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Tools für Predictive Analytics erleiden nach US-Wahl einen Rückschlag

Predictive Analytics kann Entscheidungen bei politischen Kampagnen unterstützen. Die US-Wahl zeigte aber, dass Emotionen auch mächtige Faktoren sind.

Unter Power Usern von Predictive Analytics herrscht allgemein Konsens, dass Daten Gefühle schlagen, wenn es darum geht, Geschäftsentscheidungen zu treffen. Doch im politischen Bereich ist das nicht ganz so einfach.

Ein zentraler Punkt, warum Donald Trump gegen Hillary Clinton in der Wahlkampagne 2016 punkten konnte ist, dass Clintons Kampagne zentrale strategische und taktische Entscheidung weitgehend auf Basis von Datenanalysen traf. Trump sprach die Wähler dagegen stärker auf einer emotionalen Ebene an – scheinbar ohne konzertierte analytische Anstrengungen, welche die Kampagne gelenkt haben könnten, zumindest zu Beginn des Wahlkampfs.

„Wenn man einen analytischen Ansatz wählt, schaut man auf die Dinge, wie sie heute sind. Doch Emotionen können dies ändern, indem sie das Verhalten der Leute verändern“, sagt Pradeep Mutalik, Forscher am Yale Center for Medical Informatics und Wahl-Blogger für das Quanta Magazine.

Mutalik sagt, Trump hätte ein sogenanntes „Reality Distortion Field“, zu Deutsch ein Realitätsverzerrungsfeld, erzeugt. Der Begriff beschreibt ursprünglich, wie Apple Mitbegründer Steve Jobs in der Lage war, Technologie-Entwicklungspläne und Zeitpläne scheinbar in einer idealen Form zu gestalten, so dass er andere damit überzeugen konnte, das gewissermaßen Unmögliche möglich zu machen.

„Ob man mit Trump einverstanden ist oder nicht, seine Persönlichkeit strahlte im Wahlkampf für viele US-Amerikaner eine Leidenschaft aus, ähnlich der von Steve Jobs“, fügt Mutalik hinzu. „Das war eindeutig ein Effekt, der seine Anhänger erregte.“

Die Trennlinie zwischen den Ansätzen der beiden Kampagne lässt sich nicht vollständig sauber ziehen. In der Vergangenheit wurde viel darüber geredet, wie schlicht die Trump-Kampagne war, wenn es um den Einsatz von Daten ging. Trump selbst nannte Big Data „überbewertet“. Später kamen jedoch Details ans Licht, die ein etwas andere Bild zeichnen. Das Trump-Lager investierte viel Geld in analytische Operationen, die Tools für Predictive Analytics verwendeten, um seine Botschaft, Spendenaufrufe und Auftritte zu leiten.

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Das heißt, es gibt wenig Zweifel, dass die Clinton-Kampagne prädiktive Analysen viel stärker im Zentrum ihrer Handlungen positioniert. Nahezu jede Entscheidung, von der Spendenreichweite bis zu Änderungen bei den Botschaften, wurden in Predictive-Analytics-Modellen durchgespielt, um die wahrscheinliche Wirksamkeit zu testen.

Das Wahlergebnis bedeutet aber nicht, dass ein Kandidat, der sich stärker auf die Nutzung von Analytik konzentriert, niemals einen stärker emotionsorientierten Kandidaten schlagen kann. In der Praxis schließen sich Analytics und Emotionen nicht gegenseitig aus. „Doch der Trump-Sieg hat einige Risse im datengetriebenen Ansatz hinterlassen – Risse, die Analytikteams in Unternehmen im Auge behalten sollten“, erklärt Mutalik.

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Artikel wurde zuletzt im März 2017 aktualisiert

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