US-Forscher haben einen Weg gefunden, mit der aus Facebook-Statusmeldungen und Likes eine Vorhersage getroffen werden kann, ob ein Nutzer zu Alkoholkonsum, Zigaretten oder Drogenkonsum neigt.
Mithilfe von so genanntem "maschinellen Lernens" sind solche Vorhersagen mit hoher Trefferwahrscheinlichkeit möglich. Für die Studie wurden elf Millionen Facebook-Accounts herangezogen und die Verhaltensmuster der Nutzer ausgewertet.
Dazu wurden keine Bilder von feucht-fröhlichen Runden ausgewertet, sondern nur als nicht privat und damit öffentlich gepostete Texte und Likes. Denn wer Alkohol, Tabak oder Drogen konsumiert, zeige bestimmte Verhaltensmuster, die über das Facebook-Profil und die Nutzungsgewohnheiten der Plattform abgelesen werden können, berichtet "Netzpolitik.org".
Aus Daten auf Verhalten schließen
Aus diesen Daten können wiederum Prognosen für andere Facebook-Nutzer erstellt werden, die den Missbrauch anzeigen können. Die Untersuchung haben Wissenschaftler des Addiction Recovery Research Centers in Roanoke, Virginia (USA) gemacht.
Dazu nutzten sie Verfahren des maschinellen Lernens und werteten große Mengen Texte aus. Das System ist lernfähig und kann Personen aus der großen Menge der Facebook-Nutzer finden, die mit hoher Wahrscheinlichkeit Drogen nehmen und zum Missbrauch neigen.
Wozu das System in der Praxis dienen soll, ist bislang noch unklar. Facebook hat In Deutschland Ende Mai 2017 über 30 Millionen regelmäßige Nutzer.
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