Was an dem Bomben-Artikel, den alle geteilt haben, falsch ist

Screenshot: Youtube

Selten sorgt ein Text für derart viel Furore wie der Artikel über die manipulative Macht von Facebook-Daten im US-Wahlkampf, der am Samstag im Schweizer Wochenmagazin „Das Magazin" erschien und seitdem fleißig auf allen sozialen Netzwerken geteilt wird. Schon der Titel ist unheilvoll und kündet vom Beginn einer neuen Epoche: „Ich habe nur gezeigt, dass es die Bombe gibt." Es geht um nichts weniger als den „digitalen Umsturz", der sich vor kurzem bei der amerikanischen Präsidentschaftswahl Bahn gebrochen haben soll—„ermöglicht" von dem 34-jährigen Psychologen Michal Kosinski, „vollführt" von der kaum bekannten britischen Firma Cambridge Analytica, und „ausgenutzt" vom neuen Präsidenten der USA: Donald Trump.

In den Worten einer Pressemitteilung von Cambridge Analytica klingt die Wahlanalyse so: „Wir sind begeistert, dass unser revolutionärer Ansatz der datengetriebenen Kommunikation einen derart grundlegenden Beitrag zum Sieg für Donald Trump leistet". Die These, die auch die Magazin-Autoren in ihrem Text zumindest nahelegen, lautet: Eine neue Methode aus der Persönlichkeitspsychologie hat in Verbindung mit Big Data das Wahlverhalten von Millionen amerikanischer Nutzer beeinflusst. Mit Hilfe von riesigen Mengen persönlicher Daten und dem wissenschaftlichen Ansatz der Psychometrik habe die britische Firma der Trump-Kampagne geholfen, die Wähler viel konkreter anzusprechen und zum Beispiel auf Facebook durch sogenanntes Microtargeting, also sehr individuell zugeschnittenen Botschaften, zu beeinflussen. „Die Statistiker haben die Wahl gewonnen. Aber nur jene mit der neuen Methode", schlussfolgert der Magazin-Text an einer Stelle.

Aber stimmen die Behauptungen von Cambridge Analytica? Funktionieren ihre Tools wirklich so gut, dass sie Menschen manipulieren können? Ist Big Data tatsächlich eine Atombombe—und wir erleben gerade den Anbruch einer neuen Epoche? Viele Leser, die den Text teilen, meinen dann auch tatsächlich eine Zeitenwende entdeckt zu haben. „Brave New World", „Oh je. Die Büchse der Pandora." „Dagegen ist Orwells Roman Kindergeburtstag", heißt es in einigen der Captions zu dem Text.

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Doch ist das Ausmaß der allseits geteilten Empörung gerechtfertigt? Wie wirksam ist die Facebook-„Bombe" tatsächlich? Ja, die ausführliche und spannende Recherche stößt eine dringend notwendige Diskussion über Datensammelwut, private Big-Data-Konzerne und die Wirksamkeit neuer gezielter Werbe-Tools an, doch wichtiger als eine alarmistische Interpretation neuer Technologien ist eine Differenzierung, was an ihnen funktioniert und was nicht. Um einige der steilsten Thesen und Lesarten, die momentan kusieren, einzuordnen, haben wir uns mit Experten und Forschern unterhalten—auch um zu beantworten, ob Big Data-Tools auch den bald beginnenden deutschen Wahlkampf manipulieren könnten.

Die These, dass ein neuer Superalgorithmus Millionen von Facebook-Nutzern in die Abstimmung für Trump hineinmanipuliert habe, mag angesichts des für viele überraschenden Wahlsiegs opportun sein. Dennoch ist menschlicher Wille, erst recht bei Wahlentscheidungen, kein monokausaler Prozess. Cambridge Analytica taugt nicht zum Deus ex machina, der den für viele Menschen immer noch unerklärlichen Trump-Triumph erklärbar macht.

Die sogenannte Ocean-Methode, die der Psychologe Kosinksi entwickelt hat und von Cambridge Analytica zu einem Wahlkampf-Tool weiterentwickelt wurde, liefert zwar erstaunlich gute Daten über potentielle Wähler—hier sind sich die meisten Experten einig—, aber ob das Wissen der Firma über ihre Zielgruppe auch deren Abstimmungsverhalten beeinflusst, ist nicht bewiesen. Weder im US-Wahlkampf noch bei anderen Abstimmungen.

