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7.6.2019 | Von:
Wolfie Christl

Microtargeting. Persönliche Daten als politische Währung

Spätestens seit 2016, mit der Wahl Donald Trumps zum US-Präsidenten, dem Brexit-Referendum sowie den Datenskandalen um Facebook und Cambridge Analytica, tobt eine globale Debatte über digitale Kommunikation und Demokratie. Die einst mit dem Internet verbundenen emanzipatorischen Hoffnungen sind in den Hintergrund getreten. Kaum ein Wahlkampf, bei dem nicht über die digitale Verbreitung von Falschmeldungen oder Hetze diskutiert oder gar versteckte Manipulation vermutet wird. Auch kommerzieller Datenmissbrauch und die Macht der Tech-Plattformen sind in den Fokus gerückt.

Parlamente in aller Welt haben Untersuchungen angestoßen. Ironischerweise war es ausgerechnet der Einsatz von Daten in politischen Kampagnen, der die Debatte über unsere digitale Infrastruktur erst ausgelöst hat. Es geht dabei unter anderem um datengetriebenes "Microtargeting" – also um Praktiken, bei denen kleine Gruppen auf Basis von Datenanalysen mit fein abgestimmter Kommunikation politisch beeinflusst werden sollen.[1] Parteien, politische Kampagnen und andere Lobbys nutzen heute umfassende Daten über die Bevölkerung, insbesondere im Online-Bereich. Wie funktioniert Microtargeting? Welche Rolle spielen Facebook und die datenbasierte Klick-Ökonomie? Und was bedeutet das für Gesellschaft und Demokratie?

Cambridge Analytica und die Trump-Wahlkampagne

Es ist kein Wunder, dass die Beteiligung der Datenfirma Cambridge Analytica bei den Kampagnen für den Brexit und die Wahl Trumps Besorgnis erregt hat. Das Unternehmen hat umfassende Datenbanken über ganze Bevölkerungen zusammengestellt, mit Tausenden Merkmalen pro Person. Mit Hilfe eines Online-Quiz wurde auf Profildaten von 87 Millionen Facebook-NutzerInnen zugegriffen und diese mit Informationen aus Wahlregistern und von privaten Datenhandelskonzernen verknüpft.[2] Dazu war Cambridge Analytica Teil eines undurchsichtigen Firmennetzwerks, das sowohl für Regierungen und militärische Informationsoperationen in Afghanistan als auch für zwielichtige Wahlkampagnen rund um den Globus gearbeitet hat – etwa in den Philippinen, Indien, Pakistan und Kenia.[3]

Die Trump-Kampagne hat im letzten Monat vor der Präsidentschaftswahl fast eine Million US-Dollar täglich für Online-Werbung ausgegeben, mit einem Fokus auf wenige Bundesstaaten.[4] Eigenen Angaben zufolge wurden dabei Listen von WählerInnen mit bestimmten Merkmalen an Facebook geschickt. Die Plattform hat die entsprechenden NutzerInnen identifiziert und als adressierbare Zielgruppen zur Verfügung gestellt. Darüber hinaus hat Facebook nach Personen mit ähnlichen Merkmalen gesucht. Damit konnten viele kleine Gruppen mit angepassten Inhalten versorgt werden – zum Teil auch, um sie zu verunsichern und von der Wahl abzuhalten.[5] Botschaften, Formulierungen und Gestaltung wurden dabei laufend getestet und vermessen, um die effektivsten Kombinationen zu finden. Dazu wurden täglich bis zu 100000 unterschiedliche Varianten von digitalen Werbeanzeigen eingesetzt.[6]

Welche Rolle die Daten- und Analysekapazitäten von Cambridge Analytica dabei genau gespielt haben, ist nach wie vor nicht geklärt. Die Firma hat sich aggressiv selbst vermarktet, die Effektivität ihrer "psychometrischen" Datenanalysen wird allerdings infrage gestellt.[7] Generell sind die Aussagen von Beteiligten wegen ihrer Eigeninteressen mit Vorsicht zu genießen.[8] Medienberichten zufolge hat Facebook die Trump-Kampagne aber auch in internen Dokumenten als Musterbeispiel für eine "innovative" Nutzung der Plattform dargestellt und dabei die permanenten Tests an ahnungslosen NutzerInnen hervorgehoben. Trump hat laut Facebook in den Monaten vor der Wahl 44 Millionen US-Dollar investiert und dabei in Summe 5,9 Millionen Varianten von Inhalten getestet, Clinton hingegen "nur" 66000 Varianten.[9]

Ist Microtargeting also für den Wahlsieg von Trump verantwortlich? Allein sicher nicht. Aber hat es eine Rolle gespielt? Welche Wirkung haben derartige Praktiken? Die Antwort ist: Wir wissen es nicht genau. Ein kürzlich veröffentlichter Überblick zum Forschungsstand diagnostiziert "fehlende Transparenz und viele offene Fragen".[10] Klar ist: Es ist ein riesiges Geschäft. 2018 hat Facebook mit der selektiven Einblendung von Inhalten 55 Milliarden US-Dollar eingenommen, Google gar 113 Milliarden Dollar.[11] Mit politischer Werbung hat Facebook in den USA allein seit Mai 2018 über 550 Millionen Dollar erwirtschaftet.[12] In Großbritannien ist der Anteil, den politische Kampagnen für digitale Werbung ausgeben, von 0,3 Prozent im Jahr 2011 auf 43 Prozent im Jahr 2017 gestiegen.[13]

