Wie weit darf Big Data gehen?
iRights.info: In Ihrem Buch beschreiben Sie, wie die Analyse großer Datenmengen aus allen Lebensbereichen bestimmte Zusammenhänge erst sichtbar macht. So weiß etwa die US-Supermarktkette Walmart, dass ein bestimmter Frühstückssnack immer dann besonders nachgefragt wird, wenn ein Unwetter droht. Welche Zusammenhänge haben Sie bei Ihren Recherchen am meisten überrascht?
Viktor Mayer-Schönberger: Besonders eindrücklich fand ich die Arbeiten von Carolyn McGregor an der Uniklinik in Toronto, die in den Daten der Vitalfunktionen von Frühgeborenen Muster erkennen konnte, die mit hoher Wahrscheinlichkeit eine Infektion vorhersagen, 24 Stunden bevor noch erste Symptome auftreten. Das hilft in Zukunft ganz unmittelbar Menschenleben zu retten.
iRights.info: Die neue Verfügbarkeit von großen Datenmengen und kostengünstiger Analysetechnik machen prinzipiell neuartige Prognosen möglich. Welchen Einfluss haben diese Vorhersagen auf das Wirtschaftsleben und was wäre möglich?
Viktor Mayer-Schönberger: Schon heute erlaubt uns Big Data, menschliches Verhalten relativ gut vorherzusagen. Das ist hilfreich in der Planung und für bessere Entscheidungen. Denn Tatsache ist, dass wir bis zu Big Data viel weniger Daten über unser wirtschaftliches Handeln hatten, als wir glaubten. Bessere Vorhersehbarkeit bedeutet geringeres Risiko – und das wiederum bedeutet geringere Volatilität. Die Märkte wären damit also weniger starken Schwankungen ausgesetzt. Eine Vorhersage der Börsenkurse, worauf manche hoffen, ist freilich in weiter Ferne, denn dazu ist die Vorhersage des Verhaltens sehr vieler Entscheidungsträger notwendig, und das ist auch in absehbarer Zukunft nicht zu stemmen.
iRights.info: Neben ökonomischen Chancen verspricht Big Data Fortschritte für die Allgemeinheit. Wo können die Analysen segensreich sein?
Viktor Mayer-Schönberger: Big Data kann uns in vielen Bereichen nutzen. In der Medizin kann Big Data zum Beispiel helfen, zu einer individualisierten und personalisierten Diagnose und Behandlung zu gelangen, die noch nicht möglich ist – wir nehmen ja heute immer noch die Standard-Dosis von Medikamenten, obwohl jeder Mensch und jeder Krankheitsfall anders ist. In der Bildung können wir mit Big Data die Chance haben, endlich besser zu verstehen, welche Lernmaterialen und Lernwerkzeuge, aber auch Lernkontexte für welche Lerngruppen optimal sind.
iRights.info: Sie betonen, dass Big-Data-Analysen zwar Zusammenhänge aufzeigen, nicht aber über ihre Ursachen Aufschluss geben. Daraus leiten Sie eine „Abwendung von der jahrtausendealten Suche nach kausalen Zusammenhängen“ ab. Umgekehrt ließe sich doch auch argumentieren, die neuen Big-Data-Beobachtungen verleihen der Suche nach ihren Ursachen erst einen neuen Schub…
Viktor Mayer-Schönberger: Beides ist zutreffend. Aber der Kernpunkt ist: Wir müssen nicht mehr für alles Kausalzusammenhänge ermittelt haben, bevor wir daraus Einsichten gewinnen und Handlungsanweisungen ableiten können. Das Online-Versandhaus Amazon muss nicht wissen, warum manche Bücher mir empfohlen werden sollen und andere nicht – es reicht für Amazon, wenn ich relativ häufig aus den mir empfohlenen Büchern welche kaufe. Die Gesundheitsbehörden müssen auch nicht wissen, warum Internetsuchen mit der Verbreitung der Grippe korrelieren – wie Google Flu Trends es gezeigt hat. Es reicht zu wissen, dass anhand der Suchabfragen die Grippeverbreitung vorhergesagt werden kann.
Das ist insofern auch von Vorteil, weil wir in der Vergangenheit oftmals weniger erfolgreich in der Ursachenforschung waren, als wir glaubten, und uns mit Scheinursachen zufrieden gegeben haben. Hier zu verstehen, dass das „Was“ bereits hilfreich ist, und das „Warum“ danach kommen kann, aber nicht immer muss, erlaubt uns auch etwas demütiger zu sein. Es lehrt uns zu akzeptieren, dass wir weniger von der Welt wissen als wir glauben.
Black Box der Big-Data-Prognosen
iRights.info: Nun hat die Wissenschaft schon lange mit statistischen Methoden gearbeitet, um Erkenntnisse zu überprüfen oder erst zu gewinnen. Warum sprechen Sie in Punkto Big Data gleich von einer Revolution und nicht von einer Evolution?
Viktor Mayer-Schönberger: Weil bisher das Sammeln und Auswerten von Daten sehr zeitaufwändig und kostenintensiv war, und wir deshalb all unsere Mechanismen und Institutionen, unsere Verfahren, darauf ausgelegt haben, Antworten auf unsere Fragen aus der geringstmöglichen Menge an Daten zu gewinnen. Das bedeutet aber auch, dass wir nur jene Fragen beantworten konnten, die uns schon vor der Sammlung der Daten bekannt waren. Stehen hingegen nahezu alle Daten eines Phänomens zur Verfügung, können wir damit auch Fragen beantworten, die bei Sammlung noch gar nicht offenkundig waren.
