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Studie: Ethnie, Einkommen und Wahlverhalten anhand von Autos auf Google Maps einschätzen

Gegenüberstellung von Daten aus anderen Quellen (actual) und denen aus dem Deep Learning Experiment (predicted) All rights reserved PNAS

Wissenschaftler in den USA haben in einem Deep-Learning-Experiment gezeigt, dass sie sozioökonomische Merkmale wie Einkommen, Ethnie, Bildung, aber auch das Wahlverhalten in Stadtvierteln aus Autos ableiten können, die in Bildern auf Google Street View sichtbar sind. Das Modell funktioniert, indem es Assoziationen zwischen Autos und Menschen entdeckt. Wenn zum Beispiel die Anzahl der Limousinen in einer Stadt höher ist als die Anzahl der Pickup-Trucks, wird dieses Gebiet wahrscheinlich bei der nächsten Präsidentschaftswahl für einen Demokraten stimmen. Anhand der Marken der Autos konnten die Wissenschaftler die ethnische Zusammensetzung der Viertel aufzeigen, anhand des Alters und des Wertes der Autos die soziale Zusammensetzung.

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Die Wissenschaftler untersuchten 200 Städte mit 50 Millionen Bildern von Google Street View und erfassten dabei etwa acht Prozent aller Automobile des Landes. Die Studie wurde in den Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS) veröffentlicht.

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2 Kommentare
  1. Aha. Ich frage mich hier vor allem: was steht dahinter überhaupt für eine seltsame Forschungsfrage? Wer will so etwas bitte wissen? Von irgendwelchen Merkmalen bei Autos irgendwelche sozioökonomischen Infos ableiten bzw. gar Prognosen über das Wahlverhalten erstellen? Häääh? Was genau sollen diese komischen „Zusammenhänge“ jetzt bringen und wem nutzt dieses Wissen? Man kann die Leute auch einfach, ganz klassisch, fragen, wenn man solche Infos erfahren möchte oder ist es inzwischen schon zu altmodisch, Menschen im Gespräch persönlich Fragen zu stellen?

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