Verfolgungsjagd auf den Kunden. Wie das Netz unser Verhalten prognostiziert | Big Data

Prof. Dr. Marco Hardiman

Verfolgungsjagd auf den Kunden. Wie das Netz unser Verhalten studiert.Kommission ITK | WirtschaftsratHamburg, 20. Januar 2015

TOPs! Wie verfolgt uns das „Netz“?

! Welche Möglichkeiten hat das „Netz“?

! Was macht das „Netz“ (heute) daraus?

Wie das „Netz“ uns verfolgt?Technik

Bildquelle: © Belkin & Co - Fotolia.com

Google (täglich) 20 Petabyte pro Tag

20.000.000.000.000.000 Byte pro Tag

Bestand

2,8 Zettabyte = 2.800.000.000.000.000.000.000 Byte

2,8 Zettabyte = 2.8 Billionen GB

20 Millionen GB pro Tag

2,8 Zettabyte

Weltweite Datenproduktion

Quelle: Ebert 2014

Bildquelle: © foto_don - Fotolia.com

Quelle: Horchert 2012

Was weiss „das Netz“ über mich?

Bildquelle: Fotolia - Trueffelpix

Selbstcheck!Google Preferences

https://www.google.com/ads/preferences/

Google Location Historyhttps://maps.google.com/locationhistory

Google Search Historyhttps://history.google.com/

Social Media

Online Offline&Cookies Canvas Fingerprinting Facebook ID

Targeting……

Bildquelle: © Trueffelpix - fotolia.com

» Soziodemografisches Targeting» Geo Targeting» Behavioral Targeting» Predicitve Behavioral Targeting» Re-Targeting» Kontext Targeting» Keyword Targeting» Sematisches Targeting» CRM Targeting» Technisches Targeting» Social (Media) Targeting» ….

Track the trackers!

Das Daten- Ich!

Bildquelle: Srivastava, 2014

Social Media

Unsere Heim- Daten

Social Media

PrimeSense-Tiefensenor | 3D-Mikrofon | KameraKINEKTTM

Bildquelle: The Cyranos for McCann Worldgroup Europe (http://vimeo.com/97708026)

Bildquelle: © jcg_oida - Fotolia

Datensilos

Welche Möglichkeiten hat das „Netz“? Analytics

Bilderquelle: © Marco2811 - Fotolia.com

Bilderquelle: © Naeblys - Fotolia

WunderwerkGehirn

Bildrechte: © TTstudio - Fotolia

Data Mining„Analytics 1.0“

» deskriptiv» vergangenheitsbezogen

„Analytics 2.0“» prädikativ» zukunftsbezogen

„Analytics 3.0“» präskriptiv» vorschreibend/bewertend

(optimale Verhaltensweisen)

Quelle: Davenport 2014

Bildmaterial von istockphoto.com: © by jgroup

Cum hoc non est propter hocKorrelationsanalysen

» Störche & Geburten» Schuhgröße & Einkommen» Piraten & Erderwärmung» Gore-Effekt» Arztdichte & Lebenserwartung» u.v.m.

Bildmaterial von istockphoto.com: © by jgroup

Cum hoc non est propter hocKorrelationsanalysen

„Pirates are

cool!“

Bildmaterial von istockphoto.com: © by korhankaracan

„Wir haben keine besseren Algorithmen.

Wir haben einfach nur bessere Daten.“

Quelle: Davenport 2014, S. 22

Peter Norvig, Forschungsdirektor von Google

Koexistenz von Big Data und Data WarehouseRessourcen

Quelle: in Anlehnung an Davenport 2014, S. 128Bildquelle hadoop-Logo: Apache Software Foundation (https://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/logos/out_rgb/)

Web-Logs

Bilder

Social Media

Dokumente

Videos DataWarehouse

Reporting

OLAP

Modellierung

Ad hoc

Was macht das „Netz“ (heute) daraus?Case Stu

dies

Bildquelle: © tashatuvango - Fotolia

Bildquelle: © tashatuvango - Fotolia

Baby prediction 1Familie Madrigal

Quelle: Madrigal 2013

Quelle: Morgenroth 2014

» Schober» Arvato» Infoscore» Acxiom» Creditreform» Supercheck» u.v.m.

