07 Dez

Cambridge Analytica. Oder wie man neue Werbemöglichkeiten erfindet.

7.12.2016      Welche Chancen haben Unternehmen, die das Verhalten von Menschen über die Schaltung von Werbung im Web (Adds)  – oder das „Injizieren“ von Kommentaren und Posts – mit ausreichender Wucht zu beeinflussen versuchen?

Als Data Scientist, Autor und Unternehmer interessiert mich dieses Thema aus professioneller Sicht. Und endlich gibt es einen Use Case dazu: Titel „Cambridge Analytica, Trump, Brexit und noch ganz viel mehr!“.

Hier die wichtigsten Ergebnisse.

In „Das Magazin“ erscheint am 3.12.2016 der folgende Artikel über Michal Kosinski, einen Data Scientist, der herausragende Grundlagenforschung betrieben hat.  https://www.dasmagazin.ch/2016/12/03/ich-habe-nur-gezeigt-dass-es-die-bombe-gibt/

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15 Okt

Predictive Analytics? Ich sehe was, was Du nicht siehst!

Ich sehe was, was Du nicht siehst? Predictive Analytics!

Von Hans-Werner Klein, Twenty54Labs (Erschienen am 15.10.2015 in: „Das ganz große Ding – Predictive Analytics / Big Data“ Marktforschung.de – Das Dossier)

Predictive Analytics von einem Marktforscher durchleuchten lassen, das hat schon was. „Predictive“ waren die meisten Produkt-Marktforschungen schon immer, gerade deshalb wurden sie schließlich gemacht: Unternehmen erstellen schließlich Geschäftspläne auf Basis von datenbasierten Prognosen.

Soziologische Analysen hatten auch zumeist die Idee, dass man Verhalten von Gruppen analysieren und vielleicht auch vorhersagen kann. Mit den größten Wert auf „Predictive Analytics“ legen politische Parteien – und schauen sich ganz genau an, wie welche Themen in der Bevölkerung zu einem Erfolg der Partei am Wahltag führen können. Vielleicht kann ich diesen Beitrag für das marktforschung.dossier mal anders angehen. Vielleicht aus der Ecke Literatur, Film, Kunst oder  literarisch-philosophisch? Weiterlesen

17 Feb

Sind Sie etwa fremdgegangen an Weiberfastnacht?

Weiberfastnacht 2015, Bonn. Ich hab fremd geschrieben. Die Verlockung war zu groß. In einem 90 minütigen Rausch* habe ich es dann gemacht.

Sie heisst p&a. 20 Jahre nach dem ersten Mal. Damals ging es um „Neuronale Netze – Mode oder Methode“. Damals ein zukunftsweisender Ansatz, mit selbstlernenden Algorithmen Daten zu clustern oder Faktorenanalyse durchzuführen oder auch Multikausalitätsanalysen einem Neuronalen Netzwerk zu überlassen.

Die Ergebnisse waren erstaunlich – wie aber häufig kam das schale Gefühl danach:  Was bringen wunderbar tolle Methoden, wenn die Kunden (zu Recht!) „nur“ an den Ergebnissen interessiert sind? Weiterlesen

10 Sep

Lara gesteht. Urmel war bezahlt. DataKrimi II

Was bisher geschah: Lara, eine Schauspielerin aus Lübeck hat ihr erstes Engagement in ihrer Heimatstadt. Eine freie Bühne hat ihr die Hauptrolle in einem Krimi angeboten.

Statt eines Textbuches findet sie einen 3-seitiges Papier, in der sie als Lara die Rolle in einem verwirrenden Krimifragment spielt, in der Post. Lara wird im Anschreiben gebeten, das Drehbuch weiterzuschreiben. Sie bittet einen befreundeten Datenspezialisten, die Geschichte zu entwirren. Das Textbuch wird als „bereinigtes Fragment“ im Blog des DataBerata veröffentlicht.

Eine eher unübliche Voranalyse einer Datenanalysen beginnt. Wenn Daten bereits vorliegen, sollte „Data-Cleansing“ – also das Reinigen der Daten eine gute Idee sein, um mit wenig Beifang in die Arbeit zu gehen. Dazu werden gebraucht: Faktenrecherche und Tools wie das TextMining (also semantische Analysen).

