Das Spiralpommes-Rätsel: Warum ein "Gefällt mir" so viel mehr sagt, als Sie denken

Mögen Sie geringelte Pommes? Haben Sie dafür auf Facebook "Gefällt mir" gedrückt? In diesem Video können Sie sehen, welche verblüffenden Dinge Facebook (und andere) über Sie herausfinden können – nur durch die Analyse dessen, was Sie teilen und "liken". Die IT-Forscherin Jennifer Golbeck erklärt, wie es dazu kam, wie unschön manche dieser technologischen Anwendungen sein können – und warum sie denkt, dass die Kontrolle über die Daten wieder zurück an die rechtmäßigen Besitzer gegeben werden sollte.

Erinnern Sie sich mal zurück:
In seinen ersten zehn Jahren

war das Internet sehr statisch.

Man konnte online gehen
und sich Websites anschauen,

die entweder von Organisationen

mit professionellen Teams betrieben wurden

oder von Privatleuten, die für ihre Zeit
sehr technikversiert waren.

Mit dem Aufstieg der sozialen Medien

und der sozialen Netzwerke
zu Beginn der 2000er

veränderte sich das Internet
von Grund auf:

Ein Ort, an dem
die große Mehrheit der Inhalte,

mit denen wir uns beschäftigen,
von durchschnittlichen Nutzern kommt,

ob als YouTube-Video oder als Blogeintrag,

Produktrezension oder
Post bei einem sozialen Netzwerk.

Das Internet ist auch
viel interaktiver geworden.

Menschen treten miteinander in Kontakt,

sie kommentieren, sie teilen,

sie lesen nicht nur.

Facebook ist nicht der einzige
Ort für solche Aktivitäten,

aber der größte,

und zeigt das Ausmaß sehr gut.

Facebook hat monatlich
1,2 Milliarden Nutzer.

Mehr als die Hälfte
aller Internetnutzer nutzt Facebook.

Es ist eine Website so wie andere auch,

mit der Leute ohne große
technische Kenntnisse

ein virtuelles Ich erstellen können.

Als Ergebnis stellten viele Leute

eine Menge persönlicher Daten online.

Wir haben jetzt also Daten zum Verhalten,

zu Vorlieben und zur Demographie

von hunderten Millionen von Leuten.

Das gab es bisher noch nie.

Als IT-Forscherin konnte ich
daher Modelle erstellen,

die alle möglichen versteckten
Eigenschaften errechnen können,

für Sie alle -- und Ihnen
ist nicht bewusst,

dass Sie Informationen darüber teilen.

Als Forscher helfen wir Menschen dabei,

online miteinander umgehen.

Aber es gibt auch weniger
selbstlose Anwendungen.

Das Problem ist, dass Nutzer
nicht richtig verstehen,

wie diese Techniken funktionieren

und auch wenn sie es täten,
könnten sie sie nicht steuern.

Heute möchte ich Ihnen sagen,

was wir alles tun können

und einige Wege aufzeigen,
wie es weitergehen kann,

um den Nutzern wieder mehr
Kontrolle zu geben.

Das hier ist das Unternehmen "Target".

Das Logo ist nicht zufällig

auf dem Bauch dieser armen Schwangeren.

Sie kennen vielleicht die Geschichte,

die im Magazin "Forbes" abgedruckt wurde.

Darin schickte Target einem
15-jährigen Mädchen einen Flyer

mit Werbung und Gutscheinen

für Babyfläschchen, Windeln und Bettchen,

zwei Wochen bevor das Mädchen

seinen Eltern von der
Schwangerschaft erzählte.

Ja, ihr Vater hat sich ziemlich aufgeregt.

Er sagte: "Wie konnte Target herausfinden,

dass eine Schülerin schwanger ist,

noch bevor sie es
ihren Eltern erzählt hat?"

Es stellte sich heraus,
dass Target Einkaufsdaten

von hunderttausenden Kunden besitzt

und daraus einen
"Schwangerschaftswert" errechnet.

Da geht es nicht nur um
eine mögliche Schwangerschaft,

sondern um das errechnete
Geburtsdatum des Kindes.

Das wird nicht errechnet,

indem die offensichtlichen
Dinge angeschaut werden,

wie z. B. Kauf von
Babykleidung oder Bettchen,

sondern ob die Frau z. B.
mehr Vitamine als sonst kauft

oder eine Handtasche,

die groß genug für Windeln ist.

Diese Einkäufe an sich scheinen

nicht so viel zu offenbaren,

aber sie stehen für ein Verhaltensmuster,

das im Kontext mit
tausenden anderen Menschen

doch einige Einblicke bietet.

