Eine komplette Volkszählung ist ja speziell bei uns hier in Deutschland immer noch ziemlich unpopulär – aber trotzdem ist klar: Es ist schon sehr wichtig und aufschlussreich zu wissen, wer z.B. in einem bestimmten Stadtviertel so wohnt; wie hoch da das durchschnittliche Einkommen ist, der Bildungsstand, die Arbeitslosenrate. Auch wenn man sich nur auf Stichproben stützt: Verlässliche demographische Daten zu sammeln, ist bislang ziemlich aufwendig und teuer. Es gäbe aber eine einfache und sehr billige Alternative, sagen amerikanische Wissenschaftler: Einfach bei Google Street View nachgucken, was dort, auf den Aufnahmen für Autos herumfahren und herumstehen.
Die Grundidee ist natürlich schon auf den ersten Blick einleuchtend und nachvollziehbar – wenn da in einem Stadtviertel am Straßenrand überwiegend Porsches, Mercedesse und BMWs parken, dann wohnen da wohl eher gutbetuchte Leute. Und in einem Viertel, wo uralte Schrottkarren vor sich hinrosten, da sieht es eher anders herum aus. Jetzt haben Informatiker u.a. von der Stanford University diesen intuitiven Ansatz einmal in großem Maßstab ausprobiert – natürlich automatisiert, mit sogenannter Künstlicher Intelligenz. Die Wissenschaftler haben Google-Street View-Ansichten von 200 Städten in den USA ausgewertet, insgesamt 50 Millionen Einzelbilder.
Dem KI-Algorithmus haben die Forscher zunächst einmal beigebracht, Automodelle (und deren Baujahre…) aus allen Perspektiven zu erkennen – dann haben sie sich für einen kleinen Teil der untersuchten Städte oder Bezirke demographische Daten aus anderen Quellen besorgt und dann ihr Deep-Learning-Programm von der Leine gelassen: Wie korrelieren denn die demographische Daten zu den auf Street View beobachteten Automodellen? Offenbar sehr gut und sehr aussagekräftig. Wohlgemerkt – das alles ist nur Statistik. Aber ab einer bestimmten größeren Zahl kommt die Statistik der Realität schon ziemlich nah. 🙂
Deutschlandfunk Nova – Hielscher oder Haase vom 29.11.2017 (Moderation: Diane Hielscher)