Familie „Müller“Baby Prediction II - Datendienste

Wissen

Rasterfandung

Prognosemodelle

Bildquelle Logo: Creative Commons freelogovector.com | Bildquelle Coupon: coupons.target.com | Bildquelle Frau: designed by Freepik.com

?außergewöhnlich viel

unparfümierte Körpermilch

Nahrungsergänzungs-mittel

(z.B. Kalzium, Magnesium und Zink)

große Mengen Seife, Watte, Desinfektionsmittel und

Waschlappen

Baby Prediction III

Beispiel Dynamische PreisgestaltungDynamische Angebotsgestaltung

Quelle: in Anlehnung an Morgenroth 2014

PC iPad Mac

130 $

111 $100 $

*Schätzung auf Basis einer 30% höhreren Preisbereitschaft für eine Hotelnacht von Apple Nutzern

Hotelübernachtungen - Modell*

StudienergebnisseFacebook

Quelle: Morgenroth 2014

Likes (∅68) Algorithmus

Hautfarbe (95%)

Geschlecht (93%)

Religion (93%)

polit. Ansicht (85%)

sex. Orientierung (�88%|�75%)

Suchtmittelkonsum (65-75%)

Scheidungskind (65-75%)

Intelligenz Charakter

- Input - - Analyse - - Output -

to takeaway

! Das „Netz“ verfolgt Sie überall.

! Wir stehen erst am Anfang.

! Sie werden (vermutlich) ein „offenes Buch“ sein.

„Es gibt in Deutschland nur zwei Arten von Menschen, die, deren Leben das Internet verändert hat, und die, die nicht wissen, dass das Internet ihr Leben verändert hat.“

Sascha Lobo, Blogger und Netzaktivist

Your Digital Stamp!

What footprints are you going to leave?

Bildquelle: Qualman 2015 (https://www.youtube.com/watch?v=0xVwpB-j-OM)

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ReferencesBahnsen, C. / Bognanni, M. / Gerwien, T. / Heflik, R. / Hildebrand, A. / Lorbach, I. / Reuter, J. / Röhring, J. / Ruge, K. / Schneyink, D. / Stillich, S .  ( 2 0 0 8 ) :  D a t e n h a n d e l : Ve r r a t e n u n d v e r k a u f t - Panorama.  stern.de.  Online im Internet: http://www.stern.de/panorama/datenhandel-verraten-und-verkauft-636773.html (Zugriff am: 20.01.2015).

Davenport, T. H.  (2014):  Big Data at Work: Dispelling the Myths, Uncovering the Opportunities, Harvard Business School Press, Boston Massachusetts.

Kosinski, M. / Stillwell, D. / Graepel, T.  (2013):  „Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior“, In:  Proceedings of the National Academy of Sciences,  Vol. 110 (15), S. 5802–5805.

Madrigal, A. C.  (2013):  If It Wasn’t the Pregnancy Tests, Why *Did* Baby Catalogs Start Arriving at Our House?. The Atlantic. Online im Internet: http://www.theatlantic.com/technology/archive/2013/04/if-it-wasnt-the-pregnancy-tests-why-did-baby-catalogs-start-arriving-at-our-house/275072/ (Zugriff am: 17.01.2015).

Morgenroth, M. (2014): Sie kennen dich! Sie haben dich! Sie steuern dich!: Die wahre Macht der Datensammler, Droemer HC, München.

Qualman, E.  (2015): My Digital Stamp, , Online im Internet: https://w w w . y o u t u b e . c o m / w a t c h ? v = 0 x V w p B - j -OM&feature=youtube_gdata_player (Letzter Zugriff am: 20.01.2015).