Big Data – Struktur im Chaos finden

Big Data gilt als das Wundermittel, wenn es darum geht, neues Wissen aus großen Datenmengen zu extrahieren. Man müsse nur intensiv genug auf die Daten starren, heißt es, und schon zeigten sich die erstaunlichsten Fakten. Was ist dran an diesen Verheißungen? Was kann diese Form der Datenanalyse leisten und was nicht?

Einen der wichtigsten Kritikpunkte an der Big-Data-Analyse lernt man schon in den wenigen Stunden Statistik, die man im Schulunterricht erlebt: Korrrelation ist nicht Kausalität. Anders ausgedrückt: Nur, weil zwei Kenngrößen Parallelitäten aufweisen, heißt das nicht, dass sie voneinander abhängen. Das klassische Beispiel ist der Zusammenhang von Storchenpopulationen und menschlichen Geburtenraten in einem Ort, ohne dass man daraus schließen sollte, der Storch brächte die Kinder. Ein anderes Beispiel sind Cargo-Kulte, deren Anhänger den Wirkzusammenhang zwischen Wohlstand und Wirtschaftsbauten von Flughäfen missverstanden haben.

Die Zusammenhänge, die eine Big-Data-Analyse aufzeigt, sind ebenso wahr wie nutzlos, wenn man sie nicht versteht, und das nimmt uns der Computer – noch – nicht ab.

Fragen

  1. Ist eine möglichst umfassende Datenerfassung aller Menschen vertretbar, um aus diesem Wissen neue, der Gesellschaft nützliche Erkenntnisse ziehen zu können?
  2. Ist es vertretbar, einer Preson einen Kredit zu verweigern, weil sie in einer Gegend wohnt, die für ihre schlechte Zahlungsmoral bekannt ist? Ist die gleiche Entscheidung vertretbar, wenn als Kriterium Hautfarbe oder Ethnie herangezogen werden? Welche Kriterien sind zulässig (z.B. Social-Media-Postings)?
  3. Sollten Scoring-Unternehmen wie die Schufa ihre Algorithmen offenlegen?
  4. Ist es vertretbar, einen Verbrecher aufgrund einer Tat zu verurteilen, die er zwar noch nicht begangen hat, aber aufgrund einer Big-Data-Analyse mit hoher Wahrscheinlichkeit begehen wird?

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Autor: jochim

Chaos Computer Club, Cryptoparty, Datenschutz

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