Big Data Analyse versagt 2016 bei der Wahl Donald Trumps zum US-Präsidenten

Das Jahr 2016 hat Meinungsforscher überrascht. Trotz Big Data Analyse konnten sie weder den Brexit noch die Wahl Donald Trumps vorhersagen.

Big Data Analyse hat in den vergangenen Jahren einen Boom erfahren. Der Marktforscher Nate Silver wurde zu einem Rockstar durch seine überraschend genauen Wahlanalysen. Silver hatte die statistischen Auswertungstechniken vom Baseball in die Politik übertragen und erzielte viel bessere Ergebnisse als die großen Meinungsforschungsinstitute, die ihre Umfragen per Telefon schon seit Jahrzehnten durchführen. Dazu stützte er sich vor allem auf die Auswertung sozialer Medien.

Aber 2016 haben der Ruf von Nate Silver und damit auch die Big Data Analysetechnik einen erheblichen Dämpfer erhalten. Er hat den Aufstieg von Donald Trump genauso wenig wie den Brexit vorhergesehen. Die traditionellen Meinungsforscher lagen mit ihren Prognosen ebenso daneben wie die jungen Wilden, die mit dem Kampfschrei „Big Data“ in die Arena stürmten. 

Zweifel in Unternehmen

Mit einiger Berechtigung kann man 2016 als das Jahr der Unwägbarkeit ansehen. Wenn Big Data Analyse so oft daneben liegt, wird das auch Unternehmen verunsichern und die Frage aufwerfen, ob sie wirklich Vertrauen zu dieser Technologie haben sollten.

Ohnehin gab es auf der Management-Ebene bereits einige Zweifel. Laut einer Umfrage des Beratungshauses KPMG in den USA haben 77 Prozent der CEOs Bedenken, ob die Qualität der Daten gut genug ist, auf die sie ihre Entscheidungen stützen. Nur 33 Prozent hält die Analysetechnik und Vorarbeit für überzeugend.

Oft werden Ergebnisse von den Analysten den Entscheidern als „Black Box“ vorgetragen. Die Data Scientists agieren als Geheimwissenschaftler und gehen davon aus, dass ihre Techniken gewöhnliche Sterbliche, vor allem ihre Chefs überfordern. So bestärken Sie aber eher das Misstrauen der Entscheiderebene.

Und bei den Unternehmen kommt noch erschwerend hinzu, dass die Analysten zwar Big Data verstehen, aber vom eigentlichen Kerngeschäft ihrer Firma oft keine Ahnung haben.

Im Kern kommt es also darauf an, dass Entscheider und Analysten aufeinander zugehen und sich gegenseitig ihre Arbeit erklären. Wenn das nicht geschieht, ist Big Data Analyse wenig mehr wert als die gute, alte Kaffeesatzleserei.      

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Artikel wurde zuletzt im November 2016 aktualisiert

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