GOR18: Eindrücke vom zweiten Tag "E-Privacy-Verordnung hat dramatische Auswirkungen"

Das Publikum lauscht gespannt dem Vortrag (Bild: Stroisch)

"Was bedeutet es wohl, ein Methodiker zu sein?" In ihrer Keynote suchte Frauke Kreuter von der University of Maryland eine Antwort. Im gut gefüllten Raum 154 gab es darauf eine nicht so tolle Antwort. Die Zukunftsperspektiven der Methodiker? Die anstehende E-Privacy-Verordnung könne "dramatische Auswirkungen" haben, sagte Bettina Klumpe, Geschäftsführerin vom Arbeitskreis Deutscher Sozial- und Marktforschungsinstitute (ADM). "Wir sind verpflichtet, uns für die Lebensgrundlage unser Branche einzusetzen", unterstrich nachdrücklich Referentin Claudia Dubrau von der Arbeitsgemeinschaft Online Forschung (AGOF). Das Thema, das die Branche gerade umtreibt: die Planungen rund um die E-Privacy-Verordnung, bei der in Kürze der Europäische Rat der Landesregierungen entscheiden muss, ob sie so umgesetzt wird. 

E-Privacy-Verordnung treibt die Marktforscher um

Und hier haben es vor allem die Artikel 8 und 10 für die Marktforschungsbranche in sich, wie die Wirtschaftsjuristin Jasmina Campara skizzierte. Die Datenschutz- und IT-Sicherheitsexpertin beschrieb, wie sich auch die in Deutschland zuständigen Ministerien nicht einig sind, wie die E-Privacy-Richtlinie konkret umgesetzt werden sollte. "Sind pseudonyme Daten noch erlaubt?", fragt sie ins gut gefüllte Publikum. Und Dubrau ergänzt im darauffolgenden Vortrag: "Eigentlich unterscheidet die Richtlinie nur noch zwischen schwarz und weiß." Sprich: Sind die Daten aggregiert oder personenbezogen? Eine Graustufe – wie etwa für pseudonyme Daten – sei nicht vorgesehen. 

Die AGOF-Geschäftsführerin hat auch ein Problem damit, dass womöglich zukünftig alle Probanden aktiv zustimmen müssen, ob ein Cookie benutzt werden darf, dass in Browsern per sé per Standard Tracking-Methoden ausgeschaltet bzw. nur nach einem Log-In möglich sind. "Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Nutzer aktiv die Browsereinstellung ändert, ist doch sehr gering", glaubt sie. Verschiedene Interessenvertretung setzen jedenfalls derzeit alles daran, die Umsetzung der E-Privacy-Richtlinie noch zu beeinflussen.

Wenn die Küchenmaschine tröstet 

Michael Bartl, HYVE AG (Bild:Stroisch)

Ist vielleicht die Künstliche Intelligenz das Ende der Methodiker oder Marktforscher? Im Vortragspanel "Künstliche Intelligenz in der Marktforschung" gab es hierzu zumindest von den drei Vortragenden Entwarnung. Auf die Frage, wie ich mich heute fühle, gibt Alexa keine Antwort. "Die emotionale Intelligenz heutiger Systeme ist gleich null", sagte Michael Bartl von der HYVE AG und demonstrierte Anwendungsbeispiele für die künstliche Intelligenz. Etwa eine Prognose anhand biometrischer Daten darüber, ob ein Biathlet die Zielscheibe trifft. Oder eine Küchenmaschine, die aufgrund des Gemütszustands ihres Benutzers passende Rezepte empfiehlt. Bartl verknüpft dabei biometrische Daten mit psychologischen Konzepten. So können verschiedene biometrische Daten Aufschluss darüber geben, ob sich ein Mensch gestresst fühlt. Er sehe seine Aufgabe darin, die Grundlagen dafür zu schaffen, dass die Maschine den Menschen immer besser verstünde. Zwischenfazit: Bis Maschinen emotional intelligent sind, ist es noch ein langer Weg.

Christopher Harms, SKOPOS (Bild: Stroisch)

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Und entsprechend setzen Marktforschungsunternehmen Künstliche Intelligenz vor allem dazu ein, die menschliche Interpretation zu unterstützen. Für Christopher Harms von SKOPOS Germany stellt sich so die Frage, wie beispielsweise die bisher manuelle Codierung von Daten automatisierbarer werden könne. "Es ist weiterhin Empathie notwendig, um diese Daten zu verstehen", sagt Harms – der menschliche Marktforscher werde daher noch lange gebraucht. 

Stefan Maas, Ipsos (Bild: Stroisch)

Stefan Maas von Ipsos skizziert an einem Textanalysebeispiel, wie KI funktionieren kann. So wurden für einen Hersteller die Produktbewertungen ausgewertet. Eingesetzt wurde hier auch eine Textanalyse und dabei verglichen, wie gut im Vergleich zu menschlichen Codern die (angelernte) Künstliche Intelligenz ist. Das Ergebnis: "Natürlich ist sowohl der Mensch als auch die Maschine fehlbar“, so Maas. Und natürlich müssen Menschen die Daten interpretieren.

Wie kann man Verbraucher besser verstehen?

Ein weiteres Panel – von sehr vielen parallel laufenden über den kompletten Tag – suchte nach Methoden, um ein besseres Verständnis des Verbraucherdenkens zu erlangen. Selbst die amtliche Statistik – hier vertreten durch Natalie Rosenski vom Statistischen Bundesamt – versucht Verwaltungs- und Erhebungsdaten um "Big Data" zu ergänzen.

Natalie Rosenski, Statistisches Bundesamt (Bild: Stroisch)

So gibt es hier Projekte, Satelliten- und Mobilfunkdaten hinsichtlich der Nutzbarkeit für amtliche Statistiken auszuwerten und dadurch beispielsweise Konsequenzen für den Katastrophenschutz oder die Verkehrsinfrastrukturplanung zu ziehen. Wie digitale Daten konkret bei der respondi AG ausgewertet werden, skizzierte Bengül Robillard. Zum einen zeigte sie auf, wie man aus Web-Verhaltensdaten Kategorisierungen vornehmen kann. Zum anderen aber auch, wie anhand von Sessions dann tatsächlich die Reise der Nutzer durch das Web stattfindet – am Beispiel des Themas Reisen.

Jan Rettel, Locarta GmbH (Bild: Stroisch)

Auch eine Art Reise – aber in der Offline-Welt – ist Thema der Locarta GmbH. Jan Rettel zeigte auf, wie aggregierte Mobilfunkdaten zeigen können, was welche Menschen machen. "Für einen Ladenbetreiber ist es zum Beispiel interessant, wie viele Nutzer tatsächlich aufgrund einer mobilen Anzeige ins Geschäft gehen", so Rettel. Er skizziert viele Schwierigkeiten bei der Messung. Wenn beispielsweise ein relativ kleines Geschäft einige Nachbarn hat und somit nicht nur über GPS-Signale feststellbar ist, ob der Nutzer tatsächlich dort war. In der weiteren Diskussion skizzierte er, wie er mithilfe von WLAN-Netzen eine bessere Verortung hinbekommt. Ein neuer Ansatz also, der die Marktforschung noch einmal auf einer anderen Ebene betrachtet.

Eines stand auch am zweiten Tag der GOR 2018 fest: Es gibt weiterhin viel Arbeit für die Methodiker. Denn diese müssen sich mit immer neuen Herausforderungen auseinandersetzen - neue Daten bedürfen neuer Interpretationsansätze.