Saarbrücken 1

Big Data ist in aller Munde. Der Begriff ruft dabei häufig Emotionen hervor. Zum einen ist er die Basis für viel technologischen Optimismus, meist gerichtet auf neue Business Modelle oder Vereinfachungen bzw. Wirkungsverstärkungen in unserem privaten und beruflichen Leben. Auf der anderen Seite ist er Grund für dystopische Perspektiven, die zum Beispiel um Durchleuchtung des Individuums und seiner Privatsphäre, übermäßige Optimierung im täglichen Leben sowie Intransparenz von Verfahren zur Entscheidungsunterstützung kreisen.

In diesem Vortrag untersuchen wir die unterliegende Methodik der Datenanalyse von ihrer wissenschaftlichen Seite. Nach einer kurzen historischen Betrachtung – Datenanalyse ist schon recht alt – diskutieren wir, was Big Data von klassischer Datenanalyse unterscheidet. Wir führen in die unterliegende mathematische Methodik ein und berichten über wissenschaftliche Erfolge. Datenanalyse birgt aber auch Risiken, vor allem dann, wenn man die Analysen nicht sorgfältig aufstellt und ihre Resultate nicht angemessen interpretiert. Und sie hat Grenzen, vor allem, wenn es darum geht, kausale Zusammenhänge abzuleiten.

Wir schließen den Vortrag mit der Darstellung eines Konzeptes, wie sich Datenanalyse und das andere Verfahren der wissenschaftlichen Methode, die Theoriebildung, effektiv ergänzen.