Kategorie: Big Data entzaubert

Immer mehr Städte in den USA verbieten aktuell die Nutzung von Facial Recognition, beziehungsweise gibt es Initiativen dagegen.

Im Zuge dessen hat nun auch die Kalifornische Kleinstadt Santa Cruz ein Verbot beschlossen. Das besondere: Das Verbot umfasst nicht nur Gesichtserkennungssoftware sondern auch predictive policing.

Warum mich das nach längere Zeit mal wieder zum posten veranlasst? Santa Cruz war eine der Modellstädte für predictive policing und Vorzeigestadt für predpol. In einem meiner ersten Posts war es auch das Beispiel aus dem Tagesschau-Bericht zum Thema. Das ausgerechnet Santa Cruz, wo die Nutzung von Predpol scheinbar schon 2017 eingestellt wurde, jetzt ganz Abschied von so invasiven und viel kritisierten Techniken nimmt verdeutlicht vielleicht das Zeitenwende für die Polizeiarbeit (zumindest in den USA) ansteht.

Risikoberechnung bei Wiederholungstäter*innen

4. April 2018 / pilpul / Ein Kommentar

Auf Wired.com fand ich einen interessanter Beitrag zu einer Studie über eine, in den USA, genutzte Software zur Berechnung des Rückfallrisikos von Straftäter*innen. Doe Software wird von Gerichten eingesetzt und Richter*innen nutzen Sie als Informationsquelle, wenn sie Entscheiden ob jemand auf Kaution frei kommen kann, oder eine Strafe zur Bewährung ausgesetzt wird. Die Studie zeigt, dass Laien in etwa genauso gute Einschätzungen liefern wie der Algorithmus.

Evaluation von Precobs in Baden-Würtemberg

28. September 2017 / pilpul / Ein Kommentar

Viele Bundesländer haben in den vergangenen Jahren Pilotstudien zu Predictive Policing angekündigt, aber bisher hat man nur wenig darüber erfahren. Für Baden-Württemberg, wo PRECOBS getestet wurde, ist jetzt die erste, wissenschaftliche Begleitstudie erschienen, die Einbruchsmuster erkennen und „vorhersagen“ soll.

Dabei zeigt sich, was sich schon in Zürich angedeutet hat: Der Einfluss der Software auf die absoluten Einbruchszahlen ist gering, es funktioniert, wenn überhaupt, nur in Städten und die Datenqualität ist wichtig, produziert aber auch mehr Arbeit.

Trump vs Microtargeting 2:0

12. April 2017 / pilpul / Keine Kommentare

Während des Wahlkampfes in den USA war hier im Blog schon kurz über Microtargeting 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.

(Un)erfüllte Vorhersagen 2016/7

20. Dezember 2016 / pilpul / Keine Kommentare

Zum Jahresabschluss eine kleine Rück- und Vorschau, mit Nachrichten die hier im Blog das Jahr über bisher nicht besprochen wurden. Darunter: Steuer-, Kredit- und Social Scoring, Wahlprognosen und Prognoseblasen.

Vorhersage vs. Einschätzung durch Social Media

24. März 2016 / pilpul / Keine Kommentare

Aus der Kategorie „Was sich aus Social Media nicht alles ‚vorhersagen‘ lässt“ stell‘ ich heute eine Studie vor, bei der Schäden, die durch Naturkatastropen verursacht wurden, anhand von Twitter vorhergesagt werden sollen. Anhand der Studie lassen sich auch gut die Grenzen der Big Data Analyse von Social Media Daten aufzeigen.

Studie: Predictive Policing hilft nicht Verbrechen zu bekämpfen

27. März 2015 / pilpul / Ein Kommentar

Es gibt immer wieder viel Lob für predictive policing Software. In Deutschland wird Precobs in den USA PredPol für ihre Vorhersagegenauigkeit und Erfolge bei der Verbrechensbekämpfung gefeiert. Nachdem in Zürich ein erster Kurzeittest Test mit Precobs angeblich super erfolgreich war (Tiefstand bei Einbrüchen in 5 Jahren, 14% Rückgang), gibt es jede Woche eine neue Großstadt, die zumindest einen Testlauf starten will. Eine Studie aus den USA, die 2012/2013 durchgeführt wurde, zeigt, dass Predictive Policing auf die Verbrechensraten eigentlich keinen Einfluss hat, sondern vor allem die Polizeiarbeit strukturiert.

Moneyball / Big Data und Baseball

12. Mai 2014 / pilpul / 3 Kommentare

Neben Gesundheit und Wirtschaft wird auch der Sport durch Big Data revolutioniert werden – sind sich zumindest die Fanboys sicher. Zwar geht es auch beim Profisport eher um Geld als um Sport, aber der Unterschied zu Unternehmen wie Zynga liegt darin, dass nicht (direkt) die Auswertung von Konsument*innen-Verhalten im Mittelpunkt stehen. Viel zitiert wird die Erfolgsgeschichte der Oakland A’s, die erst als Buch und dann im Film „Moneyball“ aufbereitet wurde.

Zynga: Big Data-Gaming

6. Mai 2014 / pilpul / Ein Kommentar

Zynga ist neben Google Flu Trends eines der Vorzeigebeispiele für Big Data. Während Google Flu Trends exemplarisch sein soll für die Vorteile von Big Data für eine Gesellschaft (und ihre Gesundheit) repräsentiert Zynga die Versprechen für die Wirtschaft. Data Driven Decision Making hat Zynga innerhalb kurzer Zeit zu seinem millionenschweren Unternehmen gemacht. Wie genau Zynga mit Big Data arbeitet, damit Geld verdient und warum es vielleicht doch kein so gutes Beispiel ist folgt hier.

Google Flu Trends

17. März 2014 / pilpul / 2 Kommentare

Googles Flu Trends ist seit Jahren eines der beliebtesten Beispiele für die vermeintliche Effektivität von Big Data. In relativ vielen Artikel stößt man auf die Googles Vorhersage für Grippewellen, die es zu einer wissenschaftlichen Veröffentlichung¹ gebracht hat. In dem populärwissenschaftlichen Buch von Mayer-Schönberger & Cukier „Big data: a revolution that will transform how we live, work and think„ ist es gar das Ausgangsbeispiel für die Erklärung der viele Vorteile von Big Data und predictive Analytics.

Ginsberg, J., Mohebbi, M. H., Patel, R. S., Brammer, L., Smolinski, M. S., & Brilliant, L. (2009). Detecting influenza epidemics using search engine query data. Nature, 457(7232), 1012–1014. doi:10.1038/nature07634 [↩]