Das ist tatsächlich ein anderer Ansatz. Es werden nicht mehr basierend auf einer Theorie Hypothesen erdacht und dann mit Daten geprüft. Hypothesen können jetzt parametrisch generiert und getestet werden. Statt also bloß eine bestimmte Hypothese zu bestätigen, können wir aus einer großen Menge an Hypothesen die optimale finden.
iRights.info: Nun gibt es Zusammenhänge in den Daten, die intuitiv Unwohlsein hervorrufen. So ergibt etwa eine britische Untersuchung von „Gefällt mir“-Angaben auf Facebook: Fans der Motorradmarke Harley Davidson weisen eher einen niedrigeren IQ auf. Besteht die Gefahr, dass unser digitales Profil uns stigmatisiert und schließlich dazu genutzt wird, uns zu diskriminieren?
Viktor Mayer-Schönberger: Ja, diese Gefahr besteht – insbesondere wenn dank Big Data die Analyse genauer wird und damit nicht mehr so leicht vom Tisch gewischt werden kann. Es bedarf klarer gesetzlicher und gesellschaftlicher Rahmenbedingungen, wie weit Big Data gehen darf, und für welche Zwecke eine Anwendung nicht oder nur unter ganz bestimmten Bedingungen zulässig ist.
iRights.info: Was ist, wenn wir gar nicht bemerken, wie sich Algorithmen auf Entscheidungen auswirken. Vielleicht wundern wir uns irgendwann: „Warum bekomme ich keinen Kredit?“ Oder: „Warum lädt mich niemand zum Vorstellungsgespräch ein?“ Muss der Einsatz von Big-Data-Erkenntnissen in sensiblen Lebensbereichen transparent gemacht werden?
Viktor Mayer-Schönberger: Ja, es muss mehr Transparenz geben – wobei wir selbst als Betroffene mit der formalen Transparenz nicht viel anfangen können werden, weil die Zusammenhänge zu komplex sind. Dafür brauchen wir eine eigene neue Gruppe an Experten – die Algorithmiker – die diese Black Box der Big-Data-Prognosen für Betroffene öffnen können, um die Vorhersage in ihrem Namen einer Überprüfung zuzuführen.
„Wir verstecken uns heute schon”
iRights.info: Big Data kann helfen, die Lebensrisiken des Einzelnen besser einzuschätzen – etwa die Wahrscheinlichkeit eines Autounfalls, einer Sucht oder einer Krebs-Erkrankung. Versicherungskonzerne könnten diese Erkenntnisse nutzen und bei höheren Risiken höhere Prämien verlangen. Gerät so das Solidaritätsprinzip von Versicherungen in Gefahr?
Viktor Mayer-Schönberger: Das ist eine konkrete Gefahr. Auch hier müssen wir wohl gesetzliche Maßnahmen ergreifen, die es Versicherungen verbieten, mittels Big-Data-Analyse zwischen den einzelnen Menschen zu differenzieren.
iRights.info: Denkbar wäre auch, dass Menschen auf ihren Datenschatten besser Acht geben, weil sie die Analyse fürchten. Um nicht „dumm“ zu wirken, könnten sie eben auf den „Like“ der Motorradmarke Harley Davidson verzichten – um in diesem einfachen Beispiel zu bleiben. Führen die Big-Data-Analysen bald zur Unfreiheit des Einzelnen, zum großen Versteckspiel vor den Maschinen?
Viktor Mayer-Schönberger: Wir verstecken uns heute schon ganz regelmäßig – nicht vor der Maschine, sondern vor den anderen. Menschen schauen links und rechts, ob jemand sie beobachtet, bevor sie ein Stück Papiermüll einfach auf den Boden fallen lassen. Das Versteckspiel ist also uralt und geht natürlich auch in Zukunft weiter. Wer auf die Ergebnisse einer Big-Data-Analyse vertrauen möchte, sollte deshalb zusehen, dass dafür nur „Honest Signals“ verwendet wurden, also Signale, die zu fälschen aufwändig ist.
iRights.info: Das Sammeln von Daten ist auch eine große Wette auf die Zukunft. Google und Facebook könnten dank ihrer datenbasierten Prognose-Fähigkeiten irgendwann sagen: Jetzt steigen wir in den Aktienhandel ein oder in die Personalvermittlung. Muss der Staat die großen Daten-Sammler von heute präventiv regulieren, damit sie nicht zu Monoplisten in allen möglichen Geschäftsfeldern aufsteigen?
Viktor Mayer-Schönberger: Ja, das muss er – nicht primär wegen der Datenmonopole, obwohl es auch diese zu vermeiden gilt, sondern um zu verhindern, dass Big-Data-Infrastrukturen geschaffen werden, die nur unter großem Aufwand rückgebaut werden können. Denken Sie an die Datencenter der NSA.
iRights.info: Setzt mit dem NSA-Skandal nun das große Nachdenken über Big Data ein?
Viktor Mayer-Schönberger: Das hoffe ich – auch wenn die NSA nur die Spitze des Eisbergs ist. Mit unserem Buch wollten wir jedenfalls einen Beitrag zur Diskussion leisten.
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