Daten verraten mehr als gedacht

Das Beispiel der Bilderkennung zeigt, dass man als Nutzer nicht immer weiß, wie viele Informationen Facebook durch die Nutzung erhält. Das gilt umso mehr für den Ansatz, aus den vorhandenen Daten mit statistischen Mitteln weitere Informationen zu extrahieren. Solche „Big Data“-Analysen zielen häufig darauf, neue Zusammenhänge (Korrelationen) in den Daten zu entdecken. Die dritte Kategorie umfasst daher solche Daten, die aus den vorhandenen abgeleitet wurden. Bereits unsere „Gefällt mir“-Angaben verraten überraschend viel über uns. Britische Forscher konnten über eine Auswertung der Likes recht treffsicher abschätzen, ob ein Facebook- Nutzer weiblich oder männlich, homo- oder heterosexuell, christlichen oder muslimischen Glaubens ist. Auch Facebook selbst durchforstet und untersucht die Nutzerdaten. Gelegentlich werden einzelne dieser Untersuchungen und Experimente in der Öffentlichkeit diskutiert. So wurde beispielsweise bereits untersucht, ob viele positive oder negative Nachrichten auf Facebook zu einer „emotionalen Ansteckung” führen oder ob sich eine Liebesbeziehung zwischen zwei Nutzern aus der Struktur ihres Gesamtnetzwerks statistisch vorhersagen lässt.