Auch wenn Parteien in Europa betonen, Datenschutz zu respektieren, machen auch sie sich vielfach eine Infrastruktur zunutze, die letztlich auf permanenter Echtzeit-Überwachung großer Teile der Bevölkerung beruht. Digitales Marketing basiert auf komplexen Mechaniken, die sowohl aus der Makro- wie aus der Mikroperspektive betrachtet werden müssen. So kann Online-Targeting im Einzelfall ungenau sein und große Streuverluste in Kauf nehmen – aber in Summe trotzdem Verhalten verändern. Meist sind nicht Einzelne das Ziel, sondern Gruppen mit bestimmten Eigenschaften. Basis ist trotzdem die flächendeckende Erfassung und Verknüpfung von Daten auf individueller Ebene. Um zu verstehen, wie Online-Targeting eingesetzt werden kann, ist es notwendig, die Funktionsweise der digitalen Klick-Ökonomie genauer zu betrachten.

Beeinflussungsmaschine Klick-Ökonomie

Seit etwas mehr als zehn Jahren werden Daten zur individuellen Adressierung von Online-Werbung eingesetzt.[14] Wenn wir heute eine Website besuchen oder eine App nutzen, wird unser Profil im Hintergrund innerhalb von Millisekunden an den Höchstbietenden versteigert. Wer die Auktion gewinnt, darf eine Botschaft einblenden. Gleichzeitig werden bei jedem Klick Dutzende bis Hunderte Drittfirmen informiert.[15] Diese ergänzen damit ihre digitalen Profile und vermessen, wie wir auf die eingeblendeten Botschaften reagieren. Bezahlt wird meist nicht pro Einblendung, sondern nur, wenn im Anschluss bestimmte Verhaltensweisen zu beobachten sind.[16] Das definierte Ziel kann etwa der Klick auf einen Link sein, das Ansehen eines Videos, eine Registrierung, ein Kauf oder Anderes. Wird dieses Ziel erreicht und die adressierte Person verhält sich wie geplant – klickt also zum Beispiel auf einen Link – spricht man von einer "Konversion" (also einer "Bekehrung"). Viele Anbieter versuchen darum, mit Daten über unseren Alltag möglichst gut vorherzusagen, wie wir uns künftig verhalten werden, und verkaufen dieses Wissen unzählige Male pro Sekunde. Die Ökonomin Shoshana Zuboff hat für diesen Hochfrequenzhandel mit menschlichem Verhalten den Begriff "Überwachungskapitalismus" etabliert.[17]

Unsere Kommunikationsinfrastruktur ist heute auf vielen Ebenen von dieser Logik geprägt. Nicht nur soziale Beziehungen, sondern auch mediale Inhalte und öffentliche Debatten werden immer mehr von digitalen Umgebungen geformt, die auf die Maximierung von Klicks und Interaktionen sowie auf die Verwertbarkeit von Verhalten hin optimiert sind. Dabei ist die Klick-Ökonomie stark von Betrug geprägt: Stimmen aus der Industrie schätzen, dass ein Viertel der Klicks nicht von realen Menschen stammen und Werbetreibenden dadurch ein Schaden von 20 bis 50 Milliarden US-Dollar pro Jahr entsteht.[18] Außerdem werden NutzerInnen gern mit Anzeigen auf Websites mit qualitativ fragwürdigen Inhalten gelockt, die wiederum Werbeanzeigen enthalten und dabei mehr einbringen als die Anzeigen, mit denen sie dorthin gelockt wurden – eine Art Pyramidenspiel.[19] Auch durch politische Angstmache lässt sich mit Online-Werbung Geld verdienen: Vieles deutet etwa darauf hin, dass obskure Websites im US-Wahlkampf 2016 aus rein ökonomischen Motiven irreführende Informationen verbreitet haben, weil diese einfach viel geklickt werden.[20] Natürlich nutzen auch traditionelle Boulevardmedien diese Dynamiken. Ein österreichischer Chefredakteur hat bezüglich Klick-Maximierung offen über das symbiotische Verhältnis mit einer politischen Partei gesprochen.[21]

Im Unterschied zu früher kann heute aber nicht nur das Zielpublikum einer bestimmten Zeitung oder einer TV-Sendung angesprochen werden. Es können quer durch die Bevölkerung Menschen mit bestimmten Eigenschaften gefunden und adressiert werden – durch die flächendeckende Erfassung und Verknüpfung personenbezogener Daten über viele Firmen hinweg. In einer Studie des US-Forschungsinstituts Data & Society ist von einer "digitalen Beeinflussungsmaschine" die Rede, die sowohl kommerziell als auch politisch genutzt werden könne.[22]

