Big Data: Statistik und Fachwissen sind wichtiger als Data Literacy – Wissen

Anstatt eine scharfe Kelle und einen Pinsel zu verwenden, verwenden Archäologen jetzt eine Maus und eine Tastatur, um Hinweise auf das Leben unserer Vorfahren zu finden. Sie graben dann nicht in den Tongruben Südeuropas nach Beweisen menschlicher Zivilisationen, sondern in großen Datenmengen. Klassische Studien sind symptomatisch für eine Entwicklung in vielen wissenschaftlichen Disziplinen: Daten sind in immer größerer Zahl verfügbar und spielen sogar eine wichtige Rolle in den Geisteswissenschaften – manchmal sogar als Trainingsdaten für maschinelles Lernen, ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Große Daten ist der Slogan. Einige, für die dieser Begriff nicht lehrreich genug ist, sprechen sogar ziemlich weit von einer empirischen Revolution.

Die stärksten Korrelationen nützen nichts, wenn sie nicht richtig interpretiert werden

Experten behaupten daher mehrfach, dass sich die wissenschaftliche Ausbildung auch in vielen Bereichen weiterentwickeln muss. Archäologen müssen nicht nur Latein sprechen, sondern auch die SQL-Sprache der Datenbank, heißt es dann. In einem kürzlich veröffentlichten Positionspapier von Platform Learning Systems, einem vom Bundesforschungsministerium gegründeten Expertenausschuss, ermutigen Wissenschaftler zu Kursen darüber hinaus Computing mehr “Datenmanagementfähigkeiten” zu vermitteln. “Datenkompetenz” muss “einen großen Platz” in der Schule haben.

Wenn es um die Big-Data-Debatte geht, fühlt es sich manchmal so an, als würden meistens seltsame Sprachbilder anstelle neuer Server erzeugt. “Datenschätze werden geborgen” nicht in archäologischen Ausgrabungen, sondern in Sonntagsreden, und da Daten das Öl des 21. Jahrhunderts sein sollen, wird Umweltschutz absurd mit Datenschutz verglichen. In diesem Zusammenhang ist zunächst die jüngste Position zu begrüßen – die Autoren verwenden keine bösen Ausdrücke, sondern machen konkrete Vorschläge: Schüler aller Fächer sollten sich fragen, wie sie sich entwickeln und sammeln sollen Daten, bewerten ihre Qualität, verarbeiten sie schließlich, transformieren sie schließlich und zeichnen sie auf.

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Aber warte, fehlt etwas? Nun, die Daten müssen auch ausgewertet werden. Die statistische Analyse ist jedoch nicht – wie aus dem Positionspapier hervorgeht – eine von vielen Fähigkeiten, sondern die grundlegende Fähigkeit schlechthin, um verlässliche wissenschaftliche Erkenntnisse zu erhalten. Durch einfaches Agnostizieren von Daten können Branchenprobleme gelöst werden. Wissenschaft ist jedoch mehr: strukturelle Beziehungen, die unabhängig von ihrer Größe über den Datensatz hinausgehen.

Dazu müssen Forscher ihren statistischen Beruf beherrschen, was oft nur in begrenztem Umfang der Fall ist, vor allem aber konzentriertes Fachwissen mitbringen. Um am Beispiel der Archäologie festzuhalten: Die stärksten Korrelationen zwischen Orten nützen nichts, wenn sie nicht in den historischen Kontext integriert sind. Natürlich tut es nicht weh, wenn ein Archäologe selbst Abfragen (Datenbankabfragen) schreiben kann. Aber benutzerfreundliche Programme können dies auch für Sie tun – statistische Ergebnisse können nicht interpretiert und klassifiziert werden.

About the author: Diemut Gerverg

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