Tatsächlich gibt es bislang keine wissenschaftlichen Untersuchungen darüber, wie sich Facebook-Ads, seien sie noch so ausgeklügelt, auf das Abstimmungsverhalten von Nutzern auswirken—und auf Rückfrage der beiden Magazin-Autoren wollte Cambridge Analytica keine Daten rausrücken.

Nochmal zur Interpretation des Bombe-Textes — was @caltf4 sagt: pic.twitter.com/gE1iRFQUT3
— Max Hoppenstedt (@M_Hoppenstedt) December 4, 2016

Zum Einfluss von Facebook auf das Wahlverhalten gibt es allerdings durchaus Studien: In einer der bisher umfassendsten Untersuchungen haben Forscher mit Hilfe von Millionen von Nutzern erhoben, ob das soziale Netzwerk die Wahlbeteiligung erhöhen kann. Die Antwort auf diese Frage ist tatsächlich ja. Allerdings geht es hier nicht um parteipolitische Entscheidungen. Die Studie aus dem Jahr 2012 zeigte vielmehr, dass Facebook-Einblendungen darüber, wer von den eigenen Freunden schon seine Stimme abgab, eine verstärkende Wirkung auf die eigene Motivation haben können. Die Studie zeigte aber auch, dass es vor allem die Handlungen von engen Freunden sind, die dabei Entscheidungen beeinflussen können.

Aus Sicht von Wahl- und Kommunikationsstrategen stößt die Methode von Cambridge Analytica auf geteiltes Echo. „Big Data hat die Wahl nicht gewonnen", erklärt zum Beispiel der Hamburger Politikberater und Social Media-Dozent Martin Fuchs—ein Widerspruch, der inzwischen auch von anderen Artikeln herausgestellt wird. „Trump hat es schlicht geschafft, jene Gruppen zu mobilisieren, die sich für seine Inhalte interessieren, und das allgemeine Unwohlsein in der US-amerikanischen Gesellschaft zu adressieren. Das ist Clinton nicht im gleichen Maße gelungen," so Fuchs gegenüber Motherboard. Das Tool halte er zwar für „hilfreich", aber er sei überzeugt, „Trump hätte die Wahl auch ohne Cambridge Analytica gewonnen." Tatsächlich gibt es eine wesentlich offensichtlichere Datengrundlage, um den Wahlerfolg von Trump zu erklären: Die detaillierten Wahldaten, die seit der Abstimmung vom 8. November vorliegen—und die seitdem vielfach und mit großer Sorgfalt auf die diversen Aspekte, die Trump zum Sieg verhalfen, untersucht wurden.

Auch andere Akteure der strategischen Kommunikation sind nicht übermäßig angetan von der der Firma hinter der vermeintlichen Bomben-Methode. Das US-Magazin Ad Age berichtete schon im August über den „durchwachsenen Ruf", den Cambridge Analytica in Washingtoner Politkreisen genießt. Ein hochrangiger Republikaner bemängelte gegenüber dem Fachblatt, die Londoner Firma verstünde zu wenig vom politischen System der USA. Die Datenmodelle seien zwar detailliert und effektiv, doch kümmerten sich die Cambridge-Analysten lieber um den Verkauf ihres Konzepts, statt die eigentliche Aufarbeitung der Daten zu leisten. Auch die Kampagne des ehemaligen Trump-Rivalen Ted Cruz, der eine Zeitlang als Favorit unter den republikanischen Präsidentschaftsanwärtern galt, ließ kein gutes Haar an Cambridge Analytica. Cruz engagierte die Londoner, um sich an die Spitze der republikanischen Partei zu katapultieren, doch trennte sich inmitten der Vorwahlen von ihnen—die Erwartungen seien nicht erfüllt worden, hieß es.

In Europa erreichte Cambridge Analytica schon im Sommer dieses Jahres größere Aufmerksamkeit. Nigel Farage, der Anführer der „leave.eu"-Kampagne, hatte nämlich schon Monate vor Trump auf die Psychomodelle der Firma vertraut und sie mit dem Online-Wahlkampf der EU-Skeptiker beauftragt.

