Archiv
21. Juli 2014

«Google kann die Verbreitung einer Grippe vorhersagen»

Die digitale Datenmenge ist gigantisch gross. Eine moderne Computertechnik namens Big Data analysiert und strukturiert sie und pickt die essenziellen Informationen heraus. Das kann unsere Mobilität, das Gesundheitssystem oder die Polizeiarbeit komplett verändern.

Datenflut im Google-Rechenzentrum in Douglas County in den USA.
Datenflut im Google-Rechenzentrum in Douglas County in den USA.

«Dieser Artikel könnte Sie auch interessieren!» Wer im Internet schon eingekauft hat, weiss, worum es geht: Onlineshops empfehlen ihren Kunden Produkte, die zum bisherigen Einkaufsverhalten passen.

Die Technologie, welche die Empfehlungen generiert, heisst Big­Data. Ihr Einfluss geht aber weit über das Einkaufsverhalten hinaus: Sie berechnet zum Beispiel auch, wie der Verkehr fliesst, wann Verbrecher töten und wo demnächst eine Grippe ausbricht.

Der führende Experte im deutschsprachigen Raum, Viktor Mayer-Schönberger, erläutert im Interview Chancen und Risiken beim Einsatz von Big Data.

Viktor Mayer-Schönberger, welche Datenmenge ist weltweit digital gespeichert?

Laut der letzten wissenschaftlichen Arbeit zu diesem Thema waren im Jahr 2007 rund 300 Milliarden Gigabyte an Daten gespeichert. Eine gigantische Menge, die sich seither etwa alle 18 Monate verdoppelte. Heute sind wir wohl bei 5000 Milliarden Gigabyte.

Wie hoch wäre der Papierstapel, wenn man das ausdrucken würde?

Wenn man alle gedruckten Daten zu Büchern binden würde, liessen sich damit die gesamten Vereinigten Staaten von Amerika bedecken, und zwar viele Meter hoch. Auf CDs gepresst würde der Stapel mehrmals bis zum Mond reichen.

Spricht man deshalb von Big Data?

Nicht nur. Allein mit einer bestimmten Datenmenge gewinnt man noch keine neuen Erkenntnisse. Das passiert erst durch deren Analyse. Klar ist aber auch, dass die Datenbasis gross genug sein muss. Wenige Informationen reichen dafür nicht aus.

Das klingt reichlich theoretisch. Ein Beispiel aus der Praxis bitte.

Google kann die Verbreitung einer Grippe vorhersagen. Das ermöglicht allein die Analyse von Millionen Suchanfragen seiner Nutzer.

Aha. Zuverlässig?

Relativ zuverlässig. Und vor allem sehr viel schneller, als es die Gesundheitsbehörden dieser Welt können, die dafür ein bis zwei Wochen brauchen. Google kann das in Echtzeit, und zwar für jede Region einzeln.

Sind Privatpersonen wie Sie und ich im Alltag von Big Data überhaupt betroffen?

Täglich! Sie verwenden Big Data, wenn Google einen Tippfehler korrigiert oder Ihnen ein Onlineshop weitere passende Produkte vorschlägt. Auch wenn Sie in ein Flugzeug steigen, sind Sie damit konfrontiert: Triebwerkhersteller sammeln so viele Daten, dass sie wissen, wann ein Teil in der Turbine brechen wird, bevor das effektiv passiert. So können sie es rechtzeitig austauschen. Das nennt sich «Predictive Maintenance» (dt. vorausschauende Wartung).

UPS spart jedes Jahr zehn Millionen Dollar, weil die Chauffeure, sooft es geht, rechts abzweigen. Big-Data-Analysen ergaben, dass Linksabbieger öfter im Stau stehen.
UPS spart jedes Jahr zehn Millionen Dollar, weil die Chauffeure, sooft es geht, rechts abzweigen. Big-Data-Analysen ergaben, dass Linksabbieger öfter im Stau stehen.

