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Die Macht der Zahlen

10. November 2016 Pascal Simon Lesedauer 5 Minuten

Und wieder daneben! Nach dem Brexit erleben die Demoskopen auch bei der US-Wahl ein Debakel. An ihre Stelle treten neue Big Data-Startups. Auch die Kontrahenten Trump und Clinton vertrauten in ihrer Wahlkampfstrategie auf das Urteil dieser Datenanalysten.

Das amerikanische Wahlsystem mit seinem Prinzip des „winner takes it all“ stellt die Präsidentschaftskandidaten jedes Mal aufs Neue vor große strategische Herausforderungen. Welcher Bundesstaat wird sicher gewonnen bzw. verloren? Wie stehen die Chancen in den Swing States und wo lohnt es sich, Kampagnenressourcen (Zeit, Geld, Freiwillige Helfer) zu investieren? Und natürlich: Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, Unentschlossene zu mobilisieren und über welche Kanäle werden sie erreicht?

Damit hatte selbst er nicht gerechnet: Nach dem überraschenden Votum der Briten erklärte Nigel Farage postwendend seinen Rücktritt als Vorsitzender der EU-kritischen Partei UKIP. (© Euro Realist Newsletter)

Wer hier die richtigen Entscheidungen trifft, hat gute Chancen das Rennen ums Weiße Haus für sich zu entscheiden. Als Grundlage dienten den Kandidaten früher die Meinungsumfragen der etablierten Institute. Mithilfe klassischer Telefon- und Onlineumfragen zeichneten diese ein verlässliches Stimmungsbild für die einzelnen Staaten. Spätestens seit dem überraschenden Ausgang des Brexit-Referendums ist die Krise der Demoskopie jedoch offenkundig. Auch bei den jüngsten amerikanischen Kongresswahlen hatten die wenigsten derart herbe Verluste der Demokraten vorher gesehen. 

Big Data als Schlüssel zum Wahlerfolg

Barack Obama war einer der ersten, der dieses Problem erkannte. Anstatt sich auf die Demoskopen zu verlassen, rekrutierte er für seinen Wahlkampf gegen Mitt Romney ein Team aus Datenanalysten. Mithilfe von Algorithmen wurden hier Berge von massenweise zusammengetragenen Daten ausgewertet, um möglichst genaue Informationen über jeden einzelnen Wähler und dessen persönliche Präferenzen zu bekommen. Der Wahlsieg Obamas lieferte die Bestätigung seiner Strategie. Seitdem gelten Big Data-Analysen als unverzichtbares Mittel für eine erfolgreiche Kampagne. 

Mittlerweile sind aus Obamas damaligem Wahlkampfteam gleich mehrere florierende Startups hervorgegangen, die mit ihren neuen Methoden die alten Meinungsforschungsinstitute in die Defensive drängen. Unternehmen wie Civis Analytics oder bluelabs – um nur zwei Beispiele zu nennen – verfügen über gewaltige Datensätze, mit denen Sie das Verhalten der Wähler vorausberechnen. Auf dieses Wissen wollten auch in diesem Jahr weder Hillary Clinton noch Donald Trump verzichten.

Doch woher stammen all die Daten, die zur statistischen Berechnung des Wählerverhaltens benötigt werden? Tatsächlich profitieren Civis und Co. bei ihrem Sammeleifer vom amerikanischen Wahlrecht. Denn anders als in Deutschland, müssen sich US-Bürger an öffentlicher Stelle mit ihren Stammdaten und in vielen Bundesstaaten auch mit ihrer Parteipräferenz – als Demokrat, Republikaner oder Unabhängiger – registrieren, um zur Stimmabgabe zugelassen zu werden. 

Diese Wahlregister sind für die Analysten einsehbar und bilden damit den Ausgangspunkt ihrer Recherche. In einem zweiten Schritt werden zahlreiche öffentliche und kommerzielle Datenbanken angezapft. Informationen zum Konsumverhalten, Vereinsmitgliedschaften und natürlich Analysen zum Verhalten in den sozialen Netzwerken: alles dient der Identifikation potentieller Wähler und deren Präferenzen. Sogar Informationen zu den Essensvorlieben werden erfasst und mit der politischen Einstellung verglichen. 

