Ludwig-Maximilians-Universität München
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Big Data

Mehr Sein als Schein

München, 10.07.2018

Was verraten die digitalen Spuren, die jeder produziert, der ein Smartphone oder das Internet nutzt, über die Persönlichkeit? Und was bedeutet das für die Forschung? LMU-Psychologen forschen über die Aussagekraft von Big Data.

Foto: Dmitry Naumov / Fotolia.com

Der Umgang mit digitalen Medien gleicht einer täglichen Kapitulation. Obwohl bekannt ist, wie viele digitale Spuren Besitzer von Smartphones und Internetnutzer unfreiwillig hinterlassen, ändern die wenigsten ihr Verhalten. Was sie dabei über ihre Persönlichkeit verraten, zeigte etwa eine Studie US-amerikanischer Psychologen: Anhand von Likes, mit denen Nutzer sozialer Netzwerke angeben, ob ihnen etwas gefällt oder nicht, wurden Rückschlüsse auf deren Persönlichkeit gezogen.

Möglich macht das der Einsatz von Algorithmen, die Strukturen in großen Datenmengen erkennen. Um überhaupt irgendwelche Aussagen treffen zu können, muss der Algorithmus erst anhand einer möglichst großen Stichprobe „lernen“, Strukturen zu erkennen. In der Studie hatten die untersuchten Personen auch einen Persönlichkeitstest gemacht. „Anhand dieser Daten hat der Algorithmus gelernt, welche Muster an Likes zu welchen Ausprägungen der Persönlichkeit passen“, erklärt LMU-Psychologe Dr. Clemens Stachl. Am Ende reichten dem Programm 260 Likes, um die Persönlichkeit eines Nutzers genauer beschreiben zu können, als es deren Lebenspartner konnte.

Was macht eine Person aus?
Clemens Stachl ist Mitarbeiter am Lehrstuhl für Psychologische Methodenlehre und Diagnostik. Hier werden unter der Leitung von Professor Markus Bühner Potenzial und Risiken untersucht, die die technologischen Möglichkeiten für die Persönlichkeitsforschung bedeuten. So beginnt Markus Bühner zunächst mit einer Einschränkung, um die Aussagekraft der bisherigen Studien einzuordnen: „An einem Punkt muss man vorsichtig sein. Es wird immer davon geredet, dass man Persönlichkeit mit Big Data vorhersagen kann. Aber was vorhergesagt wird, ist das Ergebnis eines Persönlichkeitstests, der auf einer Selbsteinschätzung basiert, und von dem wir wissen, dass er Messfehler hat.“ So ist nicht jeder, der einen solchen Test ausfüllt, ganz ehrlich, andere erinnern sich nicht genau an ihr eigenes Verhalten oder tendieren dazu, immer nur die extremen Antwortmöglichkeiten auf einer Skala anzukreuzen. Dennoch gelten Tests derzeit als die zuverlässigste Methode, um die Persönlichkeit eines Menschen zu beschreiben.

Dr. Clemens Stachl
Der Münchner Psychologe Clemens Stachl forscht darüber, was die digitalen Spuren aussagen, die jeder hinterlässt.

Eine der vordringlichen Forschungsfragen am Lehrstuhl ist es, ob es Möglichkeiten gibt, die Persönlichkeit eines Menschen besser zu erfassen. Big Data sind hier ein Ansatzpunkt. „Für uns als Forscher ist damit auch die Hoffnung verbunden, dass sich neue Erkenntnisse über die Struktur psychologischer Merkmale gewinnen lassen.“ Denn Algorithmen können mit weit größeren Datenmengen arbeiten als es bislang mit den klassischen statistischen Methoden der Fall war.

„Die technischen Entwicklungen eröffnen auch neue Möglichkeiten, Daten zu gewinnen“, sagt Clemens Stachl, der zurzeit unter anderem untersucht, wie viel die Smartphone-Nutzung über die Persönlichkeit verrät. Dafür arbeiten die Psychologen unter anderem mit Kollegen aus der Medieninformatik zusammen, die eigens Apps für die jeweiligen Forschungsfragen entwickeln. Das Thema Datenschutz spielt dabei eine wichtige Rolle. Um die Privatsphäre der Studienteilnehmer zu schützen, wurden bislang vor allem abstrakte Daten wie die Nutzungshäufigkeit oder -dauer erhoben. „Man muss nun nicht mehr fragen, wie sich jemand verhält, sondern kann sein Verhalten einfach aufzeichnen“, sagt Clemens Stachl. „Auch das sogenannte Experience Sampling hat zum Beispiel großes Potenzial, weil man Menschen über das Smartphone nun in der Situation befragen kann, in der sie gerade sind. Ich könnte etwa die Frage ‘Wie geht es Ihnen jetzt?‘ immer wieder über den Tag oder die Woche verteilt stellen und dann auswerten, was für einen Unterschied es für das Wohlbefinden macht, ob jemand zuhause ist oder in der Arbeit.“

Blick ins Mitarbeiter-Ich?
Als „People Analytics“ wird die Nutzung von Big Data im Bereich der Personalauswahl und -entwicklung bezeichnet. Die Hoffnung mancher Arbeitgeber ist, anhand geschickter Auswertung digitaler Daten die geeigneten Kandidaten für eine Position zu finden oder nur jene zu befördern, die auch das Zeug zur Führungskraft haben. „Es bringt eine ganze Reihe von Problemen mit sich, wenn auf die Auswertung von Big Data gesetzt wird“, dämpft Markus Bühner zu große Erwartungen daran.