Big Data ist demnach auch offline präsent. Zum Beispiel bei der Verwendung von Kundenkarten im Einkaufszentrum.

Das ist dasselbe Prinzip. Dadurch können Firmen auf Kunden zugeschnittene Angebote verschicken. Erhalten Singles Werbung für Windeln und 20-Jährige Rabatte auf Antifaltencreme, führt das selten zu einem Kauf.

Sind Schritte denkbar, die weiter gehen?

Ja. Ein englischer Detailhändler passt aufgrund des Einkaufsverhaltens seiner Kunden ganze Standorte an. Nicht nur beim Sortiment, sondern auch bei der Anordnung der Produkte im Laden. Das führt zu zufriedeneren Kunden.

Gibt es auch negative Aspekte, zum Beispiel dass Kunden sich überwacht fühlen und deshalb nicht mehr dort einkaufen?

Ja, es gibt einen unschönen Fall aus den Vereinigten Staaten. Die Firma Target schickte einem 16-jährigen Mädchen Sonderangebote für Windeln, worauf sich der Vater beschwerte und der Firma vorwarf, das Kind zu einer Schwangerschaft zu animieren.

Ich rate: Sie war wirklich schwanger?

Tatsächlich. Durch kleine Veränderungen im Kaufverhalten kann Target die Wahrscheinlichkeit einer Schwangerschaft berechnen, und weiss teilweise sogar vor den Kundinnen davon. Da denkt man sich dann schon: Ist die Firma damit nicht einen Schritt zu weit gegangen?

Allerdings. Also sind auch bei Big Data Überwachungsängste berechtigt.

Auf jeden Fall. Es gibt immer die Möglichkeit, individuelle Daten auszuwerten. Um relevante Schlüsse zu ziehen, braucht es aber keine Informationen einzelner Menschen, sondern eine riesige Menge an Daten.

Jetzt versuchen Sie wieder zu verharmlosen!

Nein, wie ich eben sagte, sind Ängste berechtigt. Und zwar, wenn das Sammeln von Daten zur Überwachung führt.

Big Data löst alle Probleme bei der Mobilität.

Ihr Lösungsvorschlag?

Wir brauchen Rahmenbedingungen, denen Menschen vertrauen. Ich bin durchaus positiv gestimmt, weil die grossen Big-Data-Unternehmen wie Google, Facebook und Microsoft auch an guten Lösungen interessiert sind. Ohne Datenschutzinstrumente geraten sie unter Generalverdacht und verlieren langfristig alle Kunden.

Wäre es nicht besser, eine weltweit unabhängige Instanz zu gründen, damit genügend Kontrolle ausgeübt wird?

Nein, die braucht es nicht. Die EU und der Europäische Wirtschaftsraum sind für einen grossen Prozentsatz des internationalen Datenverkehrs verantwortlich. Da die meisten grossen Anbieter aus den USA in Europa eine Filiale haben, müssen auch sie sich den europäischen Gesetzen unterwerfen.

Alle grossen IT-Konzerne wählten Irland als europäischen Hauptsitz. Nicht ohne Grund.

In der Tat zählt das irische Datenschutzgesetz zu den zahmsten in Europa. In der Datenschutzkommission arbeiten lediglich ein paar Menschen. Man kann es sich also in etwa vorstellen, wie dort kontrolliert wird …

Also braucht es doch eine weitere Instanz!

Ein wichtiger Schritt wäre, in allen europäischen Ländern einheitliche Datenschutzgesetze zu etablieren.

Blicken wir in die Zukunft: Werden Krankenkassen mit Big-Data-Analysen berechnen, ob Kunden unheilbar krank werden, und sie deshalb ablehnen oder die Prämien verteuern?

Ja, die Gefahr besteht. Versicherungen leben von Vorhersagen. Bisher wurden diese aber nicht auf individueller, sondern auf gesamtgesellschaftlicher Ebene getroffen. Wenn das Risiko individualisiert wird, endet die Idee der Solidargemeinschaft und damit auch die Idee der Versicherung.

Warum?