Zugegeben: Dass Trump-Unterstützer lieber beim Steak als bei der Gemüsepfanne zugreifen, ist weder sonderlich überraschend, noch entscheidend für den Wahlkampf. Es zeigt jedoch, wie gut die neue Generation der Big-Data Startups die Wähler tatsächlich kennt. Wie sich dieses Wissen nutzen lässt, hat Hillary Clinton bereits während ihres Vorwahlkampfs gegen Bernie Sanders eindrucksvoll bewiesen.

Maximale Reichweite und Ressourceneffizienz

In einem ersten Schritt wurden damals alle Bezirke des Landes nach der Wahrscheinlichkeit gerankt, dass Clinton hier einen zusätzlichen Delegierten für den Nominierungsparteitag hinzugewinnen könne. Dieser „flippability score“ war ausschlaggebend für alle weiteren Aktivitäten. Bei einem niedrigen Wert wurden die Bemühungen in der Regel auf ein Minimum heruntergefahren. Die eingesparten Ressourcen kamen dafür in den Bezirken mit hohem „flippability score“ zum Einsatz. 

Aber das war nur der Anfang. War ein lohnendes Ziel für Wahlwerbung gefunden, untersuchten Clinton’s Datenanalysten in einem zweiten Schritt auf welchen Kanälen sie die als „unentschlossen“ identifizierten Wähler am besten ansprechen könnten. Beim Schalten von Fernsehspots – klassischerweise eines der wichtigsten Formate im US-Wahlkampf – wurden noch dazu die Präferenzen der Unentschlossenen für TV-Sender und die ausgestrahlten Sendungen berücksichtigt. Die Big-Data-Analysen bescherten Clinton somit einerseits eine maximale Reichweite und sorgten andererseits für den optimalen Einsatz ihrer finanziellen Ressourcen. 

Ebenfalls typisch amerikanisch sind die sogenannten „negative ads“, in denen der politische Gegner gezielt attackiert wird. Im Falle Trumps reicht es jedoch aus, ihn einfach zu zitieren.

Nicht nur die Fernsehwerbung, auch sämtliche anderen Wahlkampfaktivitäten der Demokratin wurden von der „unsichtbaren, steuernden Hand“ der Datenanalysten gelenkt, wie Kampagnenmanager Robby Mook im Gespräch mit dem US-Politmagazin „politico“ verrät. Vom Einsatz der Freiwilligen Helfer über Art und Zeitpunkt der Wähleransprache bis hin zur Planung von Clinton’s öffentlichen Auftritten: Nichts passierte ohne das „OK“ der Analysten. 

Im Gegensatz zu Clinton gab sich Donald Trump lange Zeit skeptisch gegenüber den neuen Möglichkeiten der Datenanalyse. Er fand den Hype um Big Data zunächst „überzogen“, eher er sich, angesichts sinkender Umfragewerte, im August schließlich doch die Dienste der Meinungsforscher von Cambridge Analytica sicherte. Aus seiner Sicht gerade noch rechtzeitig, wie die Ergebnisse vom 8. November zeigen. 

Am Beispiel der US-Wahl zeigt sich das enorme Potential der neuen Big Data-Analysen. Jenseits dieser neuen Möglichkeiten stellt sich angesichts des großen Datenhungers von Civis und Co. natürlich die Frage, inwiefern der Zugriff auf die persönlichen Daten der Bürger reguliert werden sollte. In den USA wird dieses Thema traditionell sehr lax gehandhabt. Doch auch in Deutschland versorgen kommerzielle Anbieter ihre Kunden mit personenbezogenen Daten. Der NDR hatte diese in Deutschland rechtswidrige Praxis vor Kurzem in einer Reportage aufgedeckt. Für die Deutschen bleibt Big Data damit ein Reizthema. Das Tauziehen zwischen Datenschützern auf der einen und Analysten auf der anderen Seite wird auch in den nächsten Jahren die öffentliche Debatte prägen.

Autor

Pascal Simon ist PR-Volontär bei compamedia

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