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Wer ist kreditwürdig? Algorithmen, Big Data und Kapitalismus
Redakteurin
Kurator'in für: Technologie und Gesellschaft Fundstücke
Promovierte Literaturwissenschaftlerin. Schwerpunkte: Digitaler Journalismus, Journalistenausbildung und Medienkompetenz. Chefredakteurin der Berliner Gazette (https://berlinergazette.de) und Professorin für digitalen Journalismus an der Macromedia University of Applied Sciences. Kann sich die Namen ihrer Student*innen merken.
In den vergangenen Jahren haben zahlreiche Firmen auf der ganzen Welt damit angefangen, Prognosen über die Kreditwürdigkeit von Individuen, Menschengruppen, ja, ganzen Bevölkerungen zu erarbeiten.
Wer Prognosen über Kreditwürdigkeit erstellen möchte, arbeitet mit smarten Datenanalyse-Start-ups zusammen und kauft möglichst viele Daten von einer möglichst großen Reihe Dritter: mobile and location data, social network profiles bis hin zu Daten, die erfassen, wie viele Fehler Leute beim Ausfüllen eines Online-Formulars machen.
Lenddo etwa, eine Firma mit Sitz in Hongkong und einem Aktionsradius von über 20 Ländern (darunter Indien, Südkorea, Mexiko und Philippinen), spezialisiert sich auf "credit scoring" und "identity verification". Laut ihres Vorsitzenden Jeff Stewart, unterstützt Lenddo Dutzende von Banken dabei, tagtäglich Daten von Millionen von Smartphones auf dem ganzen Planeten zu analysieren.
Der im Zuge dessen berechnete LenddoScore leitet sich ab von "customer’s social data and online behavior" – inklsuive "mobile data", "browser data", "application data", "transactional data" von Telecom-Firmen sowie "spending patterns", "form filling data", "mouse data", "digital footprints" und "biometrics".
Umfassende "personality analysis" macht auch "population analysis" möglich – somit auch die Kreditwürdigkeit einer Bevölkerung? Oder eher den Wert einer Bevölkerung für den globalen Daten-Kapitalismus?
Quelle: Kevin Petrasic et al Bild: The Bourne Legacy EN lexology.com
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