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Goldstaub

7.6.2019 | Von:
Wolfie Christl

Microtargeting. Persönliche Daten als politische Währung

Rasterfahndung und Verhaltensmanagement mit Facebook

Facebook spielt mittlerweile eine wichtige Rolle in der Politik. Ausgangspunkt für den Einsatz sind die sogenannten Seiten von Parteien und PolitikerInnen auf der Plattform. Deutsche Parteien betreiben jeweils bis zu 1500 Facebook-Seiten, von Ortsgruppen bis zur Bundesebene.[23] Diejenigen, die einer solchen Seite bereits aktiv auf Facebook folgen, können über diesen Kanal mit Inhalten "bespielt" werden. Aber nur ein Bruchteil von ihnen bekommt die Postings wirklich zu sehen. Die "organische" Reichweite – jene, die ohne Zuzahlung erreicht wird – ist im Laufe der Jahre auf ein Minimum gesunken.[24] Bezahlung schafft hier Abhilfe: Postings können dadurch an deutlich mehr – oder an ganz bestimmte – NutzerInnen ausgespielt und Interaktionen gezielt verstärkt werden. Die Reichweite erhöht sich auch, wenn viele interagieren – wenn also ein Posting mit einem "Like" versehen, kommentiert oder geteilt wird. Gegen Geld können diejenigen, die bereits interagiert haben, zusätzlich als Werbeträger benutzt werden. Im Optimalfall entsteht eine selbstverstärkende Dynamik und die Inhalte verbreiten sich "viral". Dies alles als "Werbung" zu bezeichnen, greift eigentlich zu kurz.

Facebook bietet viele Funktionen an, um in diese Dynamiken einzugreifen. Dazu sortiert die Plattform ihre NutzerInnen in Hunderttausende Kategorien entlang demografischer Eigenschaften, Interessen und Verhaltensweisen – darunter viele sensible Attribute, aus denen etwa die politische Einstellung abgeleitet werden kann.[25] Parteien können beliebig viele dieser Kategorien kombinieren, um kleine Gruppen anzusprechen. Diese Art der Rasterfahndung kann auch in Kombination mit Postings eingesetzt werden, die nicht allgemein öffentlich sichtbar sind. Diese sogenannten dark posts sehen so aus wie andere Inhalte einer Facebook-Seite, können aber gezielt nur bestimmten Gruppen eingeblendet werden. Auch wenn eine Partei nur rudimentäre Targeting-Kategorien wählt, um etwa schlicht möglichst viele NutzerInnen in einem Land zu erreichen, nutzt sie die geballte Datenmacht der Plattform in ihrer ganzen Tiefe. Denn die Facebook-Algorithmen sind daraufhin optimiert, auch in diesem Fall unter allen NutzerInnen im Land diejenigen zu finden, für die die Inhalte "relevant" sind und die wahrscheinlich reagieren.[26]

Eine zentrale Komponente der Targeting-Mechaniken auf Facebook sind die sogenannten Audiences.[27] Im einfachsten Fall handelt es sich dabei um Listen von NutzerInnen, die sich aus den gewählten Kategorien ergeben – etwa alle Single-Männer über 50 in Leipzig, die sich für Glücksspiel, nicht aber für die SPD interessieren. Alternativ besteht eine Audience aus NutzerInnen, die bereits mit den eigenen Inhalten interagiert haben – etwa all diejenigen, die ein Posting kommentiert haben, sich für eine bestimmte Wahlkampfveranstaltung "interessieren" oder sich – als Beispiel – mindestens zehn Sekunden lang ein Video über "Chemtrails" angesehen haben.

Digitale Zwillinge und Daten abseits von Facebook

Genau genommen sind Audiences auf Facebook keine statischen Listen, sondern dynamische Bündel aus Regeln. Welche NutzerInnen enthalten sind, wird abhängig von deren Verhalten in Echtzeit aktualisiert. Es können viele unterschiedliche Audiences verwaltet und verknüpft werden. Schließlich kann Facebooks mächtige "Lookalike"-Mechanik dazu genutzt werden, um digitale Zwillinge zu finden – also Personen mit möglichst ähnlichen Verhaltensweisen. Politische Kampagnen können so zum Beispiel mit eigens erstellten – und nur für bestimmte Gruppen sichtbaren – Inhalten eine kleine Zahl von wütenden Menschen in einer Audience "einfangen". Facebook sucht dann über die Bevölkerung hinweg nach ähnlichen und besonders aktiven Personen, die als Hebel zur Reichweitensteigerung eingesetzt werden können. In Österreich waren im Wahlkampf 2017 zum Beispiel nur 8900 Personen für die Hälfte aller Facebook-Kommentare verantwortlich[28] – lohnenswerte Ziele.

Audiences können auch auf Basis von Daten erstellt werden, die außerhalb von Facebook erfasst wurden. Einerseits können politische Kampagnen den sogenannten Facebook-Pixel in ihre Websites und Apps einbauen – ein kleines Programm, das Nutzungsdaten an die Plattform überträgt. Wer die betroffenen Websites oder Apps nutzt, wird von Facebook identifiziert und in Echtzeit Teil einer Audience, die dann dort weiter eingesetzt werden kann. Andererseits können mit sogenannten Custom Audiences Listen mit Namen, Telefonnummern oder E-Mail-Adressen an Facebook geschickt werden.[29] Die Trump-Kampagne hat höchstwahrscheinlich Custom Audiences dazu genutzt, um durch Datenanalysen erstellte Listen von WählerInnen hochzuladen – und dann diese und ähnliche Personen adressiert.[30]

Facebook verkauft eine Vielzahl an Funktionen, die es ermöglichen, NutzerInnen zu finden, die sich wahrscheinlich wie gewünscht verhalten – also auf bestimmte Inhalte klicken, sie kommentieren oder teilen – und hilft dabei nach, dass sie sich so verhalten. Denn die Anregung möglichst vieler Interaktionen liegt dem Geschäftsmodell der Plattform zugrunde. Je provokativer die Inhalte, desto günstiger wird es, sie bezahlt zu verstärken. Basis dafür sind die Datenbestände von Facebook. Mit dem Facebook-Pixel und Custom Audiences potenzieren sich die Möglichkeiten, denn damit können politische Kampagnen jegliches Verhalten außerhalb der Plattform zur Grundlage für ihre Aktivitäten auf Facebook machen. Letztlich kann so alles zur Audience werden – egal ob ein Auszug aus einer Wählerdatenbank, die BesucherInnen eines ganz bestimmten Artikels auf einer Website oder Listen von Personen, die von Datenhandelsfirmen oder Analysedienstleistern wie Cambridge Analytica zusammengestellt wurden.[31]

Das manipulative Potenzial vervielfacht sich, sobald mit NutzerInnen so lange experimentiert wird, bis sie sich verhalten wie gewünscht – wenn sie also etwa einen Beitrag aufrufen oder teilen. Facebook bietet diesbezüglich an, automatisiert verschiedene Kombinationen von Texten, Bildern und Videos zu testen.[32] Vor Jahren hat die Plattform selbst derartige Experimente gemacht: Dabei wurde bei Millionen von ahnungslosen NutzerInnen die Reihenfolge und Gewichtung der eingeblendeten Inhalte manipuliert, ein anderes Mal wurden Aufforderungen, wählen zu gehen, eingeblendet. In beiden Fällen habe sich – so heißt es in von Facebook publizierten Studien – die Wahlbeteiligung bei den betroffenen Gruppen leicht erhöht.[33]

Trumps Team hat auch abseits von Wahlen Tausende Facebook-Werbeanzeigen im Einsatz, nach eigenen Angaben "um zu testen und zu lernen".[34] Bislang gibt es nur eine Studie, in der systematisch untersucht wurde, welchen Arten von Targeting europäische NutzerInnen auf Facebook ausgesetzt sind. Basis waren 85 Personen, denen zwischen April 2017 und Juli 2018 insgesamt 71000 bezahlte Postings eingeblendet wurden. Bei 17 Prozent der Anzeigen wurde Lookalike-Targeting eingesetzt, bei acht Prozent Verhaltensdaten von externen Websites oder Apps, und bei zwei Prozent wurden Daten genutzt, die via Custom Audiences hochgeladen wurden.[35] Über den konkreten Einsatz durch die Politik gibt es jedoch kaum belastbare Daten. Sowohl Lookalike-Targeting[36] als auch der Facebook-Pixel[37] dürften auch in der EU oft eingesetzt werden, Custom Audiences zumindest zum Teil.[38] In jedem Fall ist der Einsatz von Facebook für politische Kampagnen in vieler Hinsicht datenschutzrechtlich fragwürdig.[39]

Google bietet ähnliche Funktionen, inklusive der Einbindung von extern erfassten Daten. Abseits der großen Plattformen können derartige Audiences – also regelbasierte Listen über Einzelpersonen und deren Verhalten – nahezu grenzenlos und in Echtzeit zwischen Hunderten Anbietern verschoben werden.[40]

Fußnoten

23.
Vgl. Jörg Diehl et al., How the German Right Wing Dominates Social Media, 29.4.2019, http://www.spiegel.de/international/germany/a-1264933.html«.
24.
Vgl. Brandon Lee, The Death of Social Media Organic Reach and How to Overcome It, 4.9.2018, http://www.curatti.com/death-social-media-organic-reach«.
25.
Vgl. José González Cabañas et al., Unveiling and Quantifying Facebook Exploitation of Sensitive Personal Data for Advertising Purposes, USENIX Security Symposium, Baltimore 15.–17.8.2018, http://www.usenix.org/conference/usenixsecurity18/presentation/cabanas«.
26.
Vgl. Muhammad Ali et al., Discrimination Through Optimization: How Facebook’s Ad Delivery Can Lead to Skewed Outcomes, 3.4.2019, https://arxiv.org/abs/1904.02095«.
27.
Für eine Beschreibung von Audiences/Targeting siehe Facebook, Zielgruppen, http://www.facebook.com/business/help/168922287067163«, Zugriff am 25.4.2019.
28.
Vgl. Sofia Palzer-Khomenko et al., Facebook: 8900 User bestimmten Wahlkampf-Diskurs, 2.1.2018, http://www.mokant.at/1802-facebook-user-wahlkampf-diskurs«.
29.
Vgl. Christl (Anm. 15), S. 47.
30.
Vgl. Antonio García Martínez, How Trump Conquered Facebook – Without Russian Ads, 23.2.2018, http://www.wired.com/story/how-trump-conquered-facebookwithout-russian-ads«.
31.
Vgl. ebd.
32.
Vgl. Florian Litterst, Facebook Dynamic Creative, 18.11.2017, http://www.adsventure.de/facebook-dynamic-creative«.
33.
Vgl. Christl (Anm. 15), S. 77.
34.
Gary Coby auf Twitter, 24.5.2018, https://twitter.com/GaryCoby/status/999764292181340163«.
35.
Vgl. Athanasios Andreou et al., Measuring the Facebook Advertising Ecosystem, Network and Distributed System Security Symposium, San Diego, 24–27.2.2019, http://www.eurecom.fr/publication/5779«.
36.
Vgl. Tom Dobber et al., Two Crates of Beer and 40 Pizzas: The Adoption of Innovative Political Behavioural Targeting Techniques, in: Internet Policy Review 4/2017, https://policyreview.info/archives/2017/issue-4«.
37.
Vgl. Peter Teffer, Tory and National Front Websites Hid Facebook Tracking Pixel, 13.4.2018, https://euobserver.com/justice/141589«.
38.
Vgl. Information Commissioner’s Office, Democracy Disrupted? Personal Information and Political Influence, 11.7.2018, https://ico.org.uk/media/2259369/democracy-disrupted-110718.pdf«.
39.
Vgl. Konferenz der unabhängigen Datenschutzaufsichtsbehörden des Bundes und der Länder, Positionierung zur Verantwortlichkeit und Rechenschaftspflicht bei Facebook-Fanpages sowie der aufsichtsbehördlichen Zuständigkeit, 1.4.2019.
40.
Vgl. Christl (Anm. 15), S. 49f.
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