Das beginnt beim Datenschutz: Welchen Daten dürfen überhaupt wofür wie lange erhoben werden? „Das Hauptkriterium für den Einsatz einer Methode in der Personalauswahl und -entwicklung ist der Anforderungsbezug“, sagt Bühner. Die Standards für die berufliche Eignungsdiagnostik sind in einer DIN-Norm beschrieben, derzufolge die Informationen und Daten, die über eine Person erhoben werden dürfen, mit der Anforderung der jeweiligen Position in Bezug stehen müssen. Wollte man Big Data dafür nützen, müsste zuerst geklärt werden, welche Informationen aus dem Datenwust überhaupt relevant sind. „Natürlich kann ich jemanden 24 Stunden überwachen. Aber was mache ich dann, wenn zum Beispiel herauskommt, er oder sie schläft zu wenig?“, fragt Bühner etwas provokant. Selbst wenn klar ist, welche Daten wofür erhoben werden dürfen, folgt das nächste Problem: Algorithmen zu entwickeln, die Daten richtig lesen, ist eine knifflige Aufgabe, für die es viel Expertise braucht. Und das nicht nur einmal, denn solche Algorithmen können schnell veralten, was in der Personaldiagnostik die Gefahr mit sich bringen würde, die falschen Leute einzustellen.

Nicht nur eine Frage des Möglichen
Auch mit Blick auf den künftigen Arbeitsmarkt, der es für Unternehmen allein infolge der demographischen Entwicklung schwierig machen wird, geeignete Kandidaten zu finden, hält Markus Bühner zu viel Technikgläubigkeit in diesem Bereich für schwierig. „Ich glaube, wir brauchen andere Konzepte bei der Personalauswahl, als Mitarbeiter oder Bewerber digital zu überwachen. Die Herausforderung der Zukunft wird eine andere sein: Wie gelingt es, dass Mitarbeiter ihre Fähigkeiten und Eigenschaften im Job entfalten und entwickeln können, und dort gesund langfristig arbeiten?“ Big-Data-Analysen könnten das Portfolio im Personalbereich seiner Ansicht nach zwar ergänzen, aber nicht ersetzen. Eines ist ihm wichtig zu betonen: „Wir brauchen eine Diskussion zu Ethik und Datenschutz“, sagt Markus Bühner. „Wir sollten nicht alles machen, nur weil es geht.“ Mit Blick auf andere Anwendungsfelder für Big-Data-Analysen, die außerhalb seines eigenen Forschungsbereichs liegen, klingt Bühner optimistischer, etwa bei der Prävention von Depression.

Mit Blick auf die Nutzung von Big Data in China gewinnt seine Einschätzung besondere Relevanz. Ab dem Jahr 2020 wird China ein Social Credit System einführen, das für alle Bürger verpflichtend sein wird. Seit einigen Jahren wird es bereits in ausgewählten Regionen getestet. Von diesem Zeitpunkt an wird das Verhalten jedes Einzelnen permanent aufgezeichnet. „Richtiges Verhalten wird belohnt werden. Es ist ein sehr großer Anreiz, sich konform zu verhalten und klar vorgegebenen Mustern zu folgen, da es ansonsten keine Belohnung gibt“, sagt Clemens Stachl. Für Markus Bühner ist Wegfall von Belohnung „das Zauberwort – das funktioniert natürlich gut“. Als eine Art „sozialpsychologisches Experiment“, bezeichnet Markus Bühner das Programm. Es wird auch Forscherinnen und Forscher vor eine entscheidende Frage stellen: Wie sollen sie mit den Daten umgehen, die dadurch gewonnen werden? Bühner ist sich sicher, dass nicht jeder mit allen verfügbaren Daten forschen wird: „Es ist immer auch eine ethische Frage.“

 

einsichten_110_weblEinsichten. Das Forschungsmagazin erscheint im Juli. Es bringt unter anderem ein Interview mit Clemens Stachl über Persönlichkeitsforschung und Auswertung digitaler Spuren sowie ein Porträt über Verina Wild, die über ethische Aspekte mobiler Gesundheitstechnologien forscht. Das Schwerpunktthema der Ausgabe lautet „Am Wendepunkt“. Mechanismen des Tumorwachstums, die Entstehung von Arten und die Epochenschwelle zur Neuzeit: LMU-Wissenschaftler untersuchen aus ganz unterschiedlichen Blickwinkeln die Natur des Umbruchs und die Rolle des entscheidenden Moments.