US-Wahlkampf: Trumps Wahlsieg und die Big-Data-Analysen

Andreas Frischholz 46 Kommentare
US-Wahlkampf: Trumps Wahlsieg und die Big-Data-Analysen
Bild: Marc Nozell | CC BY 2.0

Moderne Big-Data-Analysen, die die Persönlichkeit der Menschen anhand des Facebook-Profils analysieren, waren einer der Gründe für den erfolgreichen Wahlkampf von Donald Trump, berichtet die Schweizer Zeitschrift Das Magazin. Die These ist allerdings äußerst umstritten, Kritiker sprechen bereits von falschem Big-Data-Zauber.

Der Magazin-Bericht beschreibt die Big-Data-Firma Cambridge Analytica, die Big-Data-Auswertungen mit psychologischen Verhaltensanalysen und zielgerichteter Werbung kombiniert. Das Ziel: Maßgeschneiderte Werbung, die die Persönlichkeit der Wähler berücksichtigt. Neben klassischen Datenquellen werden dafür auch Facebook-Profile ausgewertet. Basierend auf den Facebook-Likes erstellt die Firma ein psychologisches Profil, das die Persönlichkeit eines Wählers anhand von fünf Dimensionen einstuft. So soll sich etwa prognostizieren lassen, wie offen, gewissenhaft oder vorsichtig eine Person ist.

Persönlichkeit prognostizieren mit Facebook-Likes

Bereits bei älteren Wahlkämpfen wurden schon gezielt Wechselwähler angesprochen, indem die Botschaften etwa das Geschlecht und Einkommen berücksichtigten. Neu ist nun, dass auch die Persönlichkeit mit einbezogen wird.

In der Praxis bedeutet das am Beispiel der Waffengesetze: Wenn der Algorithmus eine Person tendenziell als vorsichtig bewertet, erhält derjenige eine Wahlwerbung, in der Waffen als Schutz vor Einbrechern präsentiert werden. Besagt das Profil allerdings, dass eine Person konservativ und gesellig ist, zeigt die Werbung einen Jagdausflug mit Familie. Um zielgerichtet Wahlwerbung zu schalten, hat Cambridge Analytica insgesamt 32 solcher Persönlichkeitstypen für die amerikanische Bevölkerung entwickelt.

Alter Ansatz

Im Kern entspricht der Ansatz dem Psychometrie-Modell, das der Psychologe Michal Kosinski bereits vor einigen Jahren präsentiert hatte. 2012 veröffentlichte er eine Studie, die besagte: Anhand von 68 Facebook-Likes lässt sich demnach mit 95-prozentiger Wahrscheinlichkeit die Hautfarbe einer Person bestimmen. Bei der Sexualität sind es 88 Prozent und zu 85 prozentiger Wahrscheinlichkeit lässt sich sagen, ob ein Nutzer Demokrat oder Republikaner ist.

Ebenso sollen Aussagen über weitere Verhaltensweisen möglich sein. Generell ist aber umstritten, wie genau sich die Persönlichkeit eines Menschen einschätzen lässt, wenn lediglich die Facebook-Likes ausgewertet werden. Zumal es noch einen erheblichen Unterschied macht, ob man nun statistische Daten wie etwa die Sexualität prognostiziert oder bestimmte Verhaltensmuster analysieren will, um gezielt Werbung zu schalten.

„Keine Belege für die Wirksamkeit der Kampagne“

Dementsprechend stellt sich nun auch die Frage, wie nützlich die Big-Data-Analysen von Cambridge Analytica sind. Der entscheidende Satz findet sich bereits im Magazin-Bericht. Auf Anfrage der Autoren wolle Cambridge Analytica „keine Belege für die Wirksamkeit der Kampagne liefern. Und es ist gut möglich, dass die Frage nicht zu beantworten ist.

Denn eine der Erkenntnisse aus der Wahlforschung ist: Was ausschlaggebend ist für die Wahlentscheidung einer Person, lässt sich letztlich kaum sagen, da schlicht zu viele Faktoren eine Rolle spielen. So ist es etwa schon nicht ohne Weiteres möglich, den Einfluss der Medien auf das Wahlverhalten zu bestimmen. Und mit zielgerichteter Werbung wird es nochmals deutlich komplizierter. So schreibt etwa auch der Social-Media-Berater Jens Scholz in einem Blog-Beitrag: „Man braucht ein magisches Weltbild, um an eine Formel zu glauben, die mathematisch das Wort errechnet, das man einem Menschen sagen muss, damit er plötzlich und willenlos seine Meinung ändert.

Sein Fazit ist daher: Zielgerichtete Werbung spielte in Trumps Wahlkampf zwar eine Rolle. Allerdings waren es weniger die komplexen Big-Data-Analysen, sondern vielmehr die ständige Wiederholung von einfachen Botschaften wie „Make America great again“ und „Build a wall“, die ausschlaggebend waren, weil auf diese Weise die Stammwähler motiviert wurden. Nur ist das eben keine neue Erkenntnis. „Dazu brauche ich keine Psycho-Algorithmen“, so Scholz

Erkenntnis: Man weiß es nicht

Was bleibt: Es lässt sich schlicht nicht sagen, ob eine auf die Persönlichkeit ausgelegte Big-Data-Analyse das Wahlverhalten beeinflussen kann – oder ob es nur reines Marketing der Firmen ist, um ihr Produkt zu verkaufen. Denn bis dato ist nicht einmal klar, ob die psychologischen Persönlichkeitsprofile etwas taugen, wenn dafür in erster Linie die Informationen aus sozialen Netzwerken ausgewertet werden.

Interessant ist allerdings, dass die technologische Komponente einen immer größeren Stellenwert erhält. Direkt nach der US-Wahl standen die Fake News im Fokus und seitens der Bundesregierung befürchtet man, dass Social Bots den Wahlkampf beeinflussen könnten.