Anekdoten aus der berechneten Zukunft

Kategorie: Studien

Vorhersage vs. Einschätzung durch Social Media

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.

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Dein Einkommen laut Twitter

Was man nicht alles aus Tweets vorhersagen kann. Wir hatten hier schon den Arbeitslosigkeit, Modetrends, und den Wunsch soziale Proteste zu erkennen bevor sie auf die Straße getragen werden. Kürzlich erschien eine weitere Studie, die nun nachweist, dass sich auch das Einkommen1 anhand der Tweets eines_r Users_in schätzen lässt.

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  1. D. Preoţiuc-Pietro, S. Volkova, V. Lampos, Y. Bachrach, und N. Aletras, „Studying User Income through Language, Behaviour and Affect in Social Media“, PLoS ONE, Bd. 10, Nr. 9, S. e0138717, Sep. 2015. []

Verhaltenbewertung im Video

Vor einigen Tagen fand ich einen Artikel bei Technology Review, der ein Forschungsprojekt ankündigt das Kampfszenen in Videoaufnahmen erkennen können soll. Die Idee kam mir bekannt vor und dessen Probleme hab ich in einem Artikel zu einem ähnlichen Projekt in England in diesem Blog schon thematisiert. Der TR Artikel bespricht aber nicht „fightcams“ sondern das Projekt adabts das bereits 2013 abgeschlossen wurde. Einige neue Erkenntnisse gibt es daher schon, „Vorhersagen“ können sie das Verhalten allerdings nicht.

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People Analytics

People Analtyics. Eine weitere dieser, eigentlich nicht-aufhaltbaren, stetig wachsenden, datengetriebenen Entwicklungen der berechnenden Zukunft. Diesmal für die Personalabteilungen und das Human Ressource Management.

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Nachträgliche Vorhersage von Spurwechseln

Aus der Kategorie gehypter Forschungsergebnisse stammt die Nachricht, dass es jetzt Software gibt, die Fahrverhalten vorhersagen kann. Wenn man genauer hinsieht stellt man allerdings fest, dass sich die Vorhersage nur auf das Verhalten des Autos bezieht, der_die Fahrer_in weiß immer noch vor dem Computer was passiert.

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Die Persönlichkeit hinter den Facebook Likes

Es sind immer wieder die kleinen Machbarkeitsstudien, die es groß in die Presse schaffen.  Diesmal war es ein kurzer (ob das auch zu dem Erfolg beigetragen hat?) Artikel über die Möglichkeit durch Facebook-Likes die Persönlichkeiten der Nutzer_innen zu messen. Das Ergebnis wird zusammengefasst in Überschriften wie „Facebook knows you better than your own family members„, „Computers Know the Real You Better than Friends, Family„.

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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. []

Predict your depression? Nicht wirklich

StudentLife heißt eine App die in Artikel wie „ Ihr Handy weiß, wenn es ihnen schlecht geht“ (technologoy review) oder „App Can Tell When Students Are Stressed out“ (huffingtonpost) besprochen wird. Anlass ist eine Studie mit eben jener App, die in ihrem Ergebnis behauptet nicht nur vom Smartphone auf die Stimmung sondern auch auf die Abschlussnote schließen zu können. Dabei ist die Studie alles andere als aussagekräftig und im Design sogar eher fragwürdig.

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Chicago’s Heat List

Der Beitrag in der Süddeutschen zu Predicte Policing erwähnt ausgehend von den Diskussion um Precobs vermeintlich „krassere“ technische Entwicklungen die irgendwie noch mehr wie Minority Report sind. Dabei wird unter anderem ein Programm aus Chicago vorgestellt, dass ca. 400 Personen auf einer automatisierten Heat List führt. Die Berichterstattung und Diskussion dazu fand in den USA schon im Februar statt. Das Programm läuft seit Mitte 2013.

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