Während des Wahlkampfes in den USA war hier im Blog schon kurz über Mikrotargeting berichtet worden. Trotz allerlei Microtargeting, Apps und Big Data Analysen lag Cruz hinter Donald Trump. Die Firma, die damals das Microtargeting für die Kampagne von Ted Cruz organisiert hat war Cambridge Analytica. Nachdem Trump, für viele unerwartet, eine Mehrheit im Wahlkollegium erhalten hat, wurde in den amerikanischen Medien viel über Microtargeting gesprochen.

Die Diskussion wurde nicht zuletzt dadurch befeuert, dass einer der Wissenschaftler, dessen Arbeiten eine Inspiration für Cambridge Analytica war, eine Art Schuldeingeständnis abgelegt hatte und sich schockiert darüber zeigte, zu welchen Zwecken die Ergebnisse der Psychografieforschung genutzt wurden.

Kurz zusammengefasst ist die Idee von Psychgrafie und darauf aufbauende Microtargeting ist, dass Persönlichkeitsprofile, statt vermeintlich einfachere demografische Profile, besonders gut dazu eignen Menschen auf emotionaler Ebene zu manipulieren und ihre Wahlentscheidung zu beeinflussen. Es wurde spekuliert, dass einer der Gründe für Trumps unerwartet Erfolg darin lag, dass die psychografische Profile, die sich z.B. durch die Anlayse von Facebook-Likes erstellen lassen, genutzt wurden um sehr gezielt, manipulierende Werbung zu schalten.

In den vergangen Wochen ist die aber auch diese Big Data Blase geplatzt – zumindest was den Einsatz von eben jener Technik im Trump-Wahlkampf angeht. Recherchen der New York Times haben gezeigt, dass Cambridge Analytica zwar vom Trump Team angeheuert wurde, aber die Technologie und Daten der psychografischen Profile gar nicht angewendet wurden. Heisst, Trump hat, wie auch schon gegen Cruz, einfach nur als Trump gewonnen. Ganz ohne Big Data Wäheler*innenmanipulation, sondern mit verkürzten Botschaften, die sich an eine (vermeintliche) Mehrheit richteten.

Die Geschichte zusammengefasst hat in der letzten Woche nochmal der Tech Podcast „note to self“. Dort wurde auch vor einigen Wochen bereits ein Projekt gestartet, mit dem jede*r die Genauigkeit der Profile testen kann. Die Ergebnisse, soweit sie im Podcast vorgestellt wurden, gehen sehr weit auseinander. Während die einen sich erstaunt über die Genauigkeit zeigen sind andere erschüttert wie fehlerhaft die Profile sind.