Anekdoten aus der berechneten Zukunft

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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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Precobs wirkt in Zürich auch im zweiten Jahr nicht

Im Herbst 2014 wurde Precobs in Zürich eingeführt. In den ersten Berichten wurden damals ein Rückgang der Einbruchsdelikte von bis zu 30% vermeintlich sofort erreicht. Am Ende war der Erfolg dann auf das Jahr gerechnet statistisch kaum signifikant, da die Zahl der Einbrüche in Zürich insgesamt zurück gegangen ist. In 2015 war Precobs nun ganzjährig im Einsatz, also im Prinzip genug Zeit die ganze Macht der Vorhersagekraft zu entfalten. Halten kann Precobs die Versprechen allerdings nicht.

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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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Bei Heise.de gibt es einen Update zur Nutzung von Precobs mit Infos von einem Polizeikongress.

Dort erfährt man das an einer Smartphone App für Precobs gearbeitet wird, aber auch, dass die Erfolge eher klein sind.

[Das System kann] 30 bis 40 Prozent gute Antworten für eng begrenzte Fragen bei Einbruchsserien liefern […]. „Wir stellen für manche Muster fest, dass unsere kriminalistischen Annahmen nicht stimmen. Es gibt immer wieder Enttäuschungen, wenn eine Datenrelation, die wir angenommen haben, nicht funktioniert.“

 

Intrado Beware und der Threat Score

In diesem Beitrag geht es um Intrado Beware, ein System, dass von Sicherheitsbehörden genutzt werden kann um für eine Person eine Threat Score oder Risk Index berechnet. Das System trifft zwar keine Vorhersagen, sondern ist eher ein Tool zu Datenaggregation, dennoch wird es als Predictive Policing beworben. Und letztendlich ist ein Score auch eine Aussagen darüber wie sich eine Person in Gegenwart und Zukunft verhalten wird.

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Scoring-NG in China?

Vor einigen Wochen machte die Nachricht die Runde, in China werde ein umfassendes Social-Scoring eingeführt, bei dem der Scorewert in Zukunft über alles mögliche mitentscheiden würde. Das führt zu einem kurzen, medialen Aufschrei, dabei stimmten nicht alle Fakten und ähnliche Techniken sind heute auch schon anderswo im Einsatz. Eine Zusammenfassung.

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Die Wettervorhersage ist ja per Definition in die Zukunft gerichtet, aber nicht besonders gut. Wann die Sonne wo stehen wird, ist dagegen relativ leicht zu bestimmen. Jetzt gibt’s ein Amteuerfotografie-Update: Die Vorhersage schöner Sonnenunter- und aufgänge. Erstmal allerdings nur für die USA.

Gefunden bei: nj.com

In einem kurzen Beitrag in der Finanical Times (hier nicht-paywalled zusammengefasst) wurde wieder über Social Scoring für die Berechnung der Kreditwürdigkeit berichtet.

Es scheint als wären auch amerikanische Scoring-Unternehmen noch eher an den „klassischen“ Werten interessiert und schätzen Personen die nicht häufig umziehen (andernfalls könnte das auf Probleme mit der Miethöhe hinweisen) und ihre Rechnungen zügig bezahlen. Aber auch dort würde man gerne mehr über eben jene Leute wissen, für die sich mit den klassischen Methoden nichts berechnen lässt, weil einfach keine Daten vorliegen. Viel zitiert wurde daher die Aussage das man auch Facebook-Profile beobachtet, und etwa Menschen die häufig posten das irgendwer oder irgendwas „wasted“ ist. Umgangsprachlich übersetzt es sich mit „besoffen“. Das Sprache meist mehrdeutig ist, ist für den Score erstmal egal.

“If you look at how many times a person says ‘wasted’ in their profile, it has some value in predicting whether they’re going to repay their debt,” Will Lansing, chief executive at credit rating company FICO „It’s not much, but it’s more than zero.“

 

 

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. []

HunchLab und Risk Terrain Modeling

Über einen Bericht zu den predictive policing Plänen in New York, bin ich auf die Software HunchLab gestoßen. Die, sowie die das darin implementierte Konzept des Risk Terrain Modeling hab‘ ich mir daraufhin etwas genauer angeschaut.

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