Doch inwieweit die Big-Data-Klitsche, die auch nur eine von mehreren Brexit-Gruppen unterstützte, den EU-Austritt des Landes signifikant befeuert haben könnte, ist nicht überliefert. Dem Tech-Magazin Wired sagte eine interne Quelle, die Firma hätte nur eine „kleine Rolle" gespielt. Aufgrund von Budget-Engpässen sei eine Abmachung gecancelt worden. Bis heute gibt es keine Belege dafür, dass die Ocean-Methode die Abstimmung für den Brexit substantiell beeinflusst hat.

Es lohnt sich allerdings auch, einen genaueren Blick auf die psychologische Grundlage der Arbeit von Cambridge Analytica zu legen: Das Ocean-Modell. Zunächst muss dabei unterschieden werden zwischen dem Ocean-Modell, das die moderne Psychologie als Analyseinstrument nutzt, und der Ocean-Methode, wie sie Cambridge Analytica als Mobilisierungs-Tool einsetzt.

Das Fünf-Faktoren-Persönlichkeitsmodell oder Ocean (abgeleitet von den englischen Anfangsbuchstaben der fünf Faktoren) ist in der modernen Psychologie durchaus der Standard, wie Patrick Mussel von der FU Berlin gegenüber Motherboard bestätigt. Offenheit, Verträglichkeit, Neurotizismus, Extraversion und Gewissenhaftigkeit—die „Big Five"—gelten seit den 90er Jahren als „hinreichend genaue, wenn auch grobe" Charakterzüge, um die Persönlichkeit eines Menschen zu beschreiben, so Mussel. Auf Basis von Fragenkatalogen, Online-Quizzen oder, neuerdings, Facebook-Likes ließen sich Merkmale wie Religionszugehörigkeit oder die politische Gesinnung mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit ermitteln.

Das Magazin verweist zurecht darauf, dass Kosinski schon im Jahr 2012 den Nachweis erbrachte, dass man aus durchschnittlich 68 Facebook-Likes zentrale Aussagen über einen Menschen treffen könne: Mit recht großer Wahrscheinlichkeit würden die Likes zum Beispiel Hautfarbe oder sexuelle Orientierung verraten. Auch wenn so präzise Analysen mit dem Ocean-Modell auf Facebook tatsächlich machbar sind: Dass sich daraus auch ableiten lässt, wie man Menschen manipuliert oder zu Entscheidungen treibt, steht auf einem gänzlich anderen Blatt.

Zwischen Kosinskis Nutzung von Ocean und jener Ocean-Methode, wie sie Cambridge Analytica auf soziale Medien anwendet, muss nämlich ein weiteres Mal unterschieden werden. Der FU-Psychologe Mussel betont, dass letztere eine relativ neue Entwicklung sei— und wie sie sich auf soziale Netzwerke übertragen lässt, um etwa das Wahlverhalten zu beeinflussen, sei noch nicht ausreichend erforscht. Mussel sei keine Studie bekannt, die das bisher nachweisen konnte. Letztlich liegt das Problem hier noch tiefer: Denn ob die Cambridge-Methoden wissenschaftlich taugen oder nicht, könne alleine schon deswegen nicht beurteilt werden, weil die Firma ihre Algorithmen als Geschäftsgeheimnisse hütet.

Jenseits der Frage, wie wirksam die Methode überhaupt Wählerverhalten beeinflussen kann, gibt es da noch ein weiteres Problem: Es ist äußerst kompliziert und aufwändig, das wissenschaftliche Ocean-Modell in die Praxis des Wahlkampfes zu überführen. Denn die riesigen Informationsmengen, die von Datenhändlern über Internetnutzer tagtäglich gesammelt und angeboten werden, müssen erstmal interpretiert und aufbereitet werden, um für Wahlwerbung nützlich zu sein. Das Problem stellt sich insbesondere bei der Ocean-Methode, die nicht große Bevölkerungsgruppen pauschal mit derselben Werbebotschaft adressiert, sondern Mikrotargeting betreibt. Hier werden Zielgruppen so weit ausdifferenziert, dass am Ende jede Kleingruppe eine auf sie individuell zugeschnittene Botschaft erhält.

