Data-MiningWenn Daten zur Folter werden

Algorithmen sind die Ordnungssysteme unserer Zeit. Je mehr Daten wir anhäufen, desto stärker bestimmen sie unser Leben. Manche finden das bereits "sadistisch". von 

Alles wird zur Zahl. Sogar so unwahrscheinliche Dinge wie die Liebe. Ihre Vergänglichkeit zumindest lässt sich in Werten belegen. Wer bei Love Mathematically Alter und Dauer seiner früheren Partnerinnen eintippt, dem berechnet das Programm, wie lange seine jetzige Beziehung wohl noch anhalten wird.

Ein Professor aus Tel Aviv sagt voraus, welcher Musiker demnächst einen Superhit liefern wird. Dazu braucht er geografische Informationen zu den Musikdownloads: Ein starker Hinweis, dass die Geburt eines neuen Sterns kurz bevor steht, ist demnach eine frappierende Differenz zwischen dem großen Zuspruch, den er in seiner lokalen Umgebung erhält und dem geringen Interesse auf nationaler Ebene. Denn zuerst entdecken ihn die Leute, die ihn auf kleinen Bühnen in ihrer Nähe spielen sehen. Sie fangen an, massenhaft seine Musik herunterzuladen, während der Rest des Landes noch ahnungslos ist.

Anzeige

Was dahinter steckt, hört auf den Namen Algorithmus. Im Fall der Starprognosen ist es die sogenannte Kullback-Leiber-Divergenz, doch es gibt viele weitere. Hier eine Top Ten der bedeutendsten Algorithmen unserer Zeit.

Der Suchmaschinenbetreiber Google hat auf solchen Formeln erst ein Geschäftsmodell errichtet und versucht nun, sie für Vorhersagen zu nutzen. Bei Google berechnet man bereits, welcher Mitarbeiter demnächst kündigen will. "So können wir in die Köpfe der Leute gucken, ehe sie selbst wissen, dass sie vielleicht gehen wollen", zitiert das Wall Street Journal den Google Personalmanager Laszlo Bock. Doch nicht nur in die Köpfe, auch in den Körper der Gesellschaft will Google schauen. Aus Suchanfragen ihrer Nutzer werden beispielsweise Prognosen zu Grippe-Verläufen oder Finanzkrisen erstellt. Wo häufig nach "Fieber" oder "Kreditklemme" gesucht wird, bricht eine solche mit hoher Wahrscheinlichkeit aus.

Algorithmen können helfen. Wie groß die Ursprungsmenge der Daten auch sein mag, Algorithmen schaffen Ordnung, wo mit bloßem Auge keine erkennbar ist. Sie sind lösungsorientiert. Sie finden den schnellsten Weg aus einem Labyrinth, die kürzeste Strecke zwischen zwei Orten oder durchsuchen eine Waschmaschine nach passenden Sockenpärchen. Einige hoffen sogar, dass sie Ordnungen finden, von der man vorher gar nicht wusste, dass es sie gibt.

Einige Menschen führen Buch über ihr Quantified Self, um nach versteckten Mustern im eigenen Leben, im kumulierten Ess-, Sport- oder Arbeitsverhalten zu forschen. Im Extremfall halten die Selftracker ihren Tagesablauf in Zwei-Minuten-Schritten fest und benutzen dazu kleine Eingabe- und Messgeräte. Die Hoffnung: Durch das Erkennen verborgener Zusammenhänge herausfinden, wie man effizienter, glücklicher und leistungsfähiger wird.

Leserkommentare
  1. ...erschließt sich mich nicht wirklich.

    Liegt vielleicht daran, dass "Business Intelligence" nichts Neues ist und viele Menschen jeden Tag damit zu tun haben, aber anscheinend erst jetzt bei Journalisten angekommen ist.

  2. Ein Algorithmus, der verborgene Zusammenhänge aufdeckt, ist in der Hand von Personalabteilungen gefährlich. Da hat ein Bewerber ein paar unpassende Eigenschaften, wohnt im falschen Stadtviertel, hat den falschen Vornamen, trägt Klamotten von der falschen Firma - und schon heißt es: Game over!

