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Statistik lernen mit dem Überwachungsstaat
Redakteur
Kurator'in für: Volk und Wirtschaft Medien und Gesellschaft Technologie und Gesellschaft Fundstücke
Leitet das Digital-Team im Wirtschaftsressort der Süddeutschen Zeitung, was nicht heißt, dass er nur Nerd-Kram piqt. Studierte in Erlangen und Portland Politikwissenschaft und Amerikanistik, schrieb in Nürnberg, Berlin, New York und München. Interessiert an allem Politischen. Am Absurden sowieso. Süchtig nach Longreads.
Mustererkennung ist ein Heilsversprechen für Polizei und Geheimdienste. Sie wollen mit fortschrittlicher Software Verbrecher fangen und ihre Pläne möglichst früh aufspüren und vereiteln. Um zu verstehen, wie die Technik funktioniert - und welche gesellschaftlichen Probleme sie aufwirft - muss man sich ein kleines bisschen über Informatik und Statistik wissen. Das schreckt insbesondere Geistes- und Sozialwissenschaftler ab. Aber Rettung naht.
Der Informatiker Christian Reinboth geht in diesem Blogbeitrag von 2017 eine laienverständlichen Rechenaufgabe durch. Der Leser lernt, warum eine Erkennungssoftware, die bösartige Mails von Terroristen mit 99,5 Prozent Wahrscheinlichkeit als solche erkennt, trotzdem nur in 0,69 Prozent der ausgelösten Alarme richtig liegt. Der Text erläutert das Problem der "falschen Positiven", an dem viele Erkennungs-Softwaresysteme kranken.
Das ist sehr erhellend und zeigt, warum es bei diesem scheinbar nur technischen Vorgang um demokratische Rechte geht:
Die Moral der Geschichte besteht natürlich darin, dass man sich – ganz besonders als politischer Entscheidungsträger – keinesfalls von der 99,5%igen Trefferquote blenden lassen darf, sondern sich vielmehr bewusst machen sollte, dass es bei jeder Form anlassloser Massenüberwachung allein aufgrund des extremen Missverhältnisses zwischen gesetzestreuen Bürgern und Straftätern unausweichlich ist, dass viele, viele Unbescholtene ins Visier von Behörden geraten. Selbst dann, wenn das System nahezu fehlerfrei (99,5%!) funktioniert.
Quelle: Christian Reinboth scienceblogs.de
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