So erhielten etwa potentielle Trump-Fans am Tag der dritten Präsidentschaftsdebatte zwischen Trump und Clinton laut Magazin sage und schreibe 175.000 verschiedene Variationen von Trump-Argumenten, die auf ihre jeweiligen (errechneten) Präferenzen zugeschnitten waren—Botschaften, die sich „meist nur in mikroskopischen Details" voneinander unterschieden. Neben dem riesigen Aufwand bedeutet ein solches Individualmarketing vor allem auch Kosten: Insgesamt 15 Millionen Dollar erhielten die Big-Data-Werber für ihren Einsatz im US-Wahlkampf, zitiert das Magazin Cambridge Analytica-Chef Nix.

Martin Fuchs schätzt den Aufwand einer Big-Data-Analyse bezogen auf die Bundesrepublik mit ihren gut 60 Millionen Wahlberechtigten auf „mehrere Millionen Euro"—pro Partei. „Der Erfolg der Cambridge-Methode im Vergleich zur Clinton-Methode ist so marginal klein, dass er nicht den Mehraufwand rechtfertigt", sagt Fuchs.

„Die Methode ist weder neu noch Hexenwerk", meint der Hamburger Professor für Digitale Kommunikation und ehemalige Leiter des SPIEGEL Online-Ressorts „Netzwelt" Christian Stöcker. Die Werbung versuche nicht erst seit gestern, ihre Produkte mit Hilfe psychologischer Methoden anzupreisen. „Den Begriff der Werbepsychologie gibt es seit Jahrzehnten", so Stöcker—und mit ihr das Bemühen, auch die Motivationslage der Zielgruppen möglichst genau zu ermitteln. Laut Stöcker liege der qualitative Unterschied der Ocean-Methode zu anderen Werbekonzepten vielmehr darin, dass dank Big Data so viele Daten zur Verfügung stehen wie nie—„Datenschätze, von denen die Wissenschaft seit Jahrzehnten träumt".

Die Ocean-Methode suggeriert jedoch, dass es reicht, Internetnutzern das perfekt auf sie zugeschnittene Werbehäppchen hinzuwerfen, dass sie im Sinne des Algorithmus ihre Präferenzen verstärken oder ändern. Bild, Farbgebung, Ansprache, mikroskopische Feinheiten müssen nur entsprechend kalibiert und auf die (errechnete) Persönlichkeitsstruktur des Nutzers angepasst werden, und schon kann die Werbung auf sein Innerstes zugreifen—Meinungen verstärken, Zweifel säen, Unentschlossenheit senken. Das Design bestimmt das Bewusstsein. Warum Menschen einen bestimmten Kandidaten wählen, welche Motivationen, Interessen und Bedürfnisse sie damit verknüpfen und wie sie zustande kommen, fällte aus dem Analyseraster heraus.

Doch was wäre eigentlich die Konsequenz aus einer solchen Schlussfolgerung? Streiten wir in Zukunft nicht mehr politisch, sondern darüber, wer den besseren Algorithmus entwickelt—oder kaufen kann? Erübrigt sich die Auseinandersetzung mit dem politischen Gegner, weil der Code das neue Gesetz im Wahlkampf ist, und weil datenhungrige Werbe-Bots nur noch darauf angesetzt werden, das eigene Lager zu mobilisieren, nebst den paar Untentschlossenen, die mit wohlfeilen Ads zugebombt werden?

Keine Frage, es lohnt sich, solche Thesen genauer zu betrachten. Nicht zuletzt, weil wir immer noch nicht abschätzen können, welche Blüten die Macht von Big Data-Tools noch treiben wird. Aber es ist zu früh, einen so definitiven Schluss zu ziehen, wie es die Autoren tun, wenn sie behaupten, nur die Statistiker mit der neuen Methode hätten die Wahl gewonnen. Dafür gibt es schlicht (noch) keine abschließenden Belege, nur Mutmaßungen—und trotzdem ist es höchste Zeit, dass wir beginnen, über die Mutmaßungen zu diskutieren.

Richtigstellung (08.12.): In einer früheren Version hatten wir unter Berufung auf den Politikberater Martin Fuchs geschrieben, die Wahlkampfausgaben deutscher Parteien seien bei 20 Millionen Euro gedeckelt. Tatsächlich pendeln nur die Ausgaben der zwei größten Parteien CDU/CSU und SPD bei Landtagswahlen um diesen Wert, liegen bei Bundestagswahlen jedoch deutlich höher.