Tag Archives: Algorithmen

Massenhafte Individualmanipulation ist viel zu teuer

Der aktuelle Skandal um Facebook und Cambridge Analytica ist gar nicht so neu. Die Geschichte von der psychometrischen Wahlkampfbeeinflussung geistert schon länger durch die Medien. Ganz knapp lautet die Erzählung: Jemand verwendet Daten aus Quellen wie Facebook, um Persönlichkeitsprofile von Wählern zu erstellen, und nutzt diese Profile zur gezielten Beeinflussung.

Das ist eine wunderbare Gruselgeschichte, aber nicht besonders plausibel. Zweifel an der Effektivität wurden bereits vor einem Jahr laut und auch im Zuge der aktuellen Diskussion sieht so mancher mit Ahnung mehr Angeberei als reale Fähigkeiten. Zu recht, denn die Geschichte von der Manipulation durch Persönlichkeitsprofile passt besser zu naiven Vorstellungen als zum real existierenden Internet. Sie ergibt ökonomisch keinen Sinn.

Individuen wählen bereits ohne Nachhilfe aus den verfügbaren Informationen diejenigen aus, die zu ihrem Weltbild passen. Bestätigungsfehler nennt man das – wir richten unsere Überzeugungen nicht nach rational abgewogenen Argumenten, sondern wir legen uns zu unseren Überzeugungen die passenden Argumente zurecht und ignorieren, was ihnen widerspricht. Diesen Effekt könnt Ihr beispielsweise in jeder Diskussion über Fahrradhelme beobachten, wo nie jemand seine Ansichten ändert. Das ist natürlich in dieser Form etwas übertrieben, denn nicht alle Ansichten sind fest gefügt und etwas Spielraum für erfolgreiche Überzeugungsarbeit bleibt.

Wenn sich jeder zu seinem Weltbild die bestätigenden Inputs sucht und inkompatible Aussagen verwirft, gibt es keinen Grund, Kampagnen aufwändig an individuelle Ansichten und Vorlieben anzupassen. Man kann einfach alle mit allen Botschaften in allen möglichen Versionen zuschütten, selbst wenn man eigentlich nur auf ein paar Zweifler und Wankelmütige zielt. Nichts anderes geschieht in einem klassischen Wahlkampf oder auch bei herkömmlicher Werbung.

Dass man dennoch bei jeder Werbung, ob politisch oder nicht, eine Optimierung durch Targeting versucht, hat vor allem einen ökonomischen Hintergrund. Ein Werbekontakt, der von vornherein ohne Erfolgschance beibt, weil das Ziel am Inhalt kein Interesse hat, ist rausgeworfenes Geld. Man wird deshalb versuchen, absehbar überflüssige Werbekontakte zu vermeiden.

Bei einem Plakat am Straßenrand geht das nicht. In den herkömmlichen Medien kann man sich an der Demografie der Konsumentinnen orientieren und seine politische Werbung wahlweise in der FAZ, der taz, dem Neuen Deutschland oder dem Bayernkurier schalten und damit grob verschiedene Zielgruppen ansprechen. Außerhalb der Politik tun Zeitschriftenverlage nichts anderes als zielgruppenspezifische Werberahmenprogramme zu gestalten, etwa Computermagazine für Anfänger, Fortgeschrittene und Profis, Automagazine, Sportzeitschriften (getrennt nach Sportarten) und so weiter.

Absehbar überflüssig ist statistisch gesehen alle Werbung – die Reaktionsraten bleiben, Optimierung hin oder her, verschwindend gering. Das dürfte ähnlich auch für Beeinflussungsversuche gelten, die im Gewand von Nachrichten oder Gerüchten daherkommen (Test: Wer von Euch ist so leichtgläubig, dass er sich von plumpen Fake News beeinflussen ließe?). Weiter optimieren als mit einer groben Zielgruppensegmentierung lässt sich herkömmliche Werbung jedoch kaum, ohne dass der Aufwand zu groß würde.

Das Internet erlaubt in dieser Situation einen neuen Optimierungsansatz. Man kann hier mit geringen Kosten nahezu alle ansprechen – und aus den Reaktionen in Form von Klicks ersehen, wer für welche Ansprache anfällig ist. Cormac Herley hat sich unter dem Gesichtspunkt der IT-Sicherheit mit solchen Ansätzen beschäftigt und unter anderem dieses Paper veröffentlicht: „Why do Nigerian Scammers Say They are from Nigeria?“. Darin beschreibt er am Beispiel der Betrugsmasche der Nigeria Connection genau diesen interaktiven Ansatz. Die Betrüger streuen breit ihre absurde Geschichte von herrenlosen Millionen, die man außer Landes bringen wolle, und beschäftigen sich dann einzeln mit den wenigen Trotteln, die blöd genug sind, darauf einzugehen.