Fußnoten

1.
Vgl. Frederik J.Z. Borgesius et al., Online Political Microtargeting: Promises and Threats for Democracy, in: Utrecht Law Review 1/2018, S. 82–96.
2.
Vgl. Jeff Chester/Kathryn C. Montgomery, The Role of Digital Marketing in Political Campaigns, in: Internet Policy Review 4/2017, https://policyreview.info/archives/2017/issue-4«.
3.
Vgl. House of Commons/Digital, Culture, Media and Sport Committee, Disinformation and "Fake News": Interim Report, London 2018, S. 17, S. 53ff., S. 298.
4.
Vgl. Donald Trump and Hillary Clinton’s Final Campaign Spending Revealed, 9.12.2016, http://www.theguardian.com/us-news/2016/dec/09/trump-and-clintons-final-campaign-spending-revealed«.
5.
Vgl. Joshua Green/Sasha Issenberg, Inside the Trump Bunker, With Days to Go, 27.10.2016, http://www.bloomberg.com/news/articles/2016-10-27/inside-the-trump-bunker-with-12-days-to-go«.
6.
Vgl. Lois Beckett, Trump Digital Director Says Facebook Helped Win the White House, 9.10.2017, http://www.theguardian.com/technology/2017/oct/08/trump-digital-director-brad-parscale-facebook-advertising«.
7.
Vgl. Dave Karpf, Will the Real Psychometric Targeters Please Stand Up?, 1.2.2017, https://civichall.org/civicist/will-the-real-psychometric-targeters-please-stand-up«.
8.
Vgl. Andreas Jungherr, Einsatz digitaler Technologie im Wahlkampf, in: Harald Gapski et al. (Hrsg.), Medienkompetenz, Bonn 2017, S. 92–101.
9.
Vgl. Ryan Mac/Charlie Warzel, Congratulations, Mr. President: Zuckerberg Secretly Called Trump After The Election, 19.7.2018, http://www.buzzfeednews.com/article/ryanmac/congratulations-zuckerberg-call-trump-election-2016«.
10.
Vgl. Landesanstalt für Medien NRW, Forschungsstand: Microtargeting in Deutschland und Europa, Düsseldorf 2019.
11.
Vgl. Mozilla, Internet Health Report v.1.0, 2018, S. 66f., https://internethealthreport.org/2018«.
12.
Vgl. Facebook, Werbebericht, http://www.facebook.com/ads/archive/report«, Zugriff am 28.4.2019.
13.
Vgl. UK Electoral Commission, Digital Campaigning. Increasing Transparency for Voters, Juni 2018, S. 4, https://t1p.de/bqgy«.
14.
Vgl. Wolfie Christl/Sarah Spiekermann, Networks of Control. A Report on Corporate Surveillance, Digital Tracking, Big Data & Privacy, Wien 2016, S. 118.
15.
Vgl. Wolfie Christl, Corporate Surveillance in Everyday Life, Juni 2017, S. 44ff., https://crackedlabs.org/dl/CrackedLabs_Christl_CorporateSurveillance.pdf«.
16.
Vgl. z.B. Yu (Jeffrey) Hu/Jiwoong Shin/Zhulei Tang, Incentive Problems in Performance-Based Online Advertising Pricing, in: Management Science 7/2016, S. 2022–2038.
17.
Vgl. Shoshana Zuboff, Das Zeitalter des Überwachungskapitalismus, Frankfurt/M. 2018. Siehe auch den Beitrag von Zuboff in dieser Ausgabe (Anm. d. Red.).
18.
Vgl. Pixelate, Desktop Click Fraud Has Risen From 20% to 25% in 2017, 31.5.2017, http://blog.pixalate.com/desktop-ad-click-fraud-rising-stats-data-2017«; Laurie Sullivan, Brands Lose Up To An Estimated $50 Billion Annually From Ad Fraud, 5.3.2019, http://www.mediapost.com/publications/article/332752«.
19.
Vgl. Jake Bialer, Inside The World Of Ad Arbitrage: An Analysis of 272,220 Taboola Ads, 10.10.2018, https://medium.com/@jbialer/cc044a54881c«.
20.
Vgl. z.B. Dan Tynan, How Facebook Powers Money Machines for Obscure Political "News" Sites, 24.8.2016, http://www.theguardian.com/technology/2016/aug/24/facebook-clickbait-political-news-sites-us-election-trump«.
21.
Vgl. "Zu weit weg von der Bevölkerung", Interview von Markus Huber mit Richard Schmitt, in: Fleisch Magazin 30/2016.
22.
Vgl. Anthony Nadler/Matthew Crain/Joan Donovan, Weaponizing the Digital Influence Machine. The Political Perils of Online Ad Tech, 17.10.2018, https://datasociety.net/output/weaponizing-the-digital-influence-machine«.
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Dieser Text ist unter der Creative Commons Lizenz "CC BY-NC-ND 3.0 DE - Namensnennung - Nicht-kommerziell - Keine Bearbeitung 3.0 Deutschland" veröffentlicht. Autor/-in: Wolfie Christl für Aus Politik und Zeitgeschichte/bpb.de

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