Street View: Ich weiß, welches Auto du fährst und auch wen du wählst

Von Witold Pryjda am 04.12.2017 14:51 Uhr
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Gerade in Deutschland war und ist die Skepsis in Bezug auf Googles Straßenerfassungsprojekt Street View groß. Aus Angst vor Einbrechern und sonstigen Kriminellen ließen viele ihre Häuser verpixeln. Bedenken gegenüber Street View sind auch durchaus berechtigt, wenngleich aus anderen Gründen bzw. mit Hilfe unterschiedlicher Methoden.

Die Street View-Paranoia hatte 2010 ihren Beginn: Damals tauchten in Deutschland die ersten Kameraautos des kalifornischen Konzerns auf und befeuert von Berichten großer bunter Boulevardmedien kam es zu den wildesten Horrorszenarien: Denn offenbar warteten zeitgleich Horden osteuropäischer Einbrecherbanden vor den Rechnern, um per Google die Eigenheime auszuspähen, bevor sie deren Türen knacken, Haustiere entführen und die Gartenzwerge vergewaltigen können. Passiert ist natürlich nichts, dafür ist Deutschland jetzt ein hässlicher Street View-Flickenteppich.

'Zeitreisen' mit Google Street View
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Maschinelles Lernen

Skepsis ist aber dennoch angesagt, wie Science Mag unter Berufung auf Proceedings of the National Academy of Sciences berichtet. Denn für eine aktuelle Studie haben Wissenschaftler rund 50 Millionen Street View-Aufnahmen aus 200 US-Städten heruntergeladen. Diese Daten haben sie durch diverse Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens gejagt.

Sightseeing mit Google Earth

So haben die Forscher etwa 22 Millionen Autos in den Bildern erkannt, der Algorithmus konnte Marke und Modell mit einer Genauigkeit von 52 Prozent bestimmen. Auf Basis der Autos konnte das System mit überraschend hoher Präzision u. a. Einkommensverhältnisse und sogar wahrscheinliches Wahlverhalten bestimmen.

Beispielsweise stimmen Bezirke mit Sedans, also PKW der Limousinen-Klasse, vorwiegend mit demokratisch/liberal, während Gegenden mit vielen Pickups eher zu den konservativen Republikanern tendieren. Die Forscher konnten außerdem auf Basis der Autos ermitteln, ob in einer bestimmten Gegend vorwiegend Menschen mit weißer, schwarzer oder asiatischer Abstammung wohnen.
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