… dass unser Web-Nutzungsverhalten auch unsere Perspektive auf die Welt beeinflussen kann?

Der Internetaktivist Eli Pariser hat dafür den Begriff „Filterblase“ (filter bubble) geprägt.
Dieser beschreibt das Phänomen, dass Websites Algorithmen verwenden, die auf Basis der verfügbaren Informationen über den Internet-Nutzer und sein Klickverhalten filtern, welche weiteren Informationen für den jeweiligen Nutzer relevant sein könnten. In der Natur dieser Algorithmen liegt es begründet, dass dem Nutzer im Laufe der Zeit dadurch vermehrt Informationen angezeigt werden, die mit seinen bisherigen Ansichten übereinstimmen. Seine subjektive Wahrnehmung der Welt wird bestätigt und verstärkt, der Nutzer wird zunehmend isoliert in einer „Blase“, die Informationen, die seinen bisherigen Ansichten widersprechen, tendenziell ausschließt.

Wäre es da nicht wünschenswert, von Zeit zu Zeit einen „out of my bubble“-Button drücken zu können, der uns wieder die unendlichen Weiten des Internet-Universums öffnet?

… dass Algorithmen auch zu einer zielgruppenspezifischen Preisdifferenzierung führen können?

Manche Online-Shops erkennen, mit welchem Gerät der Kunde auf den Shop zugreift. Und leiten daraus Kaufkraft und Preisbereitschaft des potenziellen Käufers ab. So kann es dem Nutzer eines Apple-Computers oder eines iPhones passieren, dass ihm dasselbe Produkt im selben Online-Shop zu einem höheren Preis angeboten wird als einem Android-Nutzer. Diese Form der Preisdifferenzierung wird als Demand Pricing bezeichnet.

… dass Forscher daran arbeiten, Menschenmengen mit Hilfe von WLAN-Störungen auf Plätzen oder in geschlossenen Räumen zu zählen?

Die Aufgabe ist gar nicht so einfach: Haben Sie schon mal versucht, Menschen, die sich in einem bestimmten Raum bewegen, zu zählen? Forscher haben nun ein Verfahren entdeckt, das dies zuverlässig leisten kann. Das Vorgehen erscheint dabei recht simpel: An den entgegengesetzten Enden des betrachteten Areals wird jeweils ein WLAN-Sensor aufgestellt. Die Messung der Zahl der Menschen greift dabei nicht auf Mobiltelefone oder sonstige WLAN-fähige Geräte zurück, die einzelnen Personen bleiben also völlig anonym, die Sensoren messen vielmehr allein die Dämpfung der WLAN-Signale, die durch die Bewegung der Menschen entsteht („Multi Path Fading“). Algorithmen leiten aus diesen WLAN-Störungen die Zahl der sich in dem Areal bewegenden Menschen ab.