So werden also durch soziale Medien

Dinge über Sie errechnet.

Wir suchen nach kleinen Verhaltensmustern,

die Millionen Menschen zeigen

und die somit einiges aussagen.

Zusammen mit meinen Kollegen
haben wir im Labor

Mechanismen entwickelt, um sehr
genau Dinge errechnen zu können:

Politische Vorlieben,

persönliche Eigenschaften,
Geschlecht, sexuelle Orientierung,

Religion, Alter, Intelligenz,

wie sehr Sie den Menschen
vertrauen, die Sie kennen,

und wie stark diese Beziehungen sind.

Das alles können wir ziemlich gut.

Diese Daten stammen nicht
aus offensichtlichen Informationen.

Mein Lieblingsbeispiel
stammt aus einer Studie,

die dieses Jahr in der Fachzeitschrift
"PNA S" veröffentlicht wurde.

Googeln Sie das mal.

Es sind vier Seiten, leicht zu lesen.

Es wurden nur die "Gefällt mir"-Angaben
auf Facebook untersucht

und dazu genutzt, um Eigenschaften

und andere Dinge zu errechnen.

In dieser Studie findet man
die fünf "Gefällt mir",

die meistens für hohe Intelligenz standen.

Da war auch eine Seite
über Spiralpommes dabei.

(Gelächter)

Spiralpommes sind lecker,

aber ein "Gefällt mir"
heißt noch lange nicht,

dass Sie klüger sind als der Durchschnitt.

Wie kann einer der stärksten
Hinweise auf Intelligenz

das "Gefällt mir" für diese Seite sein,

wenn der Inhalt
für das Errechnen der Eigenschaft

eigentlich völlig irrelevant ist?

Dazu muss man sich eine Menge

zugrunde liegender Theorien anschauen,

um zu verstehen,
warum das funktioniert.

Eine soziologische Theorie
heißt Homophilie:

Leute freunden sich
mit ähnlichen Leuten an.

Wenn Sie also intelligent sind,
haben Sie eher intelligente Freunde,

und wenn Sie jung sind,
eher junge Freunde.

Das ist schon seit Hunderten
von Jahren bekannt.

Wir wissen auch viel darüber,

wie sich Informationen
in sozialen Netzwerken verbreiten.

Sehr beliebte Videos,
"Gefällt mir"-Angaben auf Facebook

oder andere Informationen

verbreiten sich auf die gleiche Weise

wie Krankheiten.

Das haben wir über
eine lange Zeit untersucht.

Wir haben da gute Modelle.

Dann kann man die beiden Dinge kombinieren

und verstehen, warum sie passieren.

Eine Hypothese könnte so aussehen:

Ein intelligenter Typ
hat eine Seite eingerichtet,

oder der erste mit "Gefällt mir"

hatte ein hohes Testergebnis.

Er klickte auf "Gefällt mir",
seine Freunde sahen es,

und Homophilie sagt uns,

dass er wahrscheinlich auch
intelligente Freunde hat,

und die haben wiederum auf
"Gefällt mir" geklickt,

die hatten intelligente Freunde

und so breitete sich das

durch das ganze Netzwerk aus

und erreichte viele intelligente Leute.

Am Ende ist das "Gefällt mir"

für die Spiralpommes-Seite

ein Zeichen für hohe Intelligenz.

Nicht wegen des Inhalts,

sondern weil die "Gefällt mir"-Angabe

die gemeinsamen Eigenschaften
der Leute widerspiegelt, denen es gefällt.

Das klingt sehr kompliziert, oder?

Es ist schwer, das einem
einfachen Nutzer zu erklären

und selbst wenn man das tut --

was kann der einfache Nutzer
schon dagegen tun?

Wie können Sie wissen,
dass Sie mit einem "Gefällt mir"

einen Charakterzug gezeigt haben,

der aber völlig unabhängig
vom Inhalt ist, der Ihnen gefällt?

Die Nutzer haben nicht viel Macht,

die Nutzung ihrer Daten zu steuern.

Ich sehe darin ein großes
Problem für die Zukunft.

Wir sollten uns vielleicht
mehrere Wege anschauen,

wenn Nutzer die Verwendung
ihrer Daten beeinflussen wollen.

Die Daten werden eben nicht immer.

zu ihrem Vorteil genutzt.

Ein Beispiel, das ich oft bringe:

Falls ich einmal keine
Professorin mehr sein will,

werde ich eine Firma gründen,

die solche Eigenschaften errechnet,

ebenso Eigenschaften wie Teamfähigkeit,

Drogenmissbrauch oder Alkoholismus.

