Ist unser Verhalten algorithmisch vorhersagbar?

Am Wochenende geisterte ein verstörender Artikel durch Twitter – „Ich habe nur gezeigt, dass es die Bombe gibt“. Mit der „Bombe“ war gemeint, dass ein Forscher namens Michal Kosinski glaubt anhand von Facebook-Likes recht intime Dinge von Menschen vorhersagen zu können – etwa die sexuelle Orientierung.

Den Originalttext der Studie findet man hier, erste Auseinandersetzung mit der statistischen Qualität hier. Die Studie wurde schon vor einiger Zeit medial diskutiert, gewinnt natürlich aber natürlich im Kontext des Brexit oder der Trumpwahl wieder an Brisanz: Sind beide Wahlen vielleicht über Social-Media-Bots gezielt manipuliert worden? Nutzt vielleicht sogar die AFD diese Technologie, um Wahlergebnisse in ihrem Sinn zu beeinflussen?

Algorithmische Modelle, um das Verhalten von Menschen vorauszusagen oder zu simulieren, gibt es schon sehr lange. Schon in den 60er Jahren entwickelte Joseph Weizenbaum ein nach heutigen Maßstäben primitives Programm, um ein menschliches Gegenüber zu simulieren. Heute kennen wir digitale Assistenten wie Siri oder Cortana, die einfache Funktionen sprachbasiert zur Verfügung stellen.

Etwas Ähnliches macht ein Social-Media-Bot. Im einfachsten Fall twittert er über das Wetter auf Basis von Wetterdaten aus einer Datenbank. Bots gibt es unglaublich viele – manche sind leicht als solche zu erkennen, bei manchen fällt es erst auf, wenn versucht, mit ihnen in Interaktion zu treten. Im Prinzip ist schon ein WordPresssystem, welches bei neuen Artikeln direkt twittert, eine Art Bot. So etwas nutzt natürlich auch die AFD – reiht sich damit aber in die Reihe der anderen Parteien ein.

Natürlich lässt sich ein Bot prinzipiell mit beliebigen Daten koppeln, also auch mit Datenbanken zu Vorhersage von menschlichem Verhalten – Konsinski glaubt ja, eine solche auf Basis von öffentlich zugänglichen Profildaten erstellen zu können.

Damit „sucht“ der Bot im Falle der Trumpwahl also gezielt Profile von Menschen, die noch unentschieden sind und „versorgt“ diese mit geeigneten Artikeln oder schlägt Profile vor, die Trump nahe stehen.

Diese Vorstellung wird in Teilen des Internets als „Angstmacherei“ und „völlig überzogen“ abgetan. Die algorithmische Analyse menschlichen Verhaltens habe sich oft genug als „Bullshit“ herausgestellt. Derartige Darstellungen seien also zu unterlassen (sie könnten die Bevölkerung verunsichern).

Das stimmt für mich nur teilweise. Tatsächlich ist das bezogen auf den Trump- oder AFD-Kontext wahscheinlich Bullshit. Meine Lieblingsgeschichte ist die der Drogeriemarktkette Target, die algorithmisch bestimmen konnte, ob eine Schwangerschaft bei einer Frau vorlag.

Um schwangere Frauen zu beeinflussen, muss nicht zwingend etwas über deren Charakter bekannt sein. Es reicht u.U. schon zu wissen, dass sie schwanger sind.

Hinter der „Angstmachereithese“ stecken für mich gewisse bildungsbürgerlich-romantische Grundannahmen:

  1. Menschliches Verhalten ist sehr komplex, zu komplex, um einer algorithmischen Analyse zugänglich zu sein.
  2. Menschen sind autonome Geschöpfe mit einem freien Willen.
  3. Socialmedia erweitert den Horizont durch die Möglichkeit der unbegrenzten Vernetzung.
  4. Das Internet ist eine Bereicherung der menschlichen Ausdrucksfähigkeit und Freiheit.

Demgegenüber stehen über 50 Jahre algorithmische Entwicklungsarbeit und immense, bisher wohl weitgehend ungenutzte Datenbestände. Das Individuum kann man heute wohl (noch) nicht mit hinreichender Genauigkeit bestimmen – außer Lehrern mit ihren sehr typischen Tweets und Posts :o)…

Bei der Masse bin ich mir da nicht so sicher. Informationsverbreitung kostet heute kaum noch etwas, sodass auch mit Unschärfe das Prinzip der großen Zahl immer noch tragen wird. Bei knappen Entscheidungen muss ich nicht alle adressieren. Wenige Prozent reichen u.U..

Das wäre natürlich doof, weil es den Mythos des freien Internets doch arg demontiert. Wenn Technologiekonzerne und Agenturen bestimmen, was wir sehen und mit wem wir in Kontakt treten – schon irgendwie eher feudalistisch. Sehr beruhigend, dass Google, Facebook, Apple, Amazon und Microsoft ja sehr transparent darlegen, wie ihr jeweiliger Algorithmus eigentlich arbeitet.

Ach nee – das mit der Transparenz war ja nicht in dieser Welt.

 

 

 

Einen literarischen Charakter visualisieren

Diese Aufgabe war eine typische Schnapsidee, wie sie aus der Not heraus geboren wird, wenn etwas in einer Stunde nicht so passt. Ich stehe momentan voll auf Visualisierungen, weil mir ungeheure Einblicke in die Köpfe meiner SuS ermöglicht. Ich lese in meiner 7. Klasse gerade dieses Jugendbuch hier und in diesem Zusammenhang galt es eine Visualisierung zur Figur „Micheal Bailey“ zu erstellen. Die folgende Bandbreite kam dabei heraus:

Beispiel 1:

bailey_01

Die gute, alte nach Kategorien strukturierte Tabelle. Nicht schlecht und einigermaßen übersichtlich, aber irgendwie nicht so „visuell“.

Beispiel 2:

bailey_02

Man nehme ein Charaktermerkmal und setze es mit einem Säulendiagramm  in Beziehung zum identischen Merkmal anderer Figuren. Nicht schlecht. So bekommt man gleich einen Eindruck von der sozialen Stellung der Figur innerhalb der Gruppe in der Handlung.

Beispiel 3:

bailey_03

Hier wurde zwar nicht die eigentliche Aufgabe bearbeitet, jedoch haben die beiden beteiligten SuS „mal eben“ die narrative Parallelität von Vorgeschichte und aktueller Handlung herausgearbeitet (vgl. Jugendbuch). Damit lässt sich zu gegebener Zeit weiterarbeiten, es ist also ein wertvoller Beitrag!

Beispiel 4:

bailey_04

Dieses Bild trifft so viele Charakterzüge der Figur, dass es schon fast ein wenig unheimlich ist, wie sehr bildliches Ausdrucksvermögen und sprachliche Fähigkeiten in diesem Alter auseinanderzuklaffen scheinen.

Ich hatte die Visualisierungen in Partnerarbeit erstellen lassen und mit nach Hause genommen. Die oberen vier wurden deswegen von mir ausgewählt, weil sie eine große Bandbreite abdecken. Frappierend war auch, dass jede Darstellung in der Reflektion mit den SuS bei irgendwem seine individuelle Berechtigung fand. Der eine konnte mit dem Bild, die andere mit der Tabelle mehr anfangen. Daran ließ sich gleich eine kleine Metadiskussion zu „richtig/falsch“ im Deutschunterricht anschließen. Ich mag Stunden, die „zufällig“ einen solchen Ertrag bringen.