Der Schlüssel zum Erfolg ist hier die Interaktion. Man durchleuchtet nicht ganz viele Menschen, um dann auf die passende Weise mit ihnen zu reden, sondern man versucht es bei allen und lernt aus den Reaktionen.

Mit einer ähnlichen Methode kann man Werbung gezielter verbreiten und ihre Erfolgsraten – im Rahmen der bescheidenen Möglichkeiten – optimieren. Dazu misst man, welche Werbung in welchem Kontext (Website, Inhalt, Nutzergruppe, Uhrzeit usw.) wie oft angeklickt wird, und optimiert die Auswahlkriterien anhand dieser Daten. Werbenetze tun so etwas, optimieren aber nicht stur die Klickrate, sondern ihre daraus resultierenden Einnahmen.

Dabei müssen sie gar nicht besonders persönlich werden. Im Gegenteil, über einzelne Nutzer erfährt man auch aus all ihren Facebook-Daten zu wenig, um individuelle Voraussagen über so ungewisses Verhalten wie die Reaktion auf eine Werbung oder Nachricht vorhersagen zu können. Hingegen erfährt man aus der wiederholten Einblendung einer Anzeige in verschiedenen Situationen nach und nach, unter welchen Umständen diese Anzeige häufiger oder weniger häufig Reaktionen hervorruft.

Ökonomisch nicht plausibel ist demgegenüber die Vorstellung, man könne ohne weiteres zwei Elemente kombinieren: die Skalierbarkeit einer Massenansprache mit sehr geringen Kosten pro Einzelfall und die individuelle Beeinflussung nach ausgefeilten Kriterien. Unabhängig davon, welche Daten ein Laden wie Cambridge Analytica über Menschen hat, kann er nicht zu geringen Kosten Millionen individuell zugeschnittener Botschaften entwerfen. Andererseits braucht man die ganze schöne Psychometrie überhaupt nicht, wo man Reaktionen messen und sie statistisch mit vielfältigen Parametern in Beziehung setzen kann. Deswegen ist die Erzählung von der massenhaften individualisierten Manipulation ökonomischer Blödsinn.

Advertisements

Unexpected Moves

When AlphaGo played and won against Sedol, it made innovative moves not only unexpected by human experts but also not easily understandable for humans. Apparently this shocked and scared some folks.

However, AI coming up with different concepts than humans is nothing new. Consider this article recounting the story of Eurisko, a genetic programming experiment in the late 1970s. This experiment, too, aimed at competing in a tournament; the game played, Traveller TCS, was apparently about designing fleets of ships and letting them fight against each other. Even this early, simple, and small-scale AI thing surprised human observers:

“To the humans in the tournament, the program’s solution to Traveller must have seemed bizarre. Most of the contestants squandered their trillion-credit budgets on fancy weaponry, designing agile fleets of about twenty lightly armored ships, each armed with one enormous gun and numerous beam weapons.”

(G. Johnson:
Eurisko, The Computer With A Mind Of Its Own)

Keep in mind there was nothing scary in the algorithm, it was really just simulated evolution in a rather small design space and the computer needed some help by its programmers to succeed.

The Eurisko “AI” even rediscovered the concept of outnumbering the enemy instead of overpowering him, a concept humans might associate with Lanchester’s models of predator-prey systems:

“Eurisko, however, had judged that defense was more important than offense, that many cheap, invulnerable ships would outlast fleets consisting of a few high-priced, sophisticated vessels. (…) In any single exchange of gunfire, Eurisko would lose more ships than it destroyed, but it had plenty to spare.”

(G. Johnson:
Eurisko, The Computer With A Mind Of Its Own)

Although Eurisko’s approach seemed “un-human”, it really was not. Eurisko only ignored all human biases and intuition, making decisions strictly by cold, hard data. This is a common theme in data mining, machine learning, and AI applications. Recommender systems, for example, create and use concepts unlike those a human would apply to the same situation; an article in IEEE Spectrum a couple of years ago (J. A. Konstan, J. Riedl: Deconstructing Recommender Systems) outlined a food recommender example and pointed out that concepts like “salty” would not appear in their models.

Transparency and auditability are surely problems if such technology is being used in critical applications. Whether we should be scared beyond this particular problem remains an open question.

 

(This is a slightly revised version of my G+ post, https://plus.google.com/+SvenT%C3%BCrpe/posts/5QE9KeFKKch)