Wir können das errechnen.

Und ich werde Berichte an Personalberater

und große Unternehmen verkaufen,

bei denen Sie sich bewerben.

Das können wir alles schon.

Ich könnte diese Firma morgen gründen

und Sie hätten absolut
keine Kontrolle darüber,

dass ich Ihre Daten zu diesem Zweck nutze.

Für mich ist das ein Problem.

Eine mögliche Lösung

wären interne Richtlinien
und gesetzliche Regelungen.

In mancher Hinsicht wäre das sehr wirksam,

aber wir müssten es auch wirklich tun.

Wenn ich mir die politischen
Handlungen anschaue,

finde ich es höchst unwahrscheinlich,

dass wir ein paar
Volksvertreter dazu bewegen,

sich eingehend damit zu befassen

und dann grundlegende Veränderungen

im US-Gesetz zum geistigen
Eigentum zu beschließen,

damit die Nutzer ihre Daten steuern.

Aufgrund interner Richtlinien

könnten soziale Medien sagen:

"Ihre Daten gehören Ihnen.
Sie allein bestimmen deren Nutzung."

Das Problem ist, dass das Geschäftsmodell

vieler sozialer Medien
in irgendeiner Weise

auf der Weitergabe und der Verwertung
der Nutzerdaten basiert.

Bei Facebook ist manchmal die Rede davon,

dass der Nutzer nicht der Kunde ist,
sondern das Produkt.

Wie bekommt man dann also eine Firma dazu,

die Kontrolle über ihre
Haupteinnahmequelle

wieder an die Nutzer zu geben?

Das geht, aber ich denke nicht,

dass der Wandel schnell kommen wird.

Ich denke also, dass die andere

mögliche Lösung wirksamer ist.

Es geht um mehr Forschung.

Es geht um die Forschung,
die es uns erst ermöglicht hat,

diese Mechanismen zum Verwerten
persönlicher Daten zu entwickeln.

Wir müssten eine sehr
ähnliche Forschung betreiben,

wenn wir Mechanismen entwickeln wollen,

die dem Nutzer das Risiko,
das er eingegangen ist, zeigen können.

Durch Ihre "Gefällt mir"-Angabe
auf Facebook

oder die Weitergabe
persönlicher Informationen

geben Sie mir die Möglichkeit
zu ermitteln,

ob Sie Drogen nehmen

oder sich an Ihrem
Arbeitsplatz wohlfühlen.

Ich denke, das hat Auswirkungen darauf,

ob Leute etwas teilen wollen,

es für sich behalten
oder gar nicht online stellen wollen.

Wir können uns auch anschauen,

ob Nutzer vielleicht Daten,
die sie hochladen, verschlüsseln,

sodass sie unsichtbar oder wertlos

für Seiten wie Facebook oder Dritte sind,

die sich Zugang verschaffen wollen.

Auf der anderen Seite
sollen aber andere Nutzer,

die die Informationen
sehen sollen, sie auch sehen.

Das alles ist sehr spannende Forschung

aus einer intellektuellen Perspektive

und deshalb sind Forscher
bereit, das zu tun.

Das verschafft uns einen Vorteil
gegenüber der politischen Lösung.

Wenn ich über dieses Thema rede,

äußern viele Leute die Kritik:

"Wenn Leute anfangen,
all ihre Daten geheimzuhalten,

dann werden die von
Forschern entwickelten Methoden

zur Berechnung von
Charakterzügen fehlschlagen."

Ich für meinen Teil finde,
dass das ein Erfolg ist,

weil ich als Forscherin

keine Informationen
über Nutzer sammeln will,

sondern den Umgang
im Internet verbessern will.

Manchmal braucht es dazu
auch Datensammlungen,

aber wenn Nutzer mir ihre
Daten nicht geben wollen,

dann sollten sie das Recht dazu haben.

Ich will, dass die Nutzer informiert und

einverstanden mit den
Tools sind, die wir nutzen.

Ich finde also, dass diese Art von
Wissenschaft gefördert werden sollte.

Forscher sollten unterstützt werden,

wenn sie den Nutzern
der sozialen Netzwerke

wieder etwas Kontrolle zurückgeben wollen.

Das heißt, dass wir in Zukunft,

wenn sich diese Tools
entwickeln und verbessern,

aufgeklärte und gestärkte Nutzer haben.

Ich denke, wir sind uns einig,

dass das ein ziemlich
idealer Weg in die Zukunft wäre.

Danke.

(Applaus)