Was sind die Fakten?DSCF7306

Zeit?
Friedensdemo: Die Friedensdemonstration hat am Holstentor am 11.8.von 11-14 Uhr stattgefunden.
Wetterbedingungen: Es gab ein Unwetter mit Nacht am Tag am 11.8. gegen 15:30
Datum und Uhrzeit, an dem das Script spielt, lassen sich genau nachvollziehen.

Orte?
Die angegebenen Orte sind real – tatsächlich findet man die angegebenen Plätze:
Das Theaterpuppen-Museum gibt es, an einer Ecke baumelt ein Drachen an einer Kette.
An dem Museum führt eine Einbahnstraße entlang, die gepflastert ist.
Auch Details sind stimmig: Auf dem Weg vom Holstentor zum Museum sind Schuhläden, die wie immer einen rechten Schuh nach draußen stellen, zum schnellen Anprobieren.
Das Schwimmbad an der Waknitz ist existent. Seit 1922 oder länger.

Ereignisse?
Todesfall an dem fraglichen Tag: Recherche bei den Einsatzkräften ergibt, es gab keinen Einsatz von Polizei oder Rettung in der Nähe des Museums
Es wurde kein Bestatter beauftragt.
Bisher wurde keine Leiche, auf die die Beschreibung zutrifft, im Wasser oder auf Land gefunden.
Der Drache hängt (immer noch / wieder) an seinem Platz. Die Frage nach einem „Fall“ wurde nervös mit „nein, nein!“ beantwortet. Beschädigungen des Drachens sind auch mit Teleobjektiv nicht auszumachen).

Was macht Lara daraus?

Ein Drehbuch eines Lübeck Krimis – demnächst in der Freien Bühne zu sehen. Sie hat den Drachen dafür engagiert, oder besser: eine Kopie. Für Urmel musste sie zahlen!

Was hat das mit DataBeratung zu tun?

Eine Menge – oft sind Aufträge oder Ausschreibungen wie ein DataKrimi verschlüsselt. Fakten müssen geprüft werden, Zusammenhänge entschlüsselt, Hintergründe recherchiert werden. Daten sollten erst einmal geprüft und bereinigt werden, damit man „an die Schätze kommt“ und nicht von Verpackung und Merkwürdigkeiten abgelenkt wird. Data Cleansing entwickelt sich immer mehr zu einer unabdingbaren Voraussetzung, bevor Complex & Large Scale Data (unzureichend Big Data genannt) analysiert werden können.

Dazu gehört neben neuester Technologie (Semantik, Multivariate Verfahren – die ein DataBerata nutzen sollte) auch Expertenwissen. Also das Know How der Auftraggeber, die Kenntnis in den Fachbereichen.

Gibt’s noch einen DataKrimi?

Ja – ich freue mich auf meinen DataKrimi aus Würzburg. Diesmal helfen Zahlen einen besonders merkwürdigen Fall aufzuklären.DSCF7516

24 Jul

Elise bleibt ungehört. Ein DataKrimi I.

Blitzartig wurde es hell. Lara bemerkte, dass ihr Verfolger seinen linken Schuh verloren haben musste. Der rechte Riesenfuss steckte in einem perlmuttfarbenen Pumps.

Sicherlich in dieser Größe schwer zu finden. Der Donner und die Dunkelheit tarnten Laras schnelle Schritte über das Kopfsteinpflaster. Blitz. Lara drückte sich an den Eingang des Theaterpuppenmuseums. Gelangweilt sahen ihr die Puppen dabei zu. Eher zu neutral. Finde ich nicht richtig, denkt Lara.

Wenn ich eine Puppe wäre, dann lieber eine Marionette als eine Stabpuppe oder eine Handpuppe. Blitz. Der Verfolger fünf Schritte entfernt. Augsburger Puppenkiste meets Monty Python, denkt Lara. Da steht ein Mann, bestimmt zwei Meter groß unter einem Drachen – einem Urmel aus Eisen, das übermütig vor Freude quietschend vier Meter über der Strasse hin und her wackelt im Wind. Donner abwarten und weitere Flucht? Blitz. Donner. Auch das Gewitter kommt näher. Blitz.

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