#45— (Virtuelle) Realitäten, Trumps Datenteam & Serientipps
Ich habe gerade überrascht und etwas unvorbereitet festgestellt, dass ich diesen Newsletter jetzt schon seit einem Jahr schreibe. (Zum Vergleich einmal: Die allererste Ausgabe) Also dann: Auf in noch ein Jahr!
Rockt die Woche!
Johannes
P.S.: Zur Feier des Einjährigen: Eine Gif Dance Party für dich 🎉🎉🎉
👾 Nicht so virtuelle Realitäten
Der Begriff und das allgemeine Verständnis der virtuellen Realität ist irreführend in dem Sinne, dass virtuelle Realitäten keineswegs getrennt sind von unserem "echten" Realitäts- und Identitätsgefühl, auch wenn sich der Übergang zwischen beiden Welten oft krass anfühlt. Tobias van Schneider beschreibt sein Gefühl nach einem Übergang aus einer virtuellen Realität als "Post Virtual Reality Sadness", die sich auch in körperlichen Symptomen manifestiert.
+ Auch interessant ist dieser Text von Gabriel Valdivia, einem der VR Designer von Facebook, der über die Bedeutungen und Wahrnehmung von Identität in virtuellen Räumen schreibt und die Möglichkeiten, die sich bieten (Was, wenn wir unsere Darstellung von Körpern im virtuellen Raum vollkommen surrealistisch gestalten?)
+ Es ist jedoch auch gleichzeitig diese Wahrnehmung einer Identität, sowie des eigenen (virtuellen) Körpers, die zu unschönen Phänomenen führt, wie sexueller Belästigung. Was im ersten Moment harmlos und fast lustig klingt, hat psychische Folgen über den virtuellen Raum hinaus
+ Genau aus diesem Empfinden einer Identität und eines Körpers heraus fordert Angela Buckingham das Töten eines anderen Menschen in virtuellen Realitäten zu verbieten. (Ich bin mir nicht sicher, auf welcher Seite ich bei dieser Forderung stehe, aber ihre Argumente sind interessant und der Text unheimlich gut)
🍊 Big Data und Trump
Eigentlich wollte ich nicht darüber schreiben, aber dieser Text von Das Magazin hat zumindest in meiner Blase große Wellen geschlagen. Kurz: Es geht um das britisches Big Data Unternehmen Cambridge Analytics, welches behauptet Menschen auf Basis ihrer Persönlichkeitsmerkmale mit Inhalten targeten zu können und so zu beeinflussen. Angeblich war es damit maßgeblich für den Sieg der Brexit-Unterstützer und Trump verantwortlich. Das alles klingt nach einer gruseligen Mischung aus Black Mirror und Orwell, weißt aber auf den zweiten Blick große Lücken auf.
+ Sowohl Wired, als auch AdAge stechen große Löcher in die angebliche Effektivität des Unternehmens. Die einstimmige Meinung: CAs Sales und PR-Operationen sind besser als sein Produkt. So hat CA, entgegen vieler Berichte, nicht am Brexit mitgewirkt und wurde von der Cruz-Kampagne fallen gelassen, weil sie die eigenen Versprechen nicht erfüllen konnten. Auch ein Einsatz in Europa wäre für CA illegal, weil das Unternehmen gegen europäische Datengesetze verstößt.
+ Dave Kapp hat das grundlegende Problem in seinem Text "Preparing for the campaign-tech bullshit season" zusammen gefasst: CA überhöht seine Leistungen nach den Wahlen, weil es schlicht gutes Marketing ist. Er glaubt CA kein Wort, wenn es von einem geheimen und revolutionären Datenmodell spricht.
+ Jens Scholz schlägt in eine ähnliche Kerbe: Der Glaube mit mathematischen Modellen Menschen beeinflussen zu können ist mehr Esoterik als tatsächliche Wissenschaft.
Anmerkungen zum Schluss: Technologie hat ihren berechtigten Platz im Marketing und im Wahlkampf, ist aber nicht der Heilige Gral der Massenkommunikation. Menschen sind von Natur aus schwer zu beeinflussen. Weder Big-Data-Modelle noch dystopische Zukunftsfantasien können das ändern. Trumps "Wahlerfolg" (er hat 2,5 Millionen Stimmen weniger bekommen als Clinton) basierte nicht auf Technologie, sondern gutem Storytelling und schamlosen Lügen, ähnliches lässt sich über die Brexit-Kampagne sagen.
Trumps effektivstes Wahlkampf-Werkzeug waren vermutlich seine Rallies und mehr Low-Tech geht es fast nicht. Wer Trumps Sieg erklären will, kann ihn nicht alleine an einem angeblichen geheimen Datenmodell festmachen. Auch sind menschliche Entscheidungen komplexer und Situationsabhängiger und lassen sich nicht durch ein paar Facebook-Posts alleine beeinflussen.
Big Data Targeting bedeutet am Ende auch einen fast nicht zu realisierenden Aufwand auf der Content-Seite. Ich muss nun nicht mehr nur ein paar Dutzend Nachrichten verfassen, sondern Hunderttausende für jede noch so kleine Zielgruppe. Eine Arbeit, die sich (noch) nicht automatisieren lässt. Jedes noch so gute Targeting der Welt ist schließlich wertlos, wenn meine Inhalte schlicht nicht gut, relevant oder interessant sind.
(Zurück zu den weniger ernsten Themen: Auf der anderen Seite zeigt Spotify recht gut, wie man Big Data für lustige und gute Werbung einsetzen kann ❤️)
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Illustration von Nikita Kozin