  3. Wenn Sie ein Banker sind, und zwei Antragsteller wollen einen Kredit - Sie kennen deren Adressen: einer hat eine niedrige Hausnummer, einer hat eine hohe. Wer kriegt den Kredit? Der Algorithmus sagt Ihnen, dass der erste den Kredit mit höherer Wahrscheinlichkeit zurückzahlen kann. Warum, das sagt er nicht.
    .
    Es ist aber plausibel: Leute mit höherer Hausnummer wohnen oft an lauten Durchgangsstraßen, haben dementsprechend weniger Geld.

    Reaktionen auf diesen Kommentar anzeigen

    aber individuell ist es eine Diskriminierung, gegen die man eigentlich klagen können sollte (ob das erfolgversrechend ist, weiss ich nicht).
    Wer Kredite/Jobs/Versicherungspolizzen vergibt, hat sich die Person, seine individuellen Eigenschaften etc. anzusehen und nicht die Wohnumgebung, die Vergangenheit oder sonstige hochgerechnete Daten!

    Wer weiss da mehr?

  4. aber individuell ist es eine Diskriminierung, gegen die man eigentlich klagen können sollte (ob das erfolgversrechend ist, weiss ich nicht).
    Wer Kredite/Jobs/Versicherungspolizzen vergibt, hat sich die Person, seine individuellen Eigenschaften etc. anzusehen und nicht die Wohnumgebung, die Vergangenheit oder sonstige hochgerechnete Daten!

    Wer weiss da mehr?

    Reaktionen auf diesen Kommentar anzeigen

    Hallo ichschonwieder,
    klagen nützt nichts. Dazu müsste man ja beweisen können, dass man diskriminiert wurde. Und so schön doof, die Bewerbungsunterlagen zurückzuschicken mit einem Vermerk: "Minus Ossi" - so doof sind die wenigsten Personalchefs! Bei der Kreditvergabe ist es genauso.

  5. Hallo ichschonwieder,
    klagen nützt nichts. Dazu müsste man ja beweisen können, dass man diskriminiert wurde. Und so schön doof, die Bewerbungsunterlagen zurückzuschicken mit einem Vermerk: "Minus Ossi" - so doof sind die wenigsten Personalchefs! Bei der Kreditvergabe ist es genauso.

  6. Daten sammeln und auswerten ist der Job von jedem Marktforschungsunternehmen, von Sozialwissenschaftlern, bei Kundenkarten oder Versicherungen, die aufgrund von Datenanalysen ihre Beiträge berechnen. Das gibt es schon sehr lange und die Quellen sind nicht wie bei Google nur auf das Internet beschränkt. Warum dann immer nur Google von den Medien als Datenkrake hingestellt wird, ist mir unverständlich.
    Sicher muss man mit seinen Daten vorsichtig umgehen und genau darauf achten, an wen man sie rausgibt.
    Und wenn Unternehmen wie angeblich Google die Mitarbeiterdaten analysieren und auch noch stolz darauf zu sein schein, dass man "in die Köpfe der Leute gucken" kann, ist das schon sehr bedenklich. Walther

  7. Ich bin in letzter Zeit ... immer erfreuter über ZEIT.de. :) Auch dies hier ist ein intelligenter Artikel zu einem interessanten Thema, mit diversen, relevanten Links (im Text; wow!) auf externe Quellen, einer kritischen, aber sachlichen Würdigung der Interessenlage und der Implikationen, ohne das übliche Geschrei oder dunkles Geraune über die Horrorzukunft unter der Google'schen Knute.

    Geht doch.

    Liebe Redaktion: Großes Kompliment. Was Ihr hier macht, ist immer öfter ein erfreulicher Gegenentwurf zu den Praktiken eines anderen großen (Sp)Online-Portals, das im Interesse der Klickrate allzu oft versucht, noch das Yellowpress-Niveau zu unterbieten.

    Scheint, als ob es Zeit wäre, die Startseite im Browser zu wechseln.

    Und den Kommentar #1 (von Ranjit) über die "self-fulfilling prophecy finde ich sehr wichtig. Danke.

Bitte melden Sie sich an, um zu kommentieren

  • Artikel Auf einer Seite lesen
  • Quelle ZEIT ONLINE
  • Schlagworte Google | Folter | Alexander Kluge | Amazon | Kreditklemme | Payback
Service