“Big Data”-Hype und wenn die härtesten Daten weich werden

Aktuell wird mit “Big Data” die nächste Kuh der Errungenschaft des technischen Fortschritts durchs Dorf getrieben (zum Thema “Messung im eCommerce” habe ich ja vor kurzem schon einmal etwas mit Berührungspunkten zu “Big-Data” geschrieben). Aufgrund der derzeitigen bereits gigantischen Möglichkeiten zur Datensammlung wird an Daten gesammelt und gespeichert, was das Zeug hält und gesammelt werden kann. Grundkonstrukt und theoretische Grundlage ist eine eine fortwährende Extremisierung des technokratischen Managements/Denkens, geprägt durch unser wissenschaftlich – technisches Zeitalter. Alles – also nicht nur Maschinen, sondern auch Menschen, Tiere und Natur – ist nach Bauplänen genau festgelegt und kann entsprechend mit „Reglern“ geplant, gesteuert und vorhergesagt werden. Mensch, Natur und Tiere verändern sich jedoch fortwährend in einem evolutorischen Prozess – aus Babys werden Erwachsene – ganz ohne mechanische Einwirkung und Umbau von Bauplänen. Der Hagen Fisbeck von jetzt ist im nächsten Moment (durch Autopoiesis, extere Einflüsse, Meme, etc.) ein anderer Hagen Fisbeck. Keine Technik der Welt wird diese fortwährende Veränderung vorhersagen können. Selbst nicht in der Kriminalistik zum Erkennen und der Vorhersage von Täter-Profilen. Ebenso wird auch die Wettervorhersage wird immer weiter, trotz immenser Forschungs- und Technologie-Investitionen, im dunkeln tappen. Immer dann, wenn man es mit komplexen-Systemen – also Nicht-Trivialen-Maschinen im Sinne von Heinz von Förster – zu tun hat, ist eine Vorhersage von Verhalten, nicht möglich – selbst nicht, wenn man in Daten erstickt. Hier kommt es ja zudem noch zu einem weiteren Problem. Je mehr man weiss, desto mehr weiss man eigentlich nicht, da man sich in die Tiefe verrennt und das Ganze aus dem Blick verliert.

Hier mal ein paar Punkte, warum ich glaube, dass der Big-Data-Hype – der sicherlich aufgrund der vorherrschenden technokratischen Denke und Technologie-Begeisterung kommen wird – überbewertet wird:

  • Es handelt sich um Vergangