Berlin - Mit allem, was wir tun, geben wir etwas ber uns preis: Das T-Shirt, die Lieblingsband, der Laden, in dem wir einkaufen - alles Puzzlestcke fr ein Bild unserer Persnlichkeit. Je mehr davon bekannt ist, umso schrfer ist das Bild.
Wie gut ein Computerprogramm Persnlichkeitsmerkmale von Menschen abschtzen kann, zeigt eine neue Studie ber Facebook-Likes. Michael Kosinsky von der University of Cambridge und seine Kollegen haben dabei als einzige Information die Klicks auf den "Gefllt mir"-Button von 58.000 Facebook-Mitgliedern benutzt. Damit konnten sie beispielsweise mit einer Trefferquote von 93 Prozent das Geschlecht vorhersagen und mit 73 Prozent Genauigkeit Zigarettenraucher identifizieren.
"Wir zeigen, dass man eine Vielzahl von persnlichen Eigenschaften automatisch und akkurat aus den Facebook-Likes einer Person ableiten kann", schreiben die Forscher im Fachblatt "Proceedings of the National Academy of Sciences". In ihrer Studie benutzen sie ein mathematisches Modell, das quasi mit den Likes einer Person gefttert wird und daraus errechnet, ob der Betreffende ein Anhnger der Demokraten oder der Republikaner ist, Muslim oder Christ.
An der Studie nahmen 58.466 Freiwillige aus den USA teil, die den Forschern Zugriff auf die von Ihnen vergebenen Likes gegeben hatten. Im Durchschnitt hatte jeder der Teilnehmer 170 Mal den Facebook-Button geklickt. Die Likes verteilten sich auf 55.814 verschiedene Web-Angebote wie cnn.com oder die Nachrichtensatire "The Colbert Report".
Das mathematische Modell erlaubte dann ziemlich przise Vorhersagen etwa zur sexuellen Orientierung oder zur politischen Einstellung. Die hchste Trefferquote erreichte es bei der Frage nach der Hautfarbe (wei oder schwarz) - in 95 Prozent der Flle lag es dabei richtig.
Um die Vorhersagen ihres Modells berprfen zu knnen, nutzten die Forscher Fragebgen zur Persnlichkeit, die jeder der Studienteilnehmer ausfllen musste. Teils griffen die Wissenschaftler dabei auch auf Informationen zurck, welche die Probanden selbst in ihren Facebook-Profilen hinterlegt hatten. Dort knnen Nutzer beispielsweise angeben, ob sie an Mnnern oder Frauen interessiert sind.
Bei der Vorhersagte der Intelligenz erreichte das Modell nur eine Genauigkeit von 39 Prozent. Bestimmte Like-Buttons erlaubten allerdings trotzdem zuverlssige Prognosen. Der "Colbert Report" beispielsweise erwies sich als Indikator hoher Intelligenz. Klicks bei der Motorradmarke Harley Davidson oder der Parfmeriekette "Sephora" waren hingegen ein Hinweis auf geringere Intelligenz.
"Die Studie zeigt, wie wenige Daten von einem Menschen ausreichen, um automatisch und przise eine Vielzahl persnlicher Informationen abzuschtzen", schreiben die Forscher. Zugleich warnen sie vor einem mglichen Missbrauch derartiger Analysen. Man knne damit leicht viele Menschen durchleuchten - ohne deren Einwilligung und ohne, dass diese etwas davon mitbekmen. "Es sind Situationen vorstellbar, in denen solche Vorhersagen, selbst wenn sie falsch sind, das Wohl eines Menschen gefhrden, seine Freiheit oder gar sein Leben."
Wie umstritten die Mglichkeiten der Datenanalyse sind, hatte der Streit um die Kreditwrdigkeits-Auskunftei Schufa im Sommer 2012 gezeigt. Die Ankndigung der Schufa, das Potential sozialer Medien zur Bonittsprfung untersuchen zu lassen, hatte Datenschtzer und Politiker alarmiert. Nach massiver Kritik an dem Vorhaben stoppte das von der Schufa beauftragte Hasso-Plattner-Institut das Projekt.
Nutzer sozialer Netzwerke sollten genau aufpassen, welche Informationen sie ffentlich machen mchten und welche nicht. Niemand sollte sich falschen Illusionen hingeben: Was ffentlich ist, wird auch genutzt, etwa von Strafverfolgungsbehrden, Kriminellen - oder Scheidungsanwlten, die dort nach Belegen fr Ehebruch suchen. Und der Internetgigant Facebook macht letztlich nichts anderes, als mit der Persnlichkeit seiner Nutzer Geld zu verdienen.
Tipp: Ob die eigenen "Gefllt mir"-Angaben ffentlich sind oder nicht, lsst sich leicht in der eigenen Timeline entstellen. Es gengt ein Klick auf den Privatsphre-Button unter einer beliebigen mit Like markierten Seite.
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