Ein Beispiel: Wenn ich ein guter Autofahrer mit einer geringen Unfallwahrscheinlichkeit bin, schliesse ich keine Versicherung ab, die Unfälle anderer finanziert. Bin ich aber ein schlechter Autofahrer, will keine Versicherung mit mir einen Vertrag eingehen. Deshalb muss es Versicherungen untersagt werden, individualisierte Produkte anzubieten.

Stimmt es, dass Gefängnisse ihre Entscheide, ob jemand auf Bewährung freikommt oder nicht, mit Hilfe von Big-Data-Analysen fällen?

In 30 Bundesstaaten der USA ist das so. Dort wird die Wahrscheinlichkeit berechnet, ob Gefangene in den nächsten zwölf Monaten in einen gewaltsamen Todesfall verwickelt sein werden. Auch die Polizei wendet Big Data an: Sie berechnet, in welcher Strasse zu welchem Zeitpunkt ein Verbrechen verübt wird, und plant entsprechend ihre Einsätze.

Das funktioniert?

Es gibt Statistiken, die beeindruckende Erfolge zeigen. Aber das Problem ist: Wenn ich an einem bestimmten Punkt stärker kontrolliere, werde ich auch mehr finden. Bei solchen Fällen muss man unglaublich vorsichtig sein, dass man nicht nur seine eigenen Erwartungen bestätigen lässt.

Es ist doch höchst problematisch, unsere Zukunft von Computern voraussagen zu lassen.

Ja. Deshalb muss sich die Gesellschaft die Frage stellen: Sind wir bereit, gewisse Risiken auf uns zu nehmen, um dafür ein Stück mehr Freiheit zu bekommen? Oder wollen wir mehr Sicherheit, aber auch mehr Vorhersage? Beides geht nicht.

Menschen irren, Computer treffen falsche Vorhersagen. Wessen Fehlerquote ist höher?

Beide machen Fehler, aber unterschiedliche. Ich will das nicht abwägen.

Ist es nicht so, dass der Mensch überlegen ist, weil er Zusammenhänge herstellen kann, wozu Computer nicht imstande sind?

Nein, das wäre lustig, das wäre gut. Aber so einfach gehts nicht. Die Gefahr ist eine andere: Computer präsentieren nur Wahrscheinlichkeiten, keine Ursachen. Was mit den gesammelten Informationen gemacht wird, bleibt immer eine menschliche Entscheidung. Und das Problem entsteht genau dort: Weil wir Menschen immer glauben, Ursachen erkennen zu können, auch wenns gar keine gibt. So lügen wir uns die Wirklichkeit zurecht.

Also glauben Sie, dass die Menschen dank Big Data bessere Entscheide treffen können?

Ja, das glaube ich. Big Data wird unsere Entscheidungen massiv verbessern. Aber wir müssen uns gleichzeitig über die ethischen Grenzen im Klaren sein.

Bei wirtschaftlichen Interessen spielen die ethischen Grenzen keine grosse Rolle mehr.

Die Geschichte zeigt anderes. Erzielte Gewinne wurden zum grössten Teil an Kunden weitergegeben, weil das im Wettbewerb gar nicht anders geht. Gefährlich wirds erst bei Monopolisten. Die Politik muss unbedingt verhindern, dass Datenmonopole entstehen.

Damit meinen Sie Google?

Nicht nur, aber natürlich auch. In solchen Fällen muss die Politik genau hinschauen. Dort sind die Amerikaner sehr vorbildlich und beharrten bei einer Firmenübernahme von Google darauf, dass die Daten Dritten zugänglich bleiben.

Lässt sich berechnen, wie viel Geld die Daten jedes Einzelnen wert sind? Gibt es eine Zweiklassengesellschaft, oder sind im Digitalen alle gleich?

Eine spannende Frage. Bei Big Data entscheidet nicht die Kaufkraft, sondern die Datenauswertung. Deshalb lässt sich heute noch nicht sagen, wofür die Daten von «schlechten» Kunden später verwendet werden. Vielleicht dienen sie der Erkenntnis, warum sie weniger Geld ausgeben. Diese Information ist viel mehr wert als Datenauswertungen von Kunden, die sowieso schon kaufen.

