Sie haben Curly Fries auf Facebook geliked? Glückwunsch, dann gehören Sie zu den cleveren Menschen auf diesem Planeten.

Die Aufgabe von BigData besteht darin, in großen Datenmengen Muster und Zusammenhänge zu entdecken, die eine Vorhersage über das künftige Kaufverhalten, die Bedürfnisse und die Interessen von Kunden und Interessenten erlauben. Auf Basis dieser Erkenntnisse ist es im Idealfall möglich, genau passende Angebote zum jeweils besten Zeitpunkt zum richtigen Preis zu machen.

Dabei suchen die Analysten nicht nur nach Mustern, die sich logisch erklären lassen (wer eine Digitalkamera kauft, wird mit nicht unerheblicher Wahrscheinlichkeit auch eine passende Tasche, eine Speicherkarte oder sogar ein größeres Objektiv kaufen), sondern auch nach verdeckten Mustern, die scheinbar in keinem logischen Kontext zur gesuchten Ausprägung stehen.

Das Beispiel der Curly Fries ist hierzu ein sehr anschauliches Beispiel. Warum sollen Menschen, die diese fettige Köstlichkeit liken besonders intelligent sein? Die Antwort auf diese Frage ist so alt wie die Menschheit und lässt sich am einfachsten mit dem Sprichwort „gleich und gleich gesellt sich gern“ umschreiben. Wir umgeben uns im echten aber auch im digitalen Leben mit Menschen, die in weiten Teilen unserer eigenen Einstellung und unserer Persönlichkeit entsprechen.

Das Liken der Curly Fries ist an sich natürlich noch kein Beleg Ihrer Intelligenz. Dass Sie überhaupt die Gelegenheit bekommen haben, diesen Artikel zu liken hingegen schon. Denn Informationen, Meldungen und Bilder verbreiten sich in sozialen Netzwerken in erster Linie innerhalb einer homogenen Gruppe von Personen. Und wenn, wie in diesem Beispiel geschehen, ermittelt wurde, dass die Person, die einen Beitrag online gestellt hat und die Personen, die diesen als erstes geliked haben überdurchschnittlich intelligent sind, erlaubt das einen sehr zuverlässigen Rückschluss auf alle anderen Personen, die diesen Beitrag ebenfalls geteilt haben.

Auf diese Weise können Analysten inzwischen mit sehr hohen Wahrscheinlichkeiten Rückschlüsse auf das Alter, die politischen Einstellungen, die Religion und eben die Intelligenz der Nutzer ziehen. Erste Unternehmen gehen noch einen Schritt weiter: Sie erstellen Profile von Menschen, in denen Sie Prognosen über Arbeitsverhalten, Teamfähigkeit, Alkoholkonsum etc. zusammenstellen. Diese Profile können Unternehmen nutzen, um sich ein Bild von Bewerbern zu machen.

Wenn Sie also in Zukunft einen Job, einen Kredit oder Wohnung nicht bekommen, könnte das daran liegen, dass Sie nicht Curly Fries sondern Harley Davidson oder Tyler Perry geliked haben. Beides nach Aussage der Forscher ein Zeichen dafür, dass Sie nicht „the sharpest tool in the box” sind.

Daraus ergeben sich zumindest zwei Herausforderungen:

Beschränken Sie sich bei der Analyse Ihrer Daten nicht auf die Aspekte und Quellen, die Ihnen im Vorhinein logisch erscheinen. Oft stecken wesentliche Informationen und Muster in scheinbar irrelevanten Dateien.
Gehen Sie verantwortungsvoll mit den gewonnenen Informationen um. Solange Nutzer, Kunden und Interessenten keine Möglichkeit haben, durch bewusstes Handeln die Informationen zu steuern, die einen Rückschluss auf sie ermöglichen, ist höchste Sensibilität im Umgang mit Daten ein elementares Gut.

In beiden Punkten unterstützen wir Sie gern. Mit unseren diversen Analysetools und unserer jahrelangen Erfahrung im Datenmanagement entwickeln wir für Sie passgenaue Scoring-Modelle, die Ihnen neue Märkte, Zielgruppen und Vermarktungsstrategien aufzeigen. Dabei spielen Datensicherheit und eine lückenlose Dokumentation der Verwendung der Daten eine zentrale Rolle. Kurzum: Wir machen aus Daten Kunden, ohne den Menschen hinter den Daten und dessen Recht am Schutz seiner Privatsphäre aus den Augen zu verlieren.