{"id":2547648,"date":"2024-09-13T14:25:38","date_gmt":"2024-09-13T13:25:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.pressenza.com\/?p=2547648"},"modified":"2024-09-13T14:25:38","modified_gmt":"2024-09-13T13:25:38","slug":"kevin-kriegt-keinen-kredit-die-allgegenwaertigkeit-von-scoring","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.pressenza.com\/de\/2024\/09\/kevin-kriegt-keinen-kredit-die-allgegenwaertigkeit-von-scoring\/","title":{"rendered":"Kevin kriegt keinen Kredit &#8211; Die Allgegenw\u00e4rtigkeit von Scoring"},"content":{"rendered":"<p><strong>Scores sagen zuk\u00fcnftiges menschliches Verhalten in Bereichen wie Finanzen, Konsum, Gesundheit, Betrug, Kriminalit\u00e4t etc. voraus.<\/strong><\/p>\n<p>Beim Scoring werden Individuen mit Hilfe eines Algorithmus Zahlenwerte zugewiesen.<\/p>\n<p>Welche Parameter in die Berechnung eingehen, h\u00e4ngt vom Bereich ab, f\u00fcr den der Score gebildet werden soll, sowie vom konkret gew\u00e4hlten Algorithmus. Der eigentliche Score (d.h. der numerische Wert, beispielsweise ein Kredit-Score von 84), der f\u00fcr eine Person berechnet wird, hat an und f\u00fcr sich keine Bedeutung. Scores dienen vor allem dazu, Individuen mit Hilfe ihrer Scores zu vergleichen bzw. die Individuen in einer Menge anhand ihrer Scores zu sortieren.<\/p>\n<p>Aus wirtschaftlicher Sicht werden Scores vor allem f\u00fcr die Entscheidungsfindung eingesetzt, insbesondere dann, wenn ein Risiko abgesch\u00e4tzt werden soll oder knappe Ressourcen vergeben oder eingesetzt werden. Beispiele:<\/p>\n<ul>\n<li>Eine Bank kann nicht allen Kund:innen die gew\u00fcnschten Hypothekarkredite gew\u00e4hren. Sie k\u00f6nnte (und wird, je nach Land) die Kreditvergabe dann auf Basis von Kredit-Scores vornehmen.<\/li>\n<li>\u00dcber hundert Interessent:innen haben sich bei einer Immobilienverwaltung f\u00fcr eine Mietwohnung beworben, die Verwaltung kann aber h\u00f6chstens zwanzig Parteien die Wohnung zeigen. Sie k\u00f6nnte dann wiederum auf den Kredit-Score zur\u00fcckgreifen und die Wohnung nur den Interessent:innen mit den h\u00f6chsten Scores zeigen.<\/li>\n<li>Eine Firma kann beziehungsweise will nicht alle Angestellten ber\u00fccksichtigen, die sich f\u00fcr eine Bef\u00f6rderung beworben haben. Sie k\u00f6nnte die Angestellten dann auf Basis von Performance-Scores bef\u00f6rdern oder in die engere Wahl ziehen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Mit Hilfe eines Scores werden Vorhersagen getroffen. In den ersten beiden Beispielen bedeutet ein hoher Score, dass gem\u00e4\u00df Vorhersage der Kredit mit einer h\u00f6heren Wahrscheinlichkeit zur\u00fcckgezahlt bzw. die Miete p\u00fcnktlich bezahlt wird. Auch im dritten Fall wird eine Vorhersage getroffen: Die Person mit dem h\u00f6heren Performance-Score wird mit einer gr\u00f6\u00dferen Wahrscheinlichkeit als die Mitbewerber:innen auch in der h\u00f6heren Position gute Leistungen zeigen. Um diese Vorhersagen zu treffen, liegt es nahe, den Entscheidungsalgorithmus mit Hilfe maschinellen Lernens zu trainieren.<\/p>\n<p>In ihrem grundlegenden Bericht f\u00fcr das World Privacy Forum \u00fcber Scoring in den USA definieren Pam Dixon und Bob Gellman Scoring folgenderma\u00dfen:<\/p>\n<p>Ein Konsument:innen-Score beschreibt ein Individuum oder eine Gruppe von Individuen (wie einen Haushalt) und sagt das zuk\u00fcnftige Verhalten, die Gewohnheiten oder Vorlieben von Konsument:innen voraus. Scores verwenden Informationen \u00fcber die Eigenschaften, das vergangene Verhalten und andere Attribute f\u00fcr statistische Modelle, die einen numerischen Score, einen Bereich von Scores oder einen Ja\/Nein-Wert berechnen. Konsument:innen-Scores bewerten, sortieren oder segmentieren Konsument:innen. Firmen und staatliche Stellen verwenden Scores, um Entscheidungen \u00fcber Individuen und Gruppen zu treffen. Die Auswirkungen k\u00f6nnen dabei von harmlos bis kritisch reichen. Firmen und andere verwenden Scores f\u00fcr alles M\u00f6gliche, von der Betrugsvorhersage \u00fcber die Vorhersage zuk\u00fcnftiger Gesundheitskosten bis hin zur Einsch\u00e4tzung von Anspruchsberechtigungen.<\/p>\n<p><strong>Arten von Scores<\/strong><\/p>\n<p>Die ersten Arten von Scores waren Kredit-Scores, sie entstanden in den 50er-Jahren in den USA. Sie sind (vor allem, aber nicht nur) in den USA von entscheidender Bedeutung f\u00fcr die wirtschaftlichen und sozialen Entwicklungsm\u00f6glichkeiten von Individuen. Kredit-Scores werden von Wirtschaftsauskunfteien (engl. credit bureaus) mit Daten berechnet, die sie von anderen Firmen erhalten. In die Berechnung eines Kredit-Scores gehen nicht nur offensichtliche Parameter wie aktuelle Schulden, Verm\u00f6gen, Gehalt etc. ein. Auch alle weiteren Daten, die die Kreditb\u00fcros und Auskunfteien \u00fcber Konsument:innen gesammelt haben, k\u00f6nnen miteinflie\u00dfen.<\/p>\n<p>Im Bericht von Dixon und Gellmann erstreckt sich die Auflistung der Konsument:innendaten, die in Frage kommen, \u00fcber f\u00fcnf Seiten. Dies ist kein rein US-amerikanisches Ph\u00e4nomen. So wurde zum Beispiel in deutschen Kredit-Scores die Kombination bestimmter Vornamen mit dem Wohnort verwendet. In einem anderen (deutschen) Fall wirkten sich viele Umz\u00fcge nachteilig auf den Kredit-Score aus (obwohl Arbeitnehmer:innen sonst ja gerne zur mehr Mobilit\u00e4t bei der Stellensuche aufgefordert werden und viele Umz\u00fcge somit ebenso gut auch positiv bewertet werden k\u00f6nnten).<\/p>\n<p>Kredit-Scores sind von immenser Bedeutung nicht nur f\u00fcr die eigentliche Kreditvergabe, sondern f\u00fcr viele Situationen, in denen Kreditw\u00fcrdigkeit eine Rolle spielt (z.B. Wohnungsmiete) und zum Teil dar\u00fcber hinaus (etwa Stellenbesetzung). Kredit-Scores k\u00f6nnen als eine Form von Konsument:innen-Scores gesehen werden. Weitere Konsument:innen-Scores bewerten Kund:innen beispielsweise aufgrund des prognostizierten Profits, der noch mit ihnen erwirtschaftet werden wird. Kund:innen, die besser bewertet werden, erhalten dann bessere Konditionen oder einen besseren Service.<\/p>\n<p>Scores werden weiterhin von staatlichen Stellen und anderen Organisationen verwendet, um die Berechtigung bzw. Bed\u00fcrftigkeit f\u00fcr Leistungen zu berechnen, insbesondere, wenn die durch die Politik zur Verf\u00fcgung gestellten Mittel und Ressourcen nicht f\u00fcr alle Interessierten ausreichen. So ist zum Beispiel in Los Angeles die Anzahl der Wohnsitzlosen viel gr\u00f6sser als der vorhandene Wohnraum. Die zust\u00e4ndige Beh\u00f6rde vergibt deshalb die Wohnungen auf Basis eines Bed\u00fcrftigkeits-Scores.<\/p>\n<p>Risk Scores umfassen einen breiten Bereich von Scores, die ein bestimmtes Risiko zu quantifizieren versuchen. Hierzu geh\u00f6ren R\u00fcckf\u00e4lligkeits-Scores (engl. recidivism scores), die im Justizwesen, auch in der Schweiz, verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit der R\u00fcckf\u00e4lligkeit von Straft\u00e4tern vorherzusagen. Diese Art von Scores wird ebenfalls im Predictive Policing verwendet. Der Risk Score ist dann eine Vorhersage, in welchen Stadtteilen oder von welchen Personen wahrscheinlich Straftaten ver\u00fcbt werden.<\/p>\n<p>Auch im Arbeitsleben gibt es Risk Scores, z.B. zur Berechnung des \u00abSicherheitsrisikos\u00bb oder der Abwanderungswahrscheinlichkeit von Angestellten.<\/p>\n<p>Fraud Scores (Englisch f\u00fcr Betrug) k\u00f6nnen als eine Unterform der Risk Scores betrachtet werden. Je h\u00f6her der Score, desto h\u00f6her die Wahrscheinlichkeit, dass es sich bei bestimmten Sachverhalten um Betrug handelt. Diese Scores werden beispielsweise von Beh\u00f6rden eingesetzt, um unrechtm\u00e4\u00dfige Bez\u00fcge von Sozialleistungen wie Sozialhilfe oder Arbeitslosenunterst\u00fctzung zu entdecken. (Mit dieser Art von Scores und der damit oft einhergehenden Diskriminierung werden wir uns in einem eigenen Artikel noch eingehender auseinandersetzen).<\/p>\n<p>Performance Scores k\u00f6nnen verwendet werden, um die Leistung von Arbeitnehmer:innen zu quantifizieren und um diese anhand ihrer Leistung zu sortieren. Staab und Geschke beschreiben ein solches System bei Zalando. Hier mussten Arbeitnehmer:innen ihre Kolleg:innen bewerten. Aus diesen Ratings (und weiteren Daten) wurde dann ein Score berechnet. Dieser war wiederum ma\u00dfgeblich f\u00fcr Bef\u00f6rderungen und Gehaltsfestlegungen.<\/p>\n<p>W\u00e4hrend beim System von Zalando der Input der Mitarbeiter:innen (in Form von Ratings) f\u00fcr die Berechnung von Scores ma\u00dfgeblich war, k\u00f6nnte die Berechnung solcher Performance-Scores durch sogenannte Bossware auch komplett automatisiert und durch im Rahmen des Trackings gewonnene Daten ersetzt werden. So berechnet Microsoft einen \u00abProduktivit\u00e4ts-Score\u00bb, in dessen Berechnung eingeht, wie sehr Microsoft 365 Komponenten wie Microsoft Word, Outlook, Excel, PowerPoint, Skype und Teams im Laufe des letzten Monats und auf welchen Ger\u00e4ten benutzt wurden. Laut Microsoft ist dieser Score nicht f\u00fcr die \u00dcberwachung von Angestellten gedacht, sondern als Hilfsmittel f\u00fcr die optimale Nutzung der Werkzeuge. Ein weiteres Beispiel ist der Produktivit\u00e4ts-Score der Firma Prodoscore:<\/p>\n<p>Its software is being used to monitor about 5000 workers at various companies. Each employee gets a daily \u00abproductivity score\u00bb out of 100 which is sent to a team&#8217;s manager and the worker, who will also see their ranking among their peers. The score is calculated by a proprietary algorithm that weighs and aggregates the volume of a worker&#8217;s input across all the company&#8217;s business applications \u2013 email, phones, messaging apps, databases.<\/p>\n<p>Auf der Basis von Texten wie E-Mails, Chats etc. lassen sich mittels Techniken der Sentimentanalyse auch \u00abGl\u00fccksindexe\u00bb berechnen, die quantifizieren, wie zufrieden oder unzufrieden Angestellte sind. In der Regel geht es den Arbeitgeber:innen jedoch nicht um das Gl\u00fcck der Angestellten, sondern um die Identifikation von unzufriedenem oder oppositionellem Personal. Prodoscore scheint einen solchen Happyness-Index zu planen.<\/p>\n<p>Gem\u00e4\u00df der Brosch\u00fcre \u00abTechnische \u00dcberwachung am Arbeitsplatz\u00bb ist in der Schweiz eine solche verboten, wenn sie der Verhaltensanalyse der Mitarbeiter:innen dient. Leistungs\u00fcberwachung ist jedoch erlaubt, wenn sie sich an das geltende Datenschutzrecht und andere Gesetze h\u00e4lt, wobei Leistungs\u00fcberwachung leicht und schnell in Verhaltensanalyse umschl\u00e4gt.<\/p>\n<p>Eine letzte Art von Scores sind Social Credit Scores, die vor einigen Jahren vor allem im Zusammenhang der chinesischen Versuche mit Sozialkreditsystemen stark diskutiert wurden. Ein einheitliches Sozialkreditsystem existiert auch in China nach wie vor nicht. Wir beschr\u00e4nken uns in diesem Artikel auf die existierenden Scores in europ\u00e4ischen und nordamerikanischen Gesellschaften.<\/p>\n<p><strong>Die Allgegenw\u00e4rtigkeit von Scoring<\/strong><\/p>\n<p>Fasst man Scoring weiter als Quantifizierung auf, die Eigenschaften und Verhalten bewertet und die Sortierung (das Ranking) von Individuen erlaubt, dann wird offensichtlich, wie sehr Scoring unser t\u00e4gliches Leben durchdringt und bestimmt. In seinem Buch \u00abDas metrische Wir\u00bb beschreibt Steffen Mau auf sehr eindr\u00fcckliche und umfassende Weise diese Entwicklung. Die meisten Konsument:innen werden Ratings bei B\u00fcchern, Musik, Restaurants und Hotels ber\u00fccksichtigen oder auch selbst vergeben. Die Quantifizierung macht jedoch nicht bei Konsumg\u00fctern halt, es l\u00e4sst sich prinzipiell alles und jede:r bewerten, auch Lehrer:innen, Dozent:innen oder \u00c4rzt:innen.<\/p>\n<p>Selbst in der Wissenschaft spielen Rankings und Scores eine immer gr\u00f6\u00dfere Rolle, z.B. Reputations-Scores oder der H-Index von Wissenschaftler:innen. Schliesslich lassen sich auch ganze Institutionen \u00abranken\u00bb, mensch denke z.B. an Universit\u00e4tsrankings. Gerade an den Hochschulbewertungen l\u00e4sst sich erkennen, welche Rolle Scores und Ratings inzwischen spielen: F\u00fcr die meisten L\u00e4nder ist es wichtig, dass ihre Universit\u00e4ten erstens \u00fcberhaupt und zweitens m\u00f6glichst zahlreich unter den 100 am besten bewerteten Hochschulen vertreten sind.<\/p>\n<p>Der Umstand, dass Scores und Ratings praktisch \u00fcberall angetroffen werden k\u00f6nnen, deutet auf die allgemeinen ideologischen Grundlagen und die prinzipielle Problematik des Scorings und verwandter Verfahren hin. Dem Scoring liegt der Glaube zugrunde, dass alles durch Zahlen ausgedr\u00fcckt und bewertet, also quantifiziert werden kann. Passenderweise ist ein Beitrag zum Scoring mit \u00abdas ganze Leben in einer Zahl\u00bb \u00fcberschrieben \u2013 das hei\u00dft, ein Mensch mit all seinen Erlebnissen, Eigenschaften und Entwicklungen l\u00e4sst sich in eine einzige Zahl kondensieren. Qualit\u00e4t l\u00e4sst sich (in dieser Denkweise) berechnen und durch Zahlen ausdr\u00fccken. Aufgrund der Quantifizierung k\u00f6nnen Menschen, Organisationen, abstrakte oder konkrete Dinge hinsichtlich ihrer Qualit\u00e4t verglichen werden \u2013 wer oder was den h\u00f6heren Score hat, ist besser.<\/p>\n<p><strong>Probleme von Scores und Ausblick<\/strong><\/p>\n<p>Die Berechnung und Verwendung solcher Scores in derart vielen Lebensbereichen ist aus vielerlei Gr\u00fcnden fragw\u00fcrdig:<\/p>\n<ul>\n<li>Scores wurden erfunden, um Entscheidungen zu objektivieren und sie \u00abauf Faktenbasis\u00bb zu treffen. Es zeigt sich jedoch, dass Entscheidungen mit Hilfe von Scores Diskriminierung und Ungerechtigkeit nicht nur nicht verhindern, sondern mitunter sogar verst\u00e4rken (mehr dazu in einem eigenen, folgenden Artikel).<\/li>\n<li>Die Annahme, dass Sachverhalte wie Leistung, Vertrauensw\u00fcrdigkeit etc. quantifiziert werden k\u00f6nnen, ist in vielen F\u00e4llen irref\u00fchrend. F\u00fcr die Beurteilung eines Sachverhalts wichtigere Aspekte, die aber nicht quantifiziert werden k\u00f6nnen, werden dann \u00fcblicherweise ignoriert (z.B. Produktivit\u00e4ts-Scores). Cathy O&#8217;Neill beschreibt in ihrem Buch \u00abWeapons of Math Destruction\u00bb eindr\u00fcckliche Beispiele, insbesondere die Scoring-basierte missgl\u00fcckte Leistungsbewertung von Lehrpersonen.<\/li>\n<li>Personen, die am wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Leben teilhaben wollen, m\u00fcssen sich der Scoring-Logik unterordnen. Es besteht dadurch ein Machtgef\u00e4lle zwischen denen, die Scores definieren, berechnen und verwenden auf der einen Seite, und den Objekten des Scorings auf der anderen Seite. Die Intransparenz des Scorings und seiner Algorithmen und der verwendeten Daten verst\u00e4rkt dieses Machtgef\u00e4lle zus\u00e4tzlich.<\/li>\n<li>Datensch\u00fctzer:innen haben versucht, den Ausw\u00fcchsen des Scorings mit Hilfe der Datenschutzgesetze (z.B. GDPR) beizukommen, unter anderem im Fall von Zalando. Datenschutzgesetze sind jedoch keine angemessenen Werkzeuge, um Scoring zu regulieren. Auch mit dem Aspekt der Regulierung werden wir uns in einem zuk\u00fcnftigen eigenen Artikel auseinandersetzen.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: right;\">Andreas Geppert<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Scores sagen zuk\u00fcnftiges menschliches Verhalten in Bereichen wie Finanzen, Konsum, Gesundheit, Betrug, Kriminalit\u00e4t etc. voraus. 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