Age Prediction

Age Prediction ist die automatische Schätzung des Alters einer Person durch ein Computerprogramm. Als Grundlage dienen Daten, die ohnehin anfallen: ein Selfie, eine Sprachaufnahme oder das Verhalten in einer App. Das Programm gibt kein exaktes Geburtsdatum aus, sondern eine Vermutung, etwa „ungefähr 16 Jahre“ oder „vermutlich unter 18“. Es handelt sich also um eine Wahrscheinlichkeitsaussage, nicht um einen Nachweis. Der Unterschied zur Altersverifikation ist wichtig: Dort prüft man ein echtes Dokument wie einen Ausweis, hier rät die Maschine anhand von Merkmalen. Genau deshalb ist Age Prediction bequem, aber nie hundertprozentig sicher.

Jugendschutz ohne Ausweiskopie

Viele Länder verschärfen gerade die Regeln für soziale Netzwerke. In der Europäischen Union verlangt der Digital Services Act, dass Plattformen Minderjährige besonders schützen. Australien hat ein Mindestalter von 16 Jahren für soziale Netzwerke beschlossen. Wer solche Regeln umsetzen will, muss irgendwie wissen, wer jung ist.

Die naheliegende Lösung wäre, von jedem Nutzer einen Ausweis zu verlangen. Das ist aus Datenschutzsicht heikel, denn dann sammelt ein Unternehmen Millionen Ausweiskopien. Außerdem schreckt es Erwachsene ab, die anonym bleiben wollen. Age Prediction gilt als Kompromiss: Es soll das Alter grob einordnen, ohne die Identität preiszugeben.

Für die Unternehmen geht es dabei um viel Geld. Verstöße gegen die europäischen Plattformregeln können mit bis zu sechs Prozent des weltweiten Jahresumsatzes bestraft werden. Gleichzeitig hängen ganze Geschäftsmodelle daran, weil Werbung an Minderjährige stark eingeschränkt ist. Age Prediction ist damit weniger ein technisches Detail als eine Frage der Rechtssicherheit.

Woraus die Software auf das Alter schließt

Der häufigste Ansatz arbeitet mit Gesichtsbildern. Ein neuronales Netz, also ein Programm, das Muster aus vielen Beispielen lernt, bekommt im Training Millionen Fotos mit bekanntem Alter vorgelegt. Es lernt dabei selbst, welche Bildmerkmale mit dem Alter zusammenhängen. Niemand programmiert Regeln wie „Falten bedeuten alt“ von Hand ein.

Am Ende gibt das Modell meist eine Zahl plus eine Unsicherheit aus. Gute Systeme liegen im Schnitt etwa ein bis zwei Jahre daneben. Für die Praxis reicht das oft nicht aus, denn an der Grenze von 18 Jahren entscheidet sich alles. Deshalb arbeiten Plattformen mit Pufferzonen: Wer geschätzt zwischen 16 und 21 liegt, wird zusätzlich per Ausweis geprüft.

Neben Gesichtern nutzen Anbieter auch Verhaltensdaten. Dazu zählen Tippgeschwindigkeit, Uhrzeiten der Nutzung, gefolgte Konten oder die Sprache in Kommentaren. Ein bekannter Irrtum ist, solche Systeme seien neutral. Tatsächlich schätzen sie bei manchen Hauttönen oder Herkunftsregionen deutlich ungenauer, weil die Trainingsdaten unausgewogen waren.

Selfie-Check bei TikTok, Instagram und im App Store

Am sichtbarsten ist Age Prediction bei großen Plattformen. Instagram lässt Nutzer bei Zweifeln ein kurzes Video-Selfie aufnehmen, das ein Dienstleister auswertet. TikTok und YouTube setzen zusätzlich auf Verhaltenssignale, um vermutlich minderjährige Konten automatisch in einen geschützten Modus zu schalten. Dort sind dann Direktnachrichten von Fremden oder personalisierte Werbung eingeschränkt.

Auch außerhalb sozialer Netzwerke begegnet einem die Technik. Supermarktkassen mit Selbstbedienung schätzen beim Kauf von Alkohol das Alter per Kamera und rufen nur im Zweifel Personal. Games mit Altersfreigabe und Streamingdienste testen ähnliche Verfahren. In Nachrichtenmeldungen taucht der Begriff meist im Zusammenhang mit neuen Jugendschutzgesetzen auf.

Wer solche Meldungen liest, sollte auf zwei Begriffe achten. „Age Assurance“ ist der Oberbegriff für alle Methoden der Alterssicherung. Age Prediction ist nur die schätzende Variante davon. Kritiker weisen darauf hin, dass für die Schätzung biometrische Daten wie Gesichtsmerkmale verarbeitet werden, was in Europa besonders streng geregelt ist.