academy of Sciences, doi:10.1073/pnas.1218772110.


Anzeigen

Falls Sie in diesem Beitrag nicht fündig geworden sind, können Sie mit der folgenden Suche weiter recherchieren:


Das Lexikon in Ihren Netzwerken empfehlen:

Werbung

You must be logged in to post a comment.

Diese Seiten sind Bestandteil der Domain www.stangl.eu

© Werner Stangl Linz 2018