Kategorie: Sonstiges

Wie es scheint arbeitet man beim Taxi-Dienst Uber weiter an der Optimierung von Dynamic Pricing. Schon seit längerem bestimmen dort Angebot und Nachfrage in Echtzeit über die Preise mit darüber wieviel man für eine Strecke bezahlen muss (bzw. dafür bekommt). Uber will mit „surge pricing“ zu Stoßzeiten mehr von den crowdgesourcten Fahrer_innen auf die Straße locken. Kund_innen müssen höhere Preise bezahlen, wenn auch viele andere unterwegs sind, und die Fahrer_innen werden dann auch besser entlohnt, um ihnen einen Anreiz zu bieten.
Wie es scheint hat sich das Unternehmen, dass für seinen aggresiv-expansiv-kapitalistischen Kurs bekannt ist, noch mehr dem BWL Modell der Gesellschaft verschrieben und verlangt jetzt Preise abhängig davon welches Profil sie jemandem zugewiesen haben.
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Micro-Targeting vs. Trump – 0:1

Zum Thema „Präsidentschaftswahlkampf in den USA“  liegt schon länger eine Linkliste im Entwurfsordner dieses Blogs. Dabei geht es um Profiling von Wähler*innen und Mikro-targeting. Es ist deswegen interessant, weil bei Obamas Wahlkämpf Datenanalyse eine immer größere Rolle spielte und es spätestens seit 2012 für alle Wahlkämpfenden als unverzichtbar gilt den Einsatz von Werbung und Freiwillige mit Data-Mining zu steuern. Aber in 2016 scheint alles plötzlich wieder anders.

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Twitter ist für junge Arbeitslose

Und wieder eine Studie1 die irgendwelche Nutzungsdaten korreliert mit irgendwas anderem und damit vor allem die Notwendigkeit der eigenen Arbeit motiviert. Heise titelt „Wer morgens twittert, ist vielleicht arbeitslos„. Die Studie selbst ist etwas umfangreicher als diese eine catchy These und technisch-methodisch gar nicht unbedingt zu kritisieren. Viel mehr eignet sie sich als Beispiel für einen Trend in der Forschung in dem es vor allem um fancy Datenanalyse geht, als um die Analyse der Ergebnisse.

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  1. A. Llorente, M. Garcia-Herranz, M. Cebrian, and E. Moro, “Social media fingerprints of unemployment,” arXiv:1411.3140 [physics], Nov. 2014. []

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