die gedanken sind frei?!

Die Gedanken sind frei?! – Wie Algorithmen uns durchschauen

Wenn mein kleiner Sohn Musik hört, dann schallt immer wieder mal Nenas Stimme aus den Boxen und sie singt das alte Lied “Die Gedanken sind frei”. Ich habe mich in den letzten Wochen immer wieder ertappt, wie ich die Melodie summte. Und dann dachte ich über den Text nach und darüber, wie die Welt sich verändert hat, seit das Lied entstand. 

Bis 1780 (dann entstand das Lied laut Wikipedia) müssen wir aber nicht zurückgehen. Noch in der zweiten Hälfte des letzten Jahrhunderts hatte das Lied große Bedeutung für eine Vielzahl von Menschen in Deutschland. Bewegte Bürger fühlten sich vom Sicherheitsapparat verfolgt, die Rasterfahndung war etabliert und wurde zu einem Schreckgespenst der linken Szene.

Privatsphäre im Hirn

Mit “Die Gedanken sind frei” manifestierten die Menschen ihren festen Glauben daran, dass – allen Veränderungen zum Trotz – eine Sache immer Bestand haben würde: die Privatsphäre des eigenen Hirns. Nie würde jemand Gedanken lesen können und nie könnte die eigentliche Gesinnung der Menschen offenbar werden.

Diese Idee war wohl schon in der Antike bekannt, schon Cicero schrieb den Liedtitel als er Milo verteidigte. Der heute verbreitete Liedtext, den auch Nena trällert, findet man komplett mit Noten hier: http://www.lieder-archiv.de/die_gedanken_sind_frei-notenblatt_300470.html. Ein Männergesangsverein trällert das Lied in diesem Youtube-Video:

Immer schon gab es Versuche, den Liedtitel Lügen (sic!) zu strafen. Obskure Wahrheits-Tests sind so alt wie die Sprache (und die Lüge). Mit der Erfindung des Lügendetektors Anfang des zwanzigsten Jahrhunderts war es erstmals möglich mit einer Maschine zu bestimmen, ob eine Aussage der Wahrheit entsprach, ohne dass die Erfolgsquote der zufälligen Verteilung entsprach.

Gedanken lesen können, warum wollen wir Menschen das eigentlich? Was haben wir davon? Zum einen können wir die Vergangenheit verifzieren und Geschichten falsifieren. Zum anderen aber können wir die Zukunft vorhersagen. Wenn wir wissen, wie eine Person denkt, so können wir Prognosen über sein Handeln erstellen.

Und hier kommt der Computer zum Einsatz, genauer: die Algorithmen. Die enorme Rechenkraft, die wir heute quasi nach belieben abrufen können, erlaubt uns die Auswertung von immensen Datenmengen. Das Buzzword dafür ist „Big Data„. Unser aller Freund Google verfügt über seine Suche einen schönen Datenpool, der sich wunderbar in verschiedene Richtungen auswerten lässt. Ein Beispiel gefällig? Hier kann die momentane Verbreitung der Influenza in Deutschland abgelesen werden – extrahiert aus Suchdaten. Einer anderen Aufbereitung kann ich ablesen, dass in Brasilien das Denguefieber gerade grassiert.

In diesem Zusammenhang wird unser aller Verhalten benutzt, um die Realität zu beschreiben. Andere Algorithmen blicken in die Zukunft. Sie versuchen beispielsweise die Aktivitäten an den Aktienmärkten zu analysieren – und vorherzusagen. Sofern bekannt ist das noch eine recht simple Angelegenheit. Statistische Auswertung von Verhaltensmustern in sozialen Netzwerken wie Twitter zeigen Zusammenhänge zwischen der Häufigkeit von bestimmten Termen in Tweets (sagen wir „I’m fired“ oder „arbeitslos“) und bestimmten Entwicklungen auf dem Börsenparkett.

Keywords als Messlatte – das reicht nicht

Twitter produziert eine Menge Tweets am Tag und je nach Menge der Schlüsselworte, die ausgewertet werden sollen, ist eine solche Suche schon aufwändig, aber kein Vergleich zu dem, was uns noch ins Haus steht. Digitale Geräte haben fast jede Facette unseres Alltags erreicht und viele davon sammeln Daten. Unser Smartphone in der Tasche ist da natürlich ganz vorne dabei. Über die Untersuchung der Positionsdaten lässt sich einiges über den Tag des Benutzer sagen – wie schon Malte Spitz in einer Zeit vor dem NSA-Skandal anschaulich belegte. Aus den Bewegungsdaten lassen sich aber auch Prognosen erstellen; wenn ich an den letzten drei Mittwochen um 13:30 Uhr in einem Restaurant sitze, dann ist die Chance recht hoch, dass ich auch am nächsten dort sein werde.

Google beherrscht den Suchmarkt und auch den Markt für Smartphone-Betriebssysteme. Dass Suchhistorien ein sprudelnder Quell an aussagekräftigen Informationen sind, ist jedem klar, der schon auf einem gemeinsam genutzten Rechner online Geschenke kaufen wollte. Es wimmelt nur so von Anzeigen für das eine Produkt, was der zu Beschenkende nicht sehen soll. Nun werden hier die Daten immer nur als Äußerung von Interesse interpretiert und nur selten langfristig eingesetzt, um Verhalten zu prognostizieren. Aber auch das wird sich ändern. Amazon, Zalando und Co. werden ihr Direktmarketing immer weiter vom einfältigen

Er hat schwarze Schuhe gekauft, also bieten wir ihm immer wieder schwarze Schuhe an

zum cleveren

Er hat Dinge für ein Baby gekauft, die Chancen stehen 95 Prozent, dass er auch eine Frau dazu hat. Bald ist Weihnachten und er war länger nicht mehr auf unserer Seite. Zeit ihm potentielle Geschenke unter die Nase zu reiben.

entwickeln.

Vermengt mit anderen Gewohnheitsdaten (Welche Lieder wurden gespielt, welche Apps gestartet und wie lange genutzt,…) lässt sich über Smartphones ein präzises Bild zeichnen, dass an Minority Report erinnert. Das System wusste schon vor mir, dass ich gleich in den Coffeestore gehen werde. Und andere Systeme denken, dass drei Straßen weiter ein Einbruch passieren muss. Predictive Policing heisst das dann. Über die Nützlichkeit der Systeme, die heute schon im Einsatz sind, lässt sich streiten – sicher ist aber, dass niemals weniger Daten erhoben wurden, immer nur mehr. Insofern ist auch eine Verbesserung solcher Systeme nur eine Frage der Zeit. Und der Daten.

Über Jan Saarmann

Melange aus PR-Berater, SEO-Consultant, Journalist, Bücherwurm, Gitarren-Dilettant, Kulinariker und Spiele-Liebhaber (analog wie digital). Je nach Tagesform, Zeit und Laune verschieben sich die Ausprägungen der einzelnen Bestandteile.

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