Ziel der folgenden Hausarbeit ist es, ein initiales Verständnis für die Problematik der Wahlbeeinflussung durch Big Data-Technologie von Datenanalyse-Unternehmen zu schaffen und einen Ausblick auf die Zukunft von Wahlkämpfen zu geben. Dieses Ziel wird mit einer qualitativen Einzelfallanalyse unter Berücksichtigung von wissenschaftlichen Monografien und Fachartikeln erfüllt.
Diese Hausarbeit fokussiert sich dabei ausschließlich darauf, wie das Missbrauchspotenzial von Big Data einzuschätzen ist und reflektiert spezifische Abläufe im Rahmen der organisierten Wahlmanipulation. Mittels theoretischer Konzeption von Big Data-Analysen und dem Microtargeting von Datenanalyse-Unternehmen und dem konkreten Fallbeispiel rund um
den Skandal des Datenmissbrauchs durch Cambridge Analytica aus dem Jahr 2016, werden mögliche Erklärungsansätze aufgezeigt. Diese Hausarbeit erhebt hierbei jedoch keinen Anspruch auf vollständige und lückenlose Ausführungen. Ebenfalls werden die rechtlichen und ethischen Aspekte im Zusammenhang mit dieser Thematik bewusst ausgeklammert und nicht behandelt.
In Kapital 2 dieser Hausarbeit wird zunächst die Methodik der Untersuchung beschrieben. Dabei wird der aktuelle Forschungsstand vorgestellt, die angewandte Forschungsmethode erläutert und die relevanten Begriffe definiert und voneinander abgegrenzt. Kapitel 3 beschäftigt sich anschließend mit dem Datenanalyse-Unternehmen Cambridge Analytica. Im Vordergrund steht hierbei die Beteiligung des Unternehmens am US-Wahlkampf 2016. Kapitel 4 beschäftigt sich mit datengestützten Methoden in deutschen Wahlkämpfen. In Kapitel 5 wird daraus folgend die Bedeutung von Big Data und Microtargeting in künftigen Wahlkämpfen thematisiert. Kapitel 6 fasst die zentralen Ergebnisse zusammen und liefert einen Ausblick für die Nutzung von Big Data im politischen Geschehen.
Inhaltsverzeichnis
1 EINLEITUNG
2 METHODIK
2.1 AKTUELLER FORSCHUNGSSTAND
2.2 FORSCHUNGSMETHODE
2.3 BEGRIFFSBESTIMMUNGEN
2.3.1 Big Data
2.3.2 Microtargeting
2.3.3 Psychometrie
2.3.4 Profiling
3 DAS POLITIKUM CAMBRIDGE ANALYTICA
3.1 CAMBRIDGE ANALYTICA UND DER US-WAHLKAMPF 2016
3.2 WEITERE BETEILIGUNGEN VON CAMBRIDGE ANALYTICA
4 DATENBASIERTER WAHLKAMPF IN DEUTSCHLAND
5 DIE BEDEUTUNG FÜR KÜNFTIGE WAHLKÄMPFE
6 FAZIT UND AUSBLICK
Zielsetzung & Themen
Die Hausarbeit untersucht die Auswirkungen und das Missbrauchspotenzial von Big-Data-Technologien sowie Microtargeting auf politische Wahlkämpfe, wobei der Skandal um Cambridge Analytica als zentraler Analysegegenstand dient.
- Analyse der Rolle von Big Data in modernen Wahlkämpfen.
- Untersuchung des Cambridge Analytica-Skandals und seiner Methoden.
- Reflektion über datengestützte Wahlkampfmethoden in Deutschland.
- Diskussion über die Balance zwischen Innovation und demokratischer Legitimität.
- Ausblick auf künftige Herausforderungen der politischen Kommunikation.
Auszug aus dem Buch
3.1 Cambridge Analytica und der US-Wahlkampf 2016
Das britische Datenanalyse-Unternehmen Cambridge Analytica wurde 2013 als Tochterunternehmen der SCL-Gruppe mit Sitz in London gegründet (Beuth/Horchert 2018). Begonnen hat der Skandal rund um Facebook und Cambridge Analytica mit der App eines Drittanbieters. Aleksandr Kogan entwickelte die App ‚thisisyourdigitallife‘ bei der Facebook Nutzer die Möglichkeit hatten Persönlichkeitstests nach dem OCEAN-Modell (Kapitel 2.3.3) zu machen. Die App sammelte dabei nicht nur Informationen über die etwa 270.000 Menschen, die die Anwendung nutzten, sondern auch von deren Facebook-Kontakten. Aus 270.000 Datensätzen ergaben sich so Daten von rund 87 Millionen Nutzern, welche gespeichert und ausgewertet wurden (Dachwitz u.a. 2018). In den Medien wurde in diesem Zusammenhang häufig von einem Datenleck bei Facebook gesprochen (Dörr 2018). De facto ist jedoch niemand in die Systeme von Facebook eingedrungen und hat unberechtigt Daten abgegriffen. Von einem Datenmissbrauch kann man dennoch sprechen, da die Daten der circa 87 Millionen Nutzer nicht an Dritte hätte weitergegeben werden dürfen. Dies ist jedoch mit der Weitergabe der Daten von Kogan an Cambridge Analytica geschehen (Dachwitz u.a. 2018).
Cambridge Analytica gelangte so an zwei Arten von Daten (Dachwitz u.a. 2018): 1. Daten, die Nutzer ohnehin mit den meisten Anwendungen von Drittanbietern auf Facebook teilen. Hierbei handelt es sich angefangen bei den „Gefällt mir“-Angaben um Aktivitäten und Kontakten über eigene soziodemografische Daten bis hin zu sensibleren Daten wie die eigene Religion oder die politische Überzeugung. 2. Daten im Zusammenhang mit dem Persönlichkeitstest der App ‚thisisyourdigitallife‘, mit deren Hilfe ein psychologisches Profil der Nutzer erstellt werden konnte. Auf Basis ihrer statistischen Ähnlichkeit wurden auch Nutzer mittels einer ‚Lookalike-Audience‘ kategorisiert, welche den Fragebogen nicht ausgefüllt hatten. Darüber hinaus erstellte Kogan Analysen zu der politischen Einstellung, der Intelligenz und der Lebenszufriedenheit der Personen.
Zusammenfassung der Kapitel
1 EINLEITUNG: Die Einleitung beleuchtet die steigende Bedeutung von Daten als Rohstoff der Zukunft und führt in die Problematik der politischen Wahlmanipulation durch Datenanalyse am Beispiel von Cambridge Analytica ein.
2 METHODIK: Dieses Kapitel beschreibt den aktuellen Forschungsstand zu Big-Data-Anwendungen in der Politik und legt die methodische Herangehensweise der qualitativen Einzelfallanalyse sowie die Definition der Kernbegriffe dar.
3 DAS POLITIKUM CAMBRIDGE ANALYTICA: Hier wird der Cambridge Analytica-Skandal detailliert aufgearbeitet, wobei der Fokus auf dem Datensammelprozess und den gezielten Beeinflussungsstrategien im US-Wahlkampf 2016 liegt.
4 DATENBASIERTER WAHLKAMPF IN DEUTSCHLAND: Der Abschnitt untersucht, inwieweit deutsche Parteien auf datengestützte Methoden und Microtargeting zurückgreifen und wo die Grenzen zur US-Praxis liegen.
5 DIE BEDEUTUNG FÜR KÜNFTIGE WAHLKÄMPFE: Dieses Kapitel analysiert, welche Herausforderungen und Gefahren für den politischen Diskurs durch Microtargeting entstehen und welche Rolle soziale Medien künftig spielen.
6 FAZIT UND AUSBLICK: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen, betont die notwendige Balance zwischen technologischem Fortschritt und demokratischer Transparenz und gibt einen Ausblick auf künftige Entwicklungen.
Schlüsselwörter
Big Data, Microtargeting, Cambridge Analytica, Wahlmanipulation, Psychometrie, Profiling, Soziale Medien, Demokratie, Wahlkampf, Datennutzung, politische Kommunikation, Filterblase, Meinungsbildung, Algorithmen, Datenschutz
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt die Untersuchung von digitalen Methoden der Wählerbeeinflussung durch Big-Data-Analysen, exemplarisch dargestellt am Skandal um das Unternehmen Cambridge Analytica.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zentral sind die theoretische Konzeption von Big Data, die Funktionsweise von Microtargeting, die Analyse des US-Wahlkampfes 2016 sowie der Status quo in Deutschland.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist es, ein Verständnis für die Problematik der Wahlbeeinflussung durch Datenanalyse-Unternehmen zu schaffen und einen Ausblick auf die Zukunft politischer Wahlkämpfe zu geben.
Welche wissenschaftliche Methode wurde verwendet?
Die Autorin bedient sich der qualitativen Einzelfallanalyse unter Berücksichtigung wissenschaftlicher Monografien und Fachartikel.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die methodischen Grundlagen, die detaillierte Fallstudie zu Cambridge Analytica sowie eine Analyse der Adaption dieser Methoden in deutschen Wahlkämpfen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Neben den Kernbegriffen Big Data und Microtargeting sind Datenschutz, politische Manipulation und die Rolle sozialer Medien als Informationsquellen entscheidend.
Wie gelangte Cambridge Analytica an die Daten der Facebook-Nutzer?
Über eine Drittanbieter-App namens ‚thisisyourdigitallife‘, die Persönlichkeitstests durchführte, wurden nicht nur die Daten der App-Nutzer, sondern auch die ihrer Facebook-Kontakte gesammelt.
Warum wird im deutschen Wahlkampf anders mit Daten umgegangen als in den USA?
Dies liegt primär an den unterschiedlichen Datengrundlagen; in den USA existieren zentrale, öffentliche Wählerlisten (Voter Files), während in Deutschland solche Datensätze nicht zugänglich sind.
Was bedeutet das OCEAN-Modell im Kontext der Arbeit?
Das OCEAN-Modell (Fünf-Faktoren-Modell) dient dazu, Persönlichkeitsprofile von Menschen zu erstellen, um auf dieser Basis emotional und motivational gezielte Wahlwerbung auszuspielen.
Was sind laut der Autorin mögliche konstruktive Vorteile von Big Data?
Technologien könnten genutzt werden, um schädliche ‚Social Bots‘ in sozialen Medien zu enttarnen und der Politik helfen, besser mit Bürgern in Dialog zu treten, um Politikverdrossenheit entgegenzuwirken.
- Quote paper
- Andrea Schmitz (Author), 2021, Big Data im politischen Wahlkampf. Der Einfluss personalisierter Werbung am Beispiel "Cambridge Analytica", Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1163759
