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.
Auf einen Blick
- Note: 1,7
- Qualitative Einzelfallanalyse zu Cambridge Analytica und Big-Data-Technologie
- Betrachtung der CDU-App Connect17 im datengestützten Haustürwahlkampf
- Brexit-Kampagne Vote Leave und ihre Verbindung zu Cambridge Analytica
- 36 Quellen im Literaturverzeichnis
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 und Themen
Die Arbeit untersucht anhand des Falls Cambridge Analytica, wie Datenanalyse-Unternehmen Big Data und personalisierte Ansprache zur möglichen Beeinflussung von Wahlentscheidungen einsetzen. Ziel ist es, ein erstes Verständnis für das Missbrauchspotenzial zu schaffen und die Bedeutung datenbasierter Methoden für künftige Wahlkämpfe zu beleuchten.
- Big Data und politische Wähleransprache
- Microtargeting, Psychometrie und Profiling
- Cambridge Analytica im US-Wahlkampf 2016
- Datenbasierte Wahlkampfmethoden in Deutschland
- Chancen und Risiken für künftige Wahlkämpfe
Auszug aus dem Buch
2.3.2 Microtargeting
Der Begriff Microtargeting im politischen Kontext wird im Volksmund in der Verwendung häufig breit gestreut und für jegliche Art von datengestütztem Wahlkampf verwendet. Per Definition ist Microtargeting jedoch die personalisierte und zielgerichtete Ansprache einzelner Wähler unter Vorhersage der Auswirkungen dieser Ansprache. Microtargeting findet nach dieser Definition nicht ausschließlich im Internet statt. Es kann sich ebenso um datengestützte Haustürwahlkämpfe oder gezielte Telefonanrufe handeln. Mit seinen unterschiedlichen Erscheinungsformen ermöglicht Microtargeting politischen Parteien eine neue Dimension des Wahlkampfes (Kolany-Raiser/Radtke: 85).
Das Interesse von Parteien im Wahlkampf Microtargeting zu betreiben, liegen im Wesentlichen in der Effizienzsteigerung und der Kostensenkung. Mithilfe von Microtargeting können die Wählergruppen ausfindig gemacht werden, bei denen sich eine Ansprache lohnt. Hierdurch können knappe Ressourcen wie Zeit und Geld für die Gewinnung der Wähler aufgebracht werden, welche am ehesten zu überzeugen sind. Durch diese gezielte Ansprache und Mobilisierung dieser Wählergruppen können im Vergleich zu einer breit angelegten Ansprache aller Wahlberechtigten insgesamt Kosten für die Ansprache je Wähler gespart werden. Hierbei gilt der Grundsatz: je mehr Daten beziehungsweise je konkreter die Daten, desto genauer die Prognose und die Kostenersparnis (Kolany-Raiser/Radtke: 86).
Risiken dieser Methode werden in diesem Zusammenhang darin gesehen, dass kleine Wählergruppen mit für sie passenden Nachrichten und Wahlbotschaften angesprochen werden und hierdurch eine sogenannte ‚Filterblase‘ entsteht, welche einen freien und öffentlichen Diskurs nahezu unmöglich macht, da es Kontrollinstanzen wie Journalisten ausschließt (Kolany-Raiser/Radtke: 87).
Zusammenfassung der Kapitel
1 EINLEITUNG: Die Einleitung führt in die Rolle sozialer Medien und digitaler Daten bei der politischen Einflussnahme ein. Sie erläutert Ziel und Aufbau der Arbeit.
2 METHODIK: Das Kapitel stellt den Forschungsstand und die qualitative Einzelfallanalyse vor. Außerdem definiert es Big Data, Microtargeting, Psychometrie und Profiling.
3 DAS POLITIKUM CAMBRIDGE ANALYTICA: Im Mittelpunkt stehen die Datennutzung durch Cambridge Analytica und die Aktivitäten des Unternehmens im US-Wahlkampf 2016. Weitere politische Beteiligungen, unter anderem im Umfeld des Brexit-Referendums, werden ebenfalls behandelt.
4 DATENBASIERTER WAHLKAMPF IN DEUTSCHLAND: Das Kapitel betrachtet digitale Werbung und datengestützten Haustürwahlkampf deutscher Parteien. Es thematisiert zudem Unterschiede zwischen den Datengrundlagen in Deutschland und den USA.
5 DIE BEDEUTUNG FÜR KÜNFTIGE WAHLKÄMPFE: Erörtert werden mögliche Einsatzformen und Risiken von Microtargeting sowie die Rolle sozialer Medien. Weitere Themen sind Transparenz, öffentliche Akzeptanz und Regulierung.
6 FAZIT UND AUSBLICK: Das Schlusskapitel bündelt die Überlegungen zum Einfluss datenbasierter Wahlkampfinstrumente und blickt auf gesellschaftliche und politische Herausforderungen.
Schlüsselwörter
Big Data, politischer Wahlkampf, Cambridge Analytica, Microtargeting, personalisierte Werbung, Psychometrie, Profiling, Wähleransprache, soziale Medien, Datenmissbrauch, US-Wahlkampf 2016, Bundestagswahl 2017, qualitative Einzelfallanalyse
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit?
Die Arbeit behandelt den Einsatz datenbasierter und personalisierter Werbung im politischen Wahlkampf am Beispiel Cambridge Analytica.
Welche Themenfelder stehen im Mittelpunkt?
Im Zentrum stehen Big Data, Microtargeting, psychometrische Verfahren, Profiling und die Nutzung sozialer Medien für politische Werbung.
Welches Ziel verfolgt die Untersuchung?
Sie soll ein erstes Verständnis für das Missbrauchspotenzial datenbasierter Wahlbeeinflussung schaffen und die Bedeutung solcher Verfahren für künftige Wahlkämpfe beleuchten.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Autorin verwendet eine qualitative Einzelfallanalyse und berücksichtigt wissenschaftliche Monografien und Fachartikel.
Was behandelt der Hauptteil?
Er untersucht den Fall Cambridge Analytica, betrachtet datengestützte Wahlkampfmethoden in Deutschland und diskutiert deren mögliche künftige Bedeutung.
Welche Schlüsselbegriffe kennzeichnen die Arbeit?
Zu den zentralen Begriffen gehören Big Data, Microtargeting, Psychometrie, Profiling, personalisierte Werbung und Datenmissbrauch.
Welche Rolle spielt der US-Wahlkampf 2016?
Er bildet den Schwerpunkt der Fallanalyse und dient dazu, die Aktivitäten von Cambridge Analytica und die Nutzung persönlicher Daten im Wahlkampf zu untersuchen.
Welches Beispiel für datengestützten Haustürwahlkampf wird genannt?
Die Arbeit beschreibt die CDU-App Connect17 und eine Potenzialanalyse zur Auswahl von Wohngebieten für die persönliche Wähleransprache.
Wie wird das OCEAN-Modell eingeordnet?
Es wird als psychometrisches Modell vorgestellt, das Persönlichkeit anhand von fünf Merkmalen beschreibt und im Zusammenhang mit der Erstellung von Persönlichkeitsprofilen behandelt wird.
- 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
