OpenBC/Xing, StudiVZ, MySpace - Immer neue Webportale schießen aus dem Boden, deren Angebot im Wesentlichen aus der Vernetzung seiner Nutzer besteht. Dabei fallen riesige Datenmengen an: Namen, Geburtsdaten, Telefonnummern, Mail-Adressen bis zu Geschmacksprofilen: Wer hört welche Musik, fährt wohin in Urlaub, liest welche Bücher. Diese Informationen sind für Unternehmen interessant, die ein genaueres Bild vom Mensch als Kunden bekommen. Dazu müssen sie die Einzelinformationen zu statistischen Clustern formen, Muster aus den atomisierten Einzeldaten herauslesen, z.B. Korrelation von Bildungsabschluss und Freizeitverhalten. So können Sie zum Einen ihre Zielgruppen genauer definieren, bzw, diese direkter mit Werbung ansteuern.
Beispiel AMAZON: Durch Auswertung des Recherche- und Einkaufsverhaltens seiner Kunden gibt Amazon automatisierte Empfehlungen. Zum Einen schlägt das Online-Kaufhaus Pakete vor: Zu dem ausgesuchten Artikel wird ein weiterer Artikel vorgeschlagen, von dem Amazon offenbar annimmt, dass jemand, der den einen Artikel kaufen will, wahrscheinlich auch an dem anderen interessiert sein könnte. 
„Kunden, die diesen Artikel angesehen haben…“ Wer meint, einem eigenen Geschmack zu folgen irrt – die einzige Wahl, die man vielleicht trifft, ist welchem Konsummusterverhalten man sich zuordnen möchte. Im Bild: Produktempfehlung bei Amazon.
Zum Anderen wird der Nutzer auf weitere Artikel hingewiesen, den „Kunden, die diese Artikel angesehen haben“ auch angesehen haben. Durch die Datenhäufung werden Geschmacksmuster erstellt und Produktempfehlungen möglich.
Beispiel WEB.DE: In einer E-Mail bekomme ich die Mitteilung, dass ein Freund mich bittet, der für seine Mails Web.de nutzt, meinen Eintrag in seinem Online-Adressbuch zu vervollständigen. Über einen Link komme ich zu dem Adressbuch, welches einige Felder bereit hält.
„Hallo, xyz hat Dich in ihr Adressbuch eingeladen…“ Der User wird zum Lieferanten privater Daten, hier ein Adressbuch bei web.de
Weil ein Freund als Makler auftritt, lässt sich der User willig zum Lieferanten intimer Daten machen. Dadurch, dass eine mir bekannte Person mich anspricht, gebe ich willig private Daten preis und übersehe dabei, dass ich diese Daten damit auch dem Anbieter der jeweiligen Plattform zur Verfügung stelle. Die Frage aber, was dieser Anbieter mit diesen Daten macht, bleibt dabei unbeantwortet.
Beispiel GOOGLE: Beim E-Mail-Verfahren von GOOGLE GMail durchsucht der Suchanbieter die in den Mails geschriebenen Texte nach Schlüsselwörtern, um passende Werbeeinblendungen platzieren zu können: Schreibt jemand in einer Mail von seinen Urlaubserlebnissen auf Griechenland, blendet Google unter den Mailtext Anzeigen von Reiseanbietern oder CDs mit griechischer Musik ein.
In dem Film MINORITY REPORT bekommt man einen Vorgeschmack auf die schöne neue Welt, in der die Unternehmen den Kunden kennen: Als Tom Cruise durch eine Geschäftszeile geht, erfassen Scanner der Geschäfte seine Augen, erkennen ihn, woraufhin ihn die Geschäfte (bzw. eine synthetische Stimme) ansprechen und ihn z.B. darauf hinweisen, dass er sich seit 6 Monaten keine Jeans mehr gekauft habe, ob es nicht mal wieder Zeit für eine neue Hose wäre. Oder – und das zeigt, inwiefern erst Vernetzung aus losen digits eine Information machen – die Geschäfte denken für den Kunden und verknüpfen die Informationspartikel, um Handlungs (und also Konsum)optionen vorzuschlagen: "Sie haben Ihrer Frau zu Weihnachten einen DVD Player geschenkt – wie wäre es mit einer Flasche Wein und einem guten Film und sie machen sich mal wieder einen richtig gemütlichen Abend?"
Ein anderer für Unternehmen interessanter Aspekt dieser sozialen virtuellen Orte ist, dass sie hier treffsicher ihre Zielgruppe erreichen können. Wenn z.B. die Holtzbrinck-Gruppe für einen Millionenbetrag das StudiVZ kauft, dann hat dies mit Sicherheit etwas damit zu tun, dass dieses Portal aufgrund der Menge von Angehörigen eines bestimmten sozialen Segments (das sich durch ein bestimmtes Konsummuster auszeichnet und daher bestimmten Produkten, Produktfeldern – z.B. Zeitungen/Magazinen; Kleidermarken; etc. zuzuordnen ist) für das Unternehmen interessant ist. Das Unternehmen kauft sich die Möglichkeit, an den (potentiellen) Kunden heranzukommen. 
Das besondere an all diesen Angeboten: Die Nutzer bringen den Content, der das Portal attraktiv macht, selber ein – sich selbst, ihre Daten und ihre Aktivitäten im Portal (durch die sie noch mehr personenbezogene Informationen (=Daten) generieren, was das Portal noch attraktiver macht und für Zulauf sorgt und damit den Wert des Portals für Unternehmen steigert. Vorbei die Zeit, da mit Verlosungen, Preisen bei Kreuzworträtseln, "Umfragen" am Telefon usw. Adressen und Daten von den Nutzern eingeholt werden mussten – sie liefern die Daten selber an, nehmen sich viel Zeit, ihre Informationen in umfangreichste Formulare zu tippen, investieren noch mehr Zeit, um in den Portalen aktiv zu sein, Nachrichten und Einträge zu schreiben, Bilder hochzuladen, etc.
Dazu agieren die Nutzer selber auch noch als "Drücker" – sie rufen ihre Freunde und Bekannten dazu auf, sich ebenfalls in dem von ihnen genutzten Portal einzutragen "Hallo! Du bist von XYZ eingeladen worden, Dich in ihrem persönlichen Album einzutragen…" So oder ähnlich lautet die Aufforderung, die einem in regelmäßigen Abständen in die Inbox flattert. Gemäß des Konzepts des Empfehlungsmarketings ist es die Vertrautheit der privaten Beziehung, die den Nutzer dazu veranlasst, etwas zu machen, was er einem Unbekannten an der Haustür gegenüber wahrscheinlich immer verweigern würde: umfangreiche Auskunft über sich und Aspekte seines Lebens zu geben.
Man wundert sich, wie niedrig die Hemmschwelle ist, in Webformulare, wie z.B. von WEB.DE jede Menge privater Daten einzutragen, ohne wirklich sicher zu wissen, was mit diesen Daten passiert, wer alles Zugriff hat.
Viele Nutzer halten den Wert der eigenen Daten für eher gering, jedenfalls für einen vergleichsweise geringen Preis im Vergleich zu der Möglichkeit Online-Dienste und Web-Portale nutzen zu können. Das System funktioniert über den Hebel des Vertrauens oder der Rabatt-Jagd: Auf der Suche nach Möglichkeiten Preisvorteile zu erwirken, nutzen Kunden gerne Bonus-Systeme wie die Pay-Back-Karten, das Bonus-Punkte-System der Bahn-Karte etc. Indem Sie brav überall, wo sie als Konsument aktiv werden, die Karte nutzen, dokumentieren Sie ihr Kaufverhalten: Was haben Sie wo, wann zu welchem Preis gekauft. Wann haben Sie wo welche Bahnfahrkarte gekauft. Manchmal funktioniert die Datenerhebung auch ganz altmodisch: An der Kasse vieler Saturn-Märkte wird man immer wieder mal unvermittelt nach seiner Postleitzahl gefragt.
In allen Fällen geht es darum, Muster, Klassen, Schemata von Kunden und Konsumverhalten zu entwickeln, die planvolles Handeln ermöglichen sollen. Dabei wird es besonders spannend, wenn man Daten kombiniert. Erst die Vernetzung macht aus Daten Information mit einem Aussagewert. Diese Entwicklung hat durchaus kritische Komponenten.
Im Rahmen der Debatte um die Patientenkarte, eine Chip-Karte für Krankenversicherte, ging und geht es um die Frage, was hier gespeichert werden soll. Es gibt Forderungen, Diagnosen, Krankheitsverläufe oder auch Bluttyp, Erbkrankheiten usw. auf dem Chip zu speichern. Dadurch würde vermieden, dass Daten mehrfach erhoben würden, eine zielgenauere Behandlung würde ermöglicht etc. Aber ebenso wäre denkbar, dass z.B. private Krankenversicherungen diese Informationen nutzen, um ihre möglichen Kosten zu reduzieren, in dem sie per se Menschen mit der Veranlagung zu bestimmten Krankheiten ausschließen. Von hier aus, lassen sich viele Formen der Verwendung von denken, die deutlich machen, was Privatsphäre wert ist: Man stelle sich vor, man arbeitet für einen kirchlichen Träger, aber dieser kann in Erfahrung bringen, für welche Bücher, Filme oder sonstige Themen man sich interessiert...
In dem Film Se7en (Sieben) von David Fincher ermitteln die von Brad Pitt und Morgan Freeman gespielten Detectives eine kleine Gruppe in Frage kommender Verdächtiger, indem Sie ein Profil von dem Mörder entwickeln, den Sie suchen und überprüfen, wer innerhalb der letzten Zeit in öffentlichen Bibliotheken bestimmte Buchtitel ausgeliehen hat.
Es zeigt sich: Je mehr Daten auflaufen und je valider die abgeleiteten Muster und Typologien werden, desto problematischer wird der Aspekt des Umgangs mit ihnen. In Beispiel von Se7en, wenn sie zu prospektiven Interpretationen genutzt werden.
Bei Amazon führt dies zu einer präselektiven Vorauswahl durch den Anbieter, die Bahnung des Konsumverhaltens im Lichte normierten Verhaltens.
Es ist nachvollziehbar, dass Unternehmen, die auf Gewinnmaximierung aus sind, den Zufall, dass ein Kunde etwas "findet" oder "entdeckt" nach Möglichkeit eliminieren wollen. Aber diese digitalen Bahnungen und Korridore verringern zunehmend die Wahrscheinlichkeit, dass man mal zufällig etwas anderem begegnet. Vielmehr wird die Perpetuierung des Gleichen zum Zwecke maximaler Bewirtschaftung perfektioniert. Dabei wird übersehen, dass dem Phänomen des sinkenden Grenznutzens zufolge sich recht schnell Sättigung und Desinteresse einstellt, wenn ein und derselbe Gaul zu Tode geritten wird: Bloß weil jemand Notting Hill gesehen hat, heißt das nicht, dass dieser Kunde nun bis in alle Ewigkeit eine romantische Komödie nach der Anderen angeboten bekommen will.
Kleine Anleitung zum zivilen Ungehorsam: Wenn Sie das nächste Mal bei Saturn an der Kasse nach Ihrer Postleitzahl gefragt werden – geben Sie doch einfach eine vom anderen Ende der Republik an. Wenn Sie bei Amazon sind und nach romantischen Komödien recherchiert haben - klicken Sie mal auf Horrorvideos und Free Jazz CDs. Mal sehen, wie die Marketingabteilung diese Daten verarbeitet…
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Adam Small
