Eine Studie von Wissenschaftlern des Addiction Recovery Research Centers in Roanoke, Virginia, nutzte die Daten von 11 Millionen Facebook-Konten und wertete diese auch mit maschinellem Lernen aus. Aus den »Likes« und Status-Updates der Nutzer und deren Verhalten bei Facebook konnten die Wissenschaftler dann errechnen, welche Personen Drogen nutzten oder sogar missbrauchen. Hier spielt eine Verhaltensstörung eine Rolle, die bei manchen Personen bei der Nutzung von legalen und illegalen Drogen auftritt. Diese sogenannte Substance Use Disorder (SUD) sollte mit einem auf maschinellem Lernen basierenden Erkennungssystem entdeckt werden, ohne dass dafür eine menschliche Überwachung notwendig war.
Bisher genaueste Vorhersagen zur Drogennutzung
Das Ergebnis der Studie war eine Vorhersagegenauigkeit von mehr als 80 Prozent in allen Fällen. Tabaknutzung konnte mit 86 Prozent Genauigkeit erkannt werden, bei Alkohol waren es 81 Prozent. Die restlichen Drogen kamen auf 84 Prozent. Diese Ergebnisse übertreffen die Erkennungsraten früherer Versuche. Für die Forscher sind soziale Medien daher eine vielversprechende Plattform, um Verhaltensweisen bei Drogenmissbrauch zu untersuchen, aber auch um über Missbrauch zu informieren.
Andere Einsätze denkbar
Die Erkennung von Verhaltensmustern könnte allerdings auch ganz anders eingesetzt werden, denn wenn es sicher scheint, dass ein Nutzer beispielsweise Tabak konsumiert, wäre es für Facebook sicher interessant, diesem Nutzer auch entsprechende Werbung zu präsentieren. Dagegen könnten Geheimdienste oder andere Behörden Interesse an den Daten von Nutzern haben, die vielleicht illegale Drogen konsumieren. Vermutlich lassen sich durch ähnliche Methoden auch noch ganz andere Vorlieben mit hoher Wahrscheinlichkeit entdecken.
Quelle: Cornell University, Netzpolitik
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