Gibt es nebst den negativen Aspekten auch positive Entwicklungen, die Big Data auslöst?

Ja, denken Sie an die Schule und ans Lernen. Bis heute testen wir bloss das Endergebnis, nicht aber, ob die Lernprozesse und Hilfsmittel die richtigen sind. Das kann Big Data. Ausserdem verstehen wir dadurch das Wetter, Maschinen oder menschliches Verhalten besser.

Gerade die letzte Vorstellung könnte auf viele Menschen etwas befremdlich wirken.

Menschen mögen es nicht, wenn Computer ihre Zukunft vorhersagen. Weil das jedoch nur bei Gewohnheitstieren funktioniert, können wir uns dank Big Data motivieren, aus dem Alltag auszubrechen. Mut zur Lücke. Mut zur Selbstüberraschung. Mut zur Irrationalität.

Also einfach nicht vorhersehbar handeln?

Genau. Zum Beispiel im Restaurant ein ungewohntes Essen bestellen.

Veraltete Daten führen bei Big-Data-Analysen zu fehlerhaften Ergebnissen.

Ein charmanter Gedanke. Aber wo profitieren Menschen künftig wirklich von Big Data?

Beim Verkehr. Wir kaufen in 10 bis 15 Jahren keine Autos mehr, sondern Mobilität. Wir können Autos, die am Strassenrand parkiert sind, aufsperren, uns reinsetzen und losfahren. Auf dem Armaturenbrett steht, wo die nächste Aufladestation ist, wo freie Parkplätze sind oder ob es nicht besser wäre, in den Zug umzusteigen. Von Big Data erwarte ich nichts Geringeres als die Problemlösung bei der Mobilität.

Wer wird das anbieten?

Das ist die entscheidende Frage. Die Autohersteller? Google? Oder die SBB? Alle Firmen haben mindestens ein Element, das sie dazu beitragen können. Es wird derjenige sein, der am besten mit Daten umgehen kann.

Dann wohl kaum die SBB. Die wissen nicht mal, wie häufig die Kunden ihre GAs nutzen.

Tatsächlich ist das ein grosses Problem. Es gibt Bahnbetriebe, die nicht wissen, wie viele Kunden täglich von wo nach wo fahren. So können sie die Auslastung und den Streckenausbau nicht optimieren.

Sie selbst propagierten das Recht auf Vergessen: Digitale Daten sollen eine begrenzte Lebensdauer haben. Ist unwiderrufliches Löschen kein Widerspruch zu Big Data?

Nein. Zum einen führen veraltete Daten bei Big-Data-Analysen zu fehlerhaften Ergebnissen. Und es ist für Big Data enorm wichtig, dass Menschen darauf vertrauen, dass ihre Daten nicht bis in alle Ewigkeit aufbewahrt werden.

An welche Fristen haben Sie gedacht?

Bei Gesundheitsdaten nur ein paar Tage, für weniger persönliche Infos sind Jahre oder Jahrzehnte sicher besser geeignet. Ablaufdaten schaffen übrigens auch einen Anreiz, Daten sinnvoll und nicht nur fürs Marketing einzusetzen.

Wofür zum Beispiel?

Denken Sie an die Daten zum Einkaufsverhalten. Sie informieren auch darüber, wie gut sich Menschen ernähren. Wäre es für die Volksgesundheit nicht wichtig, darüber Bescheid zu wissen?

Sicher, aber Menschen müssen die Hoheit über ihre Daten behalten und sie löschen lassen können. Umgehend und ohne Wartezeit.

Ja, aber das ist schon heute so. Jeder Mensch hat das Recht, seine Daten löschen zu lassen. Wenn jemand Google berechtigt auffordert, seine Daten zu löschen, muss der Konzern das tun.

Autor: Reto Vogt