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Tech-Guru: Warum Firmen Big Data nicht verstehen

Anna Schughart 10.08.2017

Unternehmen haben heute auf mehr Daten Zugriff als je zuvor. Trotzdem treffen sie schlechte Entscheidungen. Der Grund: Viele Daten alleine nutzen nichts, wenn der Kontext fehlt, sagt Tech-Expertin Tricia Wang im Interview.

Ginge es Nokia heute besser, wenn das Unternehmen auf Tricia Wang gehört hätte? Wang ist „Technologie-Ethnographin“ und zeigt Firmen, wie sie mit Hilfe von Daten Menschen verstehen. Big Data alleine, so erkannte Wang auch in ihrer Zeit bei Nokia, reicht dazu nicht. Welche Daten Firmen oft übersehen, welche Konsequenzen das hat, und ob Big Data gefährlich für die Demokratie ist, darüber spricht Wang im Interview.

WIRED: Kennen mich meine Daten besser als ich mich selbst?
Tricia Wang: Wenn Menschen das sagen, betrifft das nur einen sehr eingeschränkten Kontext. Dating-Apps zum Beispiel nutzen ihre Algorithmen sehr gut. Die jeweilige App findet unter Umständen ein besseres potenzielles Date als deine Eltern. Aber das ist dann auch nur eine Empfehlung. Du musst immer noch rausgehen, den Menschen treffen und dann eine Entscheidung fällen. Dazu braucht es menschliche Urteilsfähigkeit.

WIRED: Ist die Aussagekraft von Big Data also nicht so gut, wie wir oft glauben?
Wang: An Big Data oder quantitativen Daten ist nichts falsch. Aber die Menschen setzen falsche Erwartungen in sie. Unternehmen glauben, dass ihnen die Daten helfen, besser Entscheidungen zu treffen. Aber das kann Big Data nicht tun, denn es zeigt nur die oberflächlichen Dinge. Die Menschen interpretieren „datengetriebene Entscheidungsfindung“ zu wörtlich. Genauer wäre: daten-informierte Entscheidungsfindung.

WIRED: Welche falschen Erwartungen setzen die Menschen denn auf Big Data?
Wang: Bei meiner Arbeit sehe ich oft Unternehmen, die glauben, dass Big Data ihnen sagen kann, wie sie wachsen können. Dass Big Data ihnen zeigt, wo sie investieren oder wie sie Kunden ansprechen sollen. Das ist aber nicht die Aufgabe von Big Data. Oft sind die Unternehmen auch überwältigt von der Menge an Daten, die sie haben. Sie denken dann, sie würden den Kunden verstehen – nur weil sie viele Daten haben.

Tesco hatte nicht verstanden, dass die Menschen dieses Preissystem unfair finden würden

Tricia Wang

WIRED: Mit welchem Ergebnis?
Wang: Im schlimmsten Fall machen sie die Kunden damit ziemlich wütend und verlieren viel Vertrauen. Nehmen Sie das Beispiel von Tesco, der britischen Supermarktkette: Das Unternehmen wollte einen Big-Data-Ansatz verfolgen und personalisierte Preise einführen, was bedeutet, dass jeder einen anderen Preis bekommt: Wenn Sie und ich dann zum Supermarkt gehen, kostet eine Banane für uns nicht das Gleiche. Stattdessen basiert der Preis auf dem, was Tesco glaubt, was Sie an dem Tag zu bezahlen bereit sind. Tesco dachte sich: Wir haben all diese Daten von unseren Kunden, wir lassen den Computer entscheiden, wer wann wie viel bezahlt.

WIRED: Bei den Kunden kam das sicher nicht gut an, oder?
Wang: Das Unternehmen versucht immer noch, sich von den finanziellen Einbußen durch diese „datengetriebene Entscheidungsfindung“ zu erholen. Tesco hatte nicht verstanden, dass die Menschen dieses Preissystem unfair finden würden. Dass sie dem Supermarkt nicht mehr vertrauen, wenn sie jeden Tag einen anderen Preis zahlen müssen oder ein Produkt etwas anderes für ihren Nachbar kostet. Aber Unternehmen machen oft genau das, was Tesco getan hat: Sie vertrauen auf den Computer. Viele Entscheidungen werden auf Grundlage dessen gefällt, was ihnen ein Algorithmus über Menschen erzählt.

WIRED: Kann Big Data einem Unternehmen dann überhaupt helfen, bessere Entscheidungen zu treffen?
Wang: Als Erstes müssen die Unternehmen verstehen, dass alle Daten designt sind. Es gibt keine „rohen“ Daten. Schon wenn man Daten sammelt, hat man bereits eine Entscheidung darüber getroffen, was man wissen möchte. Einen Datenwissenschaftler kann man also auch als einen Datendesigner betrachten. Das zweite ist, dass die Firmen nicht nur geschäftliche Fragen an ihre Daten stellen sollen, sondern auch menschliche.

Du musst nach Signalen Ausschau halten, dass etwas passieren wird oder etwas passiert, auf das niemand achtet.

Tricia Wang

WIRED: Was ist denn eine menschliche Frage?
Wang: Wenn Firmen mit Big Data arbeiten, sehen sie die Daten nur aus ihrer Perspektive: Wie können wir unser Geschäft um zehn Prozent wachsen lassen? Wie erreichen wir 20-mal mehr Menschen? Das sind gute Fragen, die sich ein Unternehmen stellen muss, es muss sich mit diesen Dingen beschäftigen. Aber die menschliche Frage wäre: Wollen die Menschen mehr von diesem Produkt? Wie nutzen sie es heute, wie können wir es für sie besser machen? Oder eben: Möchten Menschen verschiedene Preise für eine Banane bezahlen? Ein Business-Mensch kann diese Fragen mit dem bloßen Blick auf Datenreporte nicht beantworten. Dazu braucht es Menschen, die wissen, wie man qualitative Daten über das Unbekannte sammelt.

