# data[].attributes.body
To deliver Data-Driven Behavioral Change by understanding what motivates the individual and engaging with target audiences in ways that move them to action.

# data[].attributes.body
Was, wenn ein böser Geist uns alle täuscht, mächtig genug, unsere komplette Wahrnehmung zu manipulieren? Diese völlig irre Hypothese steht am Anfang der Aufklärung. René Descartes formulierte sie 1641 in seinen „Meditationen“ und leitete daraus den Auftrag ab, erst einmal an allem zu zweifeln, sogar an der Existenz der Außenwelt selbst. Nur wer wirklich alles, was fragwürdig ist, radikal in Frage stellt, bekommt Boden unter die Füße.
https://www.welt.de/kultur/article159999225/Der-grosse-Big-Data-Schwindel.html

# data[].attributes.body
Einige Tage nach der US-Wahl, als Amerika noch versuchte, die Realität eines „President-elect“ Donald Trump zu begreifen, als Anhänger des Immobilienmoguls aus New York ihren unglaublichen Sieg feierten, da veröffentlichte ein britisches Start-up namens Cambridge Analytica eine bemerkenswerte Pressemitteilung: „Unsere Firma, die im Zentrum der Trump-Kampagne stand, sah Trends, die niemand sonst sah, und wusste, wie sie zu interpretieren waren“, behauptet das Unternehmen über sich selbst und zitiert seinen Gründer Alexander Nix mit den Worten: „Wir sind begeistert, dass unser revolutionärer Ansatz für datengetriebene Wähleransprache so einen wesentlichen Anteil am Sieg von Donald Trump hatte.“

Hillary Clintons Demokratische Partei und ihre Anhänger in aller Welt waren vermutlich weniger begeistert. Sie alle fragen sich: Wer sind diese Briten, die angeblich für Trump die Wahl gewonnen haben – und welche Rolle haben sie tatsächlich gespielt? Welche Daten, welche Methoden hatten sie, die die Gegenseite nicht hatte?
https://www.welt.de/wissenschaft/article160053971/Koennen-Facebook-Likes-wirklich-Wahlen-entscheiden.html

# data[].attributes.body
https://www.dasmagazin.ch/2016/12/03/ich-habe-nur-gezeigt-dass-es-die-bombe-gibt/

Das Verfahren, das Kosinski mit seinen Kollegen über die nächsten Jahre entwickelt, ist eigentlich recht einfach. Zuerst legt man Testpersonen einen Fragebogen vor. Das ist das Onlinequiz. Aus ihren Antworten kalkulieren die Psychologen die persönlichen Ocean-Werte der Befragten. Damit gleicht Kosinskis Team dann alle möglichen anderen Onlinedaten der Testpersonen ab: was sie auf Facebook gelikt, geshared oder gepostet haben, welches Geschlecht, Alter, welchen Wohnort sie angegeben haben. So bekommen die Forscher Zusammenhänge. Aus einfachen Onlineaktionen lassen sich verblüffend zuverlässige Schlüsse ziehen. Zum Beispiel sind Männer, die die Kosmetikmarke MAC liken, mit hoher Wahrscheinlichkeit schwul. Einer der besten Indikatoren für Heterosexualität ist das Liken von Wu-Tang Clan, einer New Yorker Hip-Hop-Gruppe. Lady-Gaga-Follower wiederum sind mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit extrovertiert. Wer Philosophie likt, ist eher introvertiert.

Kosinski und sein Team verfeinern die Modelle unablässig. 2012 erbringt Kosinski den Nachweis, dass man aus durchschnittlich 68 Facebook-Likes eines Users vorhersagen kann, welche Hautfarbe er hat (95-prozentige Treffsicherheit), ob er homosexuell ist (88-prozentige Wahrscheinlichkeit), ob Demokrat oder Republikaner (85 Prozent). Aber es geht noch weiter: Intelligenz, Religionszugehörigkeit, Alkohol-, Zigaretten- und Drogenkonsum lassen sich berechnen. Sogar, ob die Eltern einer Person bis zu deren 21. Lebensjahr zusammengeblieben sind oder nicht, lässt sich anhand der Daten ablesen. Wie gut ein Modell ist, zeigt sich daran, wie gut es vorhersagen kann, wie eine Testperson bestimmte Fragen beantworten wird. Kosinski geht wie im Rausch immer weiter: Bald kann sein Modell anhand von zehn Facebooks-Likes eine Person besser einschätzen als ein durchschnittlicher Arbeitskollege. 70 Likes reichen, um die Menschenkenntnis eines Freundes zu überbieten, 150 um die der Eltern, mit 300 Likes kann die Maschine das Verhalten einer Person eindeutiger vorhersagen als deren Partner. Und mit noch mehr Likes lässt sich sogar übertreffen, was Menschen von sich selber zu wissen glauben. Am Tag, als Kosinski diese Erkenntnisse publiziert, erhält er zwei Anrufe. Eine Klageandrohung und ein Stellenangebot. Beide von Facebook.~

# data[].attributes.headline
The Power of Big Data und Psychographics

# data[].attributes.subject
The Power of Big Data und Psychographics

# data[].attributes.body
https://www.youtube.com/watch?v=n8Dd5aVXLCc

# data[].attributes.body
5000 Daten von 220 Millionen US-Bürgern (etwa 2/3 der Gesamtbevölkerung)

# data[].attributes.body
We measurably improve your brand's marketing effectiveness by changing consumer behavior.

# data[].attributes.body
Cambridge Analytica uses data to change audience behavior.

# data[].attributes.body
By knowing your electorate better, we achieve greater influence while lowering overall costs.

# data[].attributes.body
Eine Geschichte sorgt für Aufsehen: Eine geheimnisvolle Datenfirma soll mit Psychogrammen von US-Wählern Donald Trump ins Weiße Haus gehievt haben. Was ist an der Schauergeschichte dran?

http://www.spiegel.de/netzwelt/netzpolitik/donald-trump-und-die-daten-ingenieure-endlich-eine-erklaerung-mit-der-alles-sinn-ergibt-a-1124439.html

# data[].attributes.body
https://de.wikipedia.org/wiki/Cambridge_Analytica

# data[].attributes.body
Cambridge Analytica uses data to change audience behavior. Visit our Commercial or Political divisions to see how we can help you.