Читать книгу Predictive Analytic und die Haftung für fehlerhafte Ergebnisse gegenüber betroffenen Einzelpersonen - Susanne Mentel - Страница 46

Der Schritt von der Entwicklung eines generellen Musters hin zu einem konkreten Modell kann mithilfe eines sog. Predictive Model erreicht werden. Ein solches vorhersagendes Modell ist nach Siegel, Initiator der Predictive Analytic World-Konferenz, ein Mechanismus, der das Verhalten einer Einzelperson vorhersagt oder, drastischer gesprochen, Auskunft darüber gibt, „ob sie klickt, kauft, lügt oder sterben wird“141. Ziel dieses Mechanismus ist die Ermittlung eines Wertes (sog. Score). Ausgehend von Charakteristika, die über eine Person gesammelt und ausgewertet werden, wird ein individueller Score ermittelt, der die Grundlage für die spätere Predictive Analytic im eigentlichen Sinne142 darstellt. Die für die Entwicklung eines Scores nötige Bewertung kann auf unterschiedlichen Wegen erfolgen: Eine einfache Möglichkeit ist die Gewichtung der einzelnen Charakteristika mit unterschiedlichen Punkten. Stark vereinfacht erklärt, bildet der Gesamtwert der berücksichtigten Kriterien dann die Grundlage der Vorhersage.

Um dies anhand eines Beispiels zu veranschaulichen, käme ein solches, lineares Modell zu einem Score-Wert von 75, wenn die Tatsache, dass die zu bewertende Person männlich ist 10 Punkte wiegt, das Alter zwischen 35-40 ebenfalls mit 10 Punkten bewertet wird, die Herkunftsregion 30 Punkte zählt und der Ausbildungsgrad mit weiteren 25 Punkten in die Rechnung einbezogen wird. Neben diesem vereinfachten Modell können mittels Machine Learning auch komplexere Modelle aufgestellt werden, die auf einer zuvor selbstständig entwickelten Regel basieren. Das Ergebnis dieser Regel beinhaltet dann bereits die einzelnen Gewichtungen und könnte lauten, dass jemand der männlich ist, zwischen 35-40 Jahren alt ist, aus einer bestimmten Region stammt und einen gewissen Ausbildungsgrad hat, eine Wahrscheinlichkeit von 75 % aufweist, demnächst ein neues Auto zu kaufen.143