WIRED: Welche Daten hält das Unbekannte bereit?
Wang: Man muss versuchen, etwas zu verstehen, das gerade erst im Kommen ist. Du musst nach Signalen Ausschau halten, die zeigen, dass etwas passieren wird oder etwas passiert, auf das niemand achtet. Menschen, ihr Geschmack und Verhalten, sind dabei oftmals am Schwierigsten vorauszusagen. Doch ihre Gefühle übersetzen sich in Marktverhalten. Jedes Mal, wenn wir etwas kaufen, ist das nicht nur eine finanzielle Transaktion. Der Kauf basiert auch auf einer Entscheidung, die mit deiner Identität zu tun hat. In meiner Firma Sudden Compass nennen wir das den „networked-consumer“. Man muss die Identitäten der Kunden verstehen, mit wem sie interagieren und von wem oder was sie beeinflusst werden. Das alles ist sehr schwer in Big Data zu quantifizieren.

WIRED: Haben Sie ein Beispiel?
Wang: Während ich für Nokia gearbeitet habe, habe ich viel Zeit mit chinesischen Wanderarbeitern verbracht. Ich habe beobachtet, wie sich ihre Identität verändert hat. Die Arbeiter waren arm und kamen aus ländlichen Gebieten. Aber als sie in die Stadt zogen, haben sie sich auf einmal als aufsteigende, mobile Menschen betrachtet. Sie begannen zum Beispiel, trendigere Kleidung zu kaufen. Vorher haben sie auf alles gehört, was ihre Eltern sagten. Doch die jüngere Generation wurde stattdessen eher von ihren Peers und Popstars beeinflusst. Und auch ihre Interaktionen veränderten sich: Sie verbrachten mehr Zeit online, wo sie unterschiedliche Identitäten kreierten.  

WIRED: Was nutzen diese Beobachtungen einem Unternehmen wie Nokia?
Wang: Mir wurde klar, dass die Wanderarbeiter bald andere Telefone würden haben wollen. Nokia-Telefone verbanden sie mit Armut, mit Ländlichkeit und Rückständigkeit. Aber sie wollten ja fortschrittlich sein. Sie wollten ein iPhone.

WIRED: Und was hat Nokia mit dieser Information angestellt?
Wang: Ich habe zu ihnen gesagt: „Ich habe hier ein paar Datenpunkte gesammelt, von denen ihr nichts wusstet. Ich glaube, die Menschen wollen eure Handys bald nicht mehr. Aber ich sammle dazu mehr quantitative Daten, sodass wir Beweise im großen Maßstab haben.“ Aber Nokia wollte das nicht. Sie sagten: „Wir haben schon genügend Daten und nichts davon zeigt irgendwas von dem, was du sagst.“ Wie das für Nokia ausging, ist bekannt.

WIRED: Sind Gefühle, Einstellungen und Verhaltensweisen nicht heutzutage auch auf Facebook abgreifbar und damit Teil von Big Data?
Wang: Ja, aber wenn man diese Daten quantitativ einsammelt, hat man keinen Kontext. Man bekommt die Geschichte hinter den Daten nicht.

WIRED: Was erreicht man, wenn man diese beiden Arten von Daten kombiniert?
Wang: Unternehmen könnten viel mehr Geld machen, weil sie bessere Entscheidungen treffen würden. Die Kunden wären glücklicher. Auch Regierungen würden einen besseren Job machen. Eine Organisation kann den Bedürfnissen ihrer Bürger besser dienen, wenn sie sie versteht. Das gilt auch für smarte Städte: Eine Anzeigetafel mit allen quantitativen Daten der Stadt macht die Stadt noch nicht besser.

WIRED: Kann man die Bürger so nicht auch viel leichter manipulieren?
Wang: Absolut. Deshalb müssen Menschen die Effekte verstehen, die das hat. Wir brauchen mehr Organisationen, die den Menschen beibringen, welche Rechte sie haben. Wir brauchen mehr Organisationen wie Data and Society, die zeigen, welchen Effekt Daten auf unsere Welt haben oder Tactical Tech, die Ausstellungen wie The Glass Room machen, die Menschen über data privacy aufklären.

WIRED: Viele machen sich Sorgen, dass man schon heute demokratische Prozesse wie Wahlen beeinflussen kann.
Wang: Ich denke, die Menschen wollen den Algorithmen die Schuld zuschieben. Stattdessen sollte man begutachten, wer diese Algorithmen designt und wer die Plattformen kontrolliert. Ein Algorithmus, der dir nur zeigt, was du sehen willst und deine eigene Weltsicht bestätigt, wurde ja von jemandem geschrieben. Facebook hat die totale Kontrolle, ihn zu ändern. Einzelne Mitarbeiter von Facebook haben auch zugegeben, dass die Plattform Einfluss auf das Wahlverhalten von Menschen hat. Nur das Unternehmen selbst gibt das nicht zu.

WIRED: Es kommt also darauf an, wie wir Big Data nutzen?
Wang: Jede Art von Daten kann gefährlich werden. Bevor wir Big Data hatten, haben Menschen sehr schlechte Entscheidungen auf Grundlage von qualitativen Daten getroffen. Wir Menschen entscheiden, wie wir die Daten nutzen. Die Macht der Daten kommt aus der Bedeutung, die wir ihnen zuweisen.

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