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Big Data leben

CAMBRIDGE – Big Data beschreibt die großen Datenmengen aus digitalen Spuren, die wir hinterlassen, wenn wir per Kreditkarte bezahlen, mit dem Handy telefonieren oder im Internet surfen. Sorgfältig und präzise verwendet, eröffnet uns die Fülle dieser Daten ungeahnte Möglichkeiten, unsere Gesellschaft zu verstehen und die Art und Weise wie wir leben und arbeiten zu verbessern. Doch was in der Theorie funktioniert, lässt sich nicht immer so einfach in die Praxis umsetzen, denn komplexe menschliche Interaktionen in der echten Welt lassen sich auch mit den ausgeklügeltsten Modellen oft nicht erfassen. Unser Umgang mit Big Data macht Experimente im großen Stil erforderlich.

So widmet sich etwa mein eigenes Labor dem Aufbau einer auf Google Maps basierenden Webseite, die die digitalen Spuren der Gesellschaft verwendet, um Armut, Kindersterblichkeit, Kriminalitätsraten, Veränderungen des BIP und andere soziale Indikatoren abzubilden. Die Kartierung dieser Indikatoren erfolgt ein Wohnviertel nach dem anderen und wird täglich aktualisiert. Dem Betrachter eröffnet sich so beispielsweise die Möglichkeit, zu sehen, wo staatliche Initiativen funktionieren und wo nicht.

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Derart beeindruckende Visualisierungstools können zwar deutlich mehr Transparenz schaffen und das Wissen der Öffentlichkeit erweitern, ihr Nutzen ist aber erstaunlich begrenzt, wenn es darum geht, gesellschaftliche Probleme zu lösen. Ein Grund ist, dass derart umfangreiche Datenströme Scheinkorrelationen begünstigen.

Auch die normale wissenschaftliche Methode funktioniert hier nicht mehr. In Anbetracht so vieler Messwerte und so vieler potenzieller Zusammenhänge zwischen den Faktoren, die gemessen werden, produzieren unsere statistischen Standardwerkzeuge unsinnige Resultate. Ohne alle möglichen Alternativen zu kennen, sind wir nicht in der Lage, eine Auswahl klar eingegrenzter, überprüfbarer Hypothesen aufzustellen. Und wenn wir uns nicht mehr auf Laborexperimente verlassen können, um die Kausalität zu prüfen, müssen wir sie mithilfe riesiger Volumen an Echtzeitdaten in der echten Welt prüfen. Das bedeutet, dass wir über den geschlossenen Frage- und Antwortprozess, wie wir ihn aus dem Labor kennen, hinaus gehen müssen und unsere Ideen früher und häufiger als jemals zuvor in die Gesellschaft einbringen.

Um zu sehen, wie Dinge in der Realität funktionieren, müssen wir lebendige Labors einrichten – das heißt Gemeinschaften, die bereit sind, neue Möglichkeiten auszuprobieren Dinge zu tun (die, um es zuzuspitzen, Versuchskaninchen sein wollen). Ein Beispiel für ein lebendiges Labor ist die „Open-Data-City“, ein Pionierprojekt, das ich in der Stadt Trient in Italien ins Leben gerufen habe und das in Kooperation mit Telecom Italia, Telefónica, der Forschungsuniversität Fondazione Bruno Kessler, dem Institute for Data Driven Design und lokalen Unternehmen entstanden ist. Wichtig dabei ist, dass alle Beteiligten an diesem lebendigen Labor ihre informierte Zustimmung gegeben und in das Forschungsvorhaben eingewilligt haben; sie wissen, dass sie an einem gigantischen Experiment teilnehmen, das das Ziel verfolgt, die Art und Weise wie wir leben zu verbessern.

Eine große Herausforderung für ein lebendiges Labor besteht darin, die Privatsphäre des Einzelnen zu schützen, ohne das Potenzial für eine bessere Verwaltung zu beeinträchtigen. Im Labor in Trient wird zum ersten Mal der von mir vorgeschlagene „New Deal on Data“ ausprobiert, ein „neuer Umgang mit Daten“, der Nutzern durch Trust-Network-Software, wie das von uns entwickelte open PDS (Personal Data Store), größere Kontrolle über ihre persönlichen Daten verschafft. Wir hoffen, dass die Möglichkeit, auf sichere Weise über die Freigabe von Daten zu entscheiden und zugleich die Privatsphäre zu schützen, Einzelpersonen, Unternehmen und Regierungen ermutigen wird, ihre Ideen weitreichend zu kommunizieren und die Produktivität und Kreativität in der gesamten Stadt steigert.

Doch die größte Schwierigkeit, die sich bei der Nutzung von Big Data für die Schaffung einer besseren Gesellschaft stellt, besteht darin, ein intuitives, am menschlichen Maß orientiertes Verständnis der Sozialphysik zu entwickeln. Obwohl uns große, kontinuierliche Datenströme und moderne Berechnungsverfahren in die Lage versetzen, viele Details über die Gesellschaft abzubilden und zu erklären, wie Gemeinschaften funktionieren könnten, sind in solchen groben mathematischen Modellen zu viele Variablen und komplexe Zusammenhänge enthalten, als dass die meisten von uns sie verstehen könnten.

Was gebraucht wird, ist eine Art von Dialog zwischen menschlicher Intuition und der überzeugenden Präsenz von Big Data – ein Dialog, der in staatlichen Systemen und Managementsystemen derzeit nicht stattfindet. Wenn Big Data wirksam eingesetzt werden soll, müssen die Menschen die relevanten Statistiken verstehen und interpretieren können.

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Dies setzt ein neues Verständnis des menschlichen Verhaltens und sozialer Dynamiken voraus, das über traditionelle ökonomische und politische Modelle hinausgeht. Nur indem wir die Wissenschaft und die Sprache einer neuen Sozialphysik entwickeln, können wir die Welt der Big Data so gestalten, dass wir in dieser Welt leben wollen.

Aus dem Englischen von Sandra Pontow.