Andreas Burkert
Eine überschaubare Anzahl von Likes auf Facebook genügen, um einen Menschen besser zu charakterisieren, als es der eigene Partner kann. Diesen Beweis hat Michal Kosinski, Forscher im Zentrum der Psychometrie an der Cambridge Universität in England, bereits vor zwei Jahren angetreten. Eine von ihm und seinem Team entwickelte Analyse-Software benötigt nur wenige Augenblicke, um ein Persönlichkeitsprofil zu erstellen. Es genügt, sich einzig mit seinem Facebook-Account einzuloggen. Grafisch aufbereitet werden als Ergebnis die fünf Charakterzüge eines Menschen beziehungsweise eines Profils dargestellt.
So erfährt der Interessierte nicht nur die politische Ausrichtung, auch die Charakterzüge Offenheit (für Erfahrungen), Gewissenhaftigkeit, Extraversion, Verträglichkeit und Neurotizismus werden aus den Like-Vorlieben analysiert. Diese gelten in der Persönlichkeitspsychologie im Übrigen als Hauptdimensionen der menschlichen Persönlichkeit, um jeden in Skalen einzuordnen und miteinander zu vergleichen. Die Treffsicherheit von Kosinskis Algorithmen überraschen. So urteilt das Programm nach der Auswertung von nur zehn Facebook-Likes zuverlässiger als durchschnittliche Arbeitskollegen, bei 70 Likes besser als enge Freunde und nur 300 Likes genügen, um den Nutzer besser einzuschätzen, als es der eigene Partner kann. Die große Überraschung aber gelingt dem Informatiker mit einer weiteren Analyse.
Facebooks Datensammelwut entlarvt jeden
So schafft es das Programm "Apply Magic Sauce" anhand von knapp 70 Likes, nicht nur die Hautfarbe des Nutzers vorherzusagen. Auch seine sexuelle Orientierung offenbart das Klickverhalten. Diese tiefen Einblicke in das höchstpersönliche Leben gelang Kosinski bereits 2012. Die Möglichkeiten, einen nahezu perfekten individuellen Fingerabdruck eines Facebook-Nutzers zu erstellen, sind heute dank geschicktem Data Mining und Künstlicher Intelligenz (KI) um Vielfaches einfacher. Dabei nutz nicht ausschließlich Facebook diese Möglichkeit. Auch Google, Amazon & Co vertrauen bei ihren Kampagnen der Aussagekraft großer Datenmengen. Für die beiden Springer-Autoren Wolfgang Pietsch und Jörg Wernecke eine Selbstverständlichkeit: Immerhin führt "Big Data zur zunehmenden Berechenbarkeit komplexer Phänomene, vor allem zu verlässlicheren kurzfristigen Vorhersagen“.
Mit dieser ersten von "Zehn Thesen zu Big Data und Berechenbarkeit", die sie im gleichnamigen Kapitel vorstellen, zeigen die beiden Datenanalysten, wie zielführend die datenintensive Wissenschaft mittlerweile vorgeht. Die Unmengen an Daten, die Facebook und Co. dabei sammeln, sind da eine dienliche Quelle. Wer erfahren möchte, welche persönlichen Daten das soziale Netzwerk über einen selbst gesammelt hat, kann dies mit dem kostenlosen Analyseprogramm "Data Selfie" erfragen. Grafisch aufbereitet führt es vor Augen, welche mitunter erstaunlichen Spuren täglich im sozialen Netzwerk hinterlassen werden.