In London wurde im vergangenen Jahr eine Software zur Vorhersage von Gang-Kriminalität getestet. Ich wollte rausfinden wie genau das funktioniert hat und ob der Test so erfolgreich war, dass die Software in der Praxis eingesetzt wird. Gefunden habe ich nicht allzu viel.
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In einem der clickbaiting Beiträge im SpiegelOnline-Panorama-Teil wird mit einigen kleinen Mythen aufgeräumt, die in der Urlaubszeit zum Thema „Einbrüche“ wieder Verbreitung finden. Einige der Mythen finden sich auch immer wieder in den Reden der Politiker_innen die sich für Predictive Policing, insbesondere PRECOBS, einsetzen.
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.
PredPol in der Kritik
In Oakland wird die Einführung der predictive polcing software PredPol diskutiert. Das hat Darwin BondGraham vom East Bay Express zum Anlass genommen die Effektivität der Software nochmal genauer unter die Lupe zu nehmen.
Baseball ist nicht nur der ersten data-driven Sport (sieh Moneyball), sondern jetzt auch der ersten bei dem die Teams auch auf einem virtuellen zweiten Spielfeld gegeneinander antreten.
Wie jetzt bekannt wurde hat ein amerikantisches Baseballteam ein anderes „gehackt“, um an die interne Daten zu kommen. Dazu gehören laut New York Times nicht nur Gesundheits- und Transferinformationen zu Spielern sondern auch Statistiken der Scouts und die Gewichtungen nach denen die ganzen Daten ausgewertet werden.
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.
In einem ausführlichen Artikel widmete sich Ende Mai David Brown dem Nutzen der tatsächlich angewendeten Epedemievorhersagen, wie sie im vergangenen Jahr während der Ebole-Krise genutzt wurden.
Quelle: David Brown, 2015
In aller Kürze kann man festhalten, dass insbesondere die Modelle zur Vorhersage der Ausbreitung von Ebola falsch lagen, und alles viel zu schwarz gesehen haben. Da will man natürlich draus gelernt und in Zukunft – vor allem mit noch mehr Daten – besser werden. Es wird, also nicht die eine Datenquelle sein, wie die hier besprochenen CDR, sein, die die Berechnungen leitet, sondern, eher im Sinne der sehr komplexen Klimamodellrechnungen, wird versucht möglichst viele Faktoren mit einzuberechnen.
“It really set off alarm bells.”
(Richard Hattchet von der Biomedical Advanced Research and Development Authority, zitiert nach David Brown )
Trotzdem wird der Einsatz der Modelle von einigen Beteiligten als Positiv gewertet. Interessanterweise aber eben weil sie dramatische Zahlen lieferten. Deren Effekt war dann nicht unbedingt bessere Planbarkeit, sondern dass die Notwendigkeit überhaupt zu Handeln, stieg.
Für das Deutschlandradio hat sich Peter Welchering Anfang Mai mit einem längeren Beitrag der „Polizeiarbeit 2.0“ gewidmet. Die ersten 10 Minuten drehen sich dabei um Precobs. Außerdem wird in Hamburg über den Einsatz diskutiert.
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.
Dynamic Pricing – Was jemand bereit ist zu zahlen
Anlass für diesen Post ist ein Bericht im Manager Magazin über die aktuelle Praxis der „dynamischen Preisgestaltung“, oder dynamic pricing. Dabei geht es um eine Entwicklung an deren Ende jeder Preise für ein Produkt pro Kund*in variiert werden kann, und zwar bestenfalls auf Basis der Vorhersage wieviel sie*er zu zahlen bereit ist.
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