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b.telligent_USADas Duell zwischen Barack Obama und Mitt Romney bei der letzten Präsidentschaftswahl endete mit einem sehr klaren Ergebnis, einem Sieg für Obama und einer krachenden Niederlage für Romney. 

Und das lag nicht nur an den rhetorischen Fähigkeiten der Kandidaten, dem Klima in der amerikanischen Gesellschaft und den politischen Programmen der Kontrahenten. Es gab noch einen weiteren entscheidenden Unterschied.

Der nächste amerikanische Präsident wird der Kandidat mit dem besten Data-Science-Team

Was Obamas Wahlkampf von den anderen stark unterschied spielte sich hinter den Kulissen ab: Der massive, sehr teure, sehr professionelle und sehr erfolgreicher Einsatz eines ganzen Bündels an Predictive-Analytics-Methoden, um so viele Wählerstimmen wie möglich zu gewinnen.

Diese Methoden führten dazu, dass Obamas Wahlhelfer jederzeit wussten, an welche Haustür sie klopfen und zu welchem der Themen auf Obamas politischer Agenda sie die Bewohner in ein Gespräch verwickeln mussten. Sie konnten genau berechnen, wie sie sichere Obama-Befürworter zum Wählen bewegen und politisch Unentschlossene auf Obamas Seite ziehen konnten. Gleichzeitig verschwendeten Romneys Unterstützer ohne vergleichbare Informationen ihre Zeit in Straßenzügen, von denen man bei Einsatz prädiktiver Methoden gewusst hätte, dass dort vorwiegend eingefleischte Demokraten zu finden sind, die kein Wahlhelfer auf Romneys Seite würde ziehen können.

Statistische Modelle erlaubten es Obamas Team sehr genau einzuschätzen, in welchen der "Swing-States" sie das Rennen ohnehin schon gewonnen hatten. So konnten sie ihre Ressourcen auf die verbleibenden Staaten konzentrieren. Es stellte sich am Wahltag heraus, dass diese Modelle derart genau waren, dass sie für jeden einzelnen Bundesstaat mit einer Abweichung von maximal einem Prozentpunkt das richtige Ergebnis prognostizierten. Während also Obamas Data-Science-Team den Wahltag als "Model Validation Day" feierte, hatten Romneys Leute nichts Vergleichbares aufzubieten.

Einzigartige Datenbasis

Eine der Stärken der Obama-Kampagne war die Datenbasis, auf der sie ihre verschiedenen Modelle erstellten. Anders als in den meisten europäischen Ländern sind in den USA umfassende Daten darüber zugänglich, wer bei welcher Wahl seine Stimme abgegeben hat. Dieses sogenannte „Voter File“, eine amerikanische Besonderheit, ergänzte Obamas Team in einer Weise, wie man es in Europa schwer nachahmen könnte: Daten zu politischen Präferenzen der Wähler lassen sich in den USA durch die Registrierungen als Unterstützer einer bestimmten Partei gewinnen. Diese Registrierung ist deswegen wichtig und relativ beliebt, weil sie zur Teilnahme an den Vorwahlen berechtigt, bei denen die Parteien ihre Kandidaten auswählen. Darüber hinaus verwendete Obamas Team zugekaufte Marketingdaten, die in den USA ebenfalls in einer extremen Vielfalt und Detailtiefe verfügbar sind. Dazu kamen umfangreiche eigene Telefonbefragungen, wie sie sich nur eine finanzkräftige Organisation wie die Obama-Kampagne leisten kann.

Diese einzigartige Datenbasis führte zu extrem hilfreichen und wertvollen Prognosen. Die dazu verwendeten Modellierungsmethoden waren vor allem bei der Vorhersage der Wahlergebnisse auf Bundesstaatsebene innovativ. Bei der Steuerung der Wahlhelfereinsätze genügten an gängige Standards des Direktmarketings angelehnte Modelle, um die Obama-Kampagne mit unerreichter Präzision zu steuern.

Was die Republikaner im nächsten Wahlkampf besser machen wollen

Die Republikaner haben aus dieser Niederlage die Konsequenzen gezogen. Beim Vortrag von Amelia Showalter (Director of Digital Analytics bei der Obama-Kampagne 2012) bei der Predictive Analytics World 2015 in Berlin war zu erfahren, dass man von fast allen republikanischen Kandidaten für die nächste Präsidentschaft weiß, dass sie jeweils ein hochkarätiges Data-Science-Team aufgestellt haben, um das Desaster vom letzten Mal nicht zu wiederholen. Nur bei einem ist man sich nicht sicher: Donald Trump.

Dr. Michael Allgöwer, Leiter Competence Center bei b.telligent GmbH & Co. KG

www.btelligent.com

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