Facebook 21.06.2017
Eine Studie der USC Berkeley belegt, dass ein Algorithmus einzig aus den Likes und Status-Updates, die ein User im sozialen Netzwerk Facebook preisgibt, erkennt, ob dieser gelegentlich Drogen nimmt oder nicht. Dazu muss der Nutzer nicht einmal konkret darüber schreiben.
Für die Forschungsarbeit haben die Wissenschaftler die Aktivitäten von rund elf Mio. Facebook-Nutzern und rund 22 Mio. Status-Updates von 150.000 Usern analysiert. Zur Auswertung nutzen die Studienautoren eine Machine-Learning-Software, die unter anderem bestimmte Schlüsselwörter wie 'fuck', 'hate', 'kill', 'blood', 'pain' und 'sex' erfasst und einordnet.
Die gleiche Software konnte in einer vorangegangenen Studie bereits abschätzen, dass Menschen, die sich gerne Anime-Serien ansehen, weniger Alkoholexzesse haben, während Fans des Thrillers 'V wie Vendetta' öfter zu tief ins Glas schauen. Ziel der nun angestellten Forschungsarbeit über den Drogenkonsum war es, die User zu identifizieren, die ein sehr großes Risiko zeigen, mit der Einnahme von Drogen zu beginnen. Auch sollten diejenigen identifiziert werden, die illegale Substanzen bereits eingenommen haben.
Die Software liegt mit ihrer Einschätzung zu 86 Prozent korrekt. Obwohl noch unklar ist, wie die Ergebnisse der Studie in der Prävention von Drogenmissbrauch verwendet werden können, zeigt sie, wie schnell die Online-Präsenz des Einzelnen Auskunft über das Privatleben gibt. Gerade in der Arbeitswelt könnten Tools zur Erfassung etwaiger Exzesse und illegaler Präferenzen problematisch für Job-Bewerber werden. Angestellte sind rechtlich bislang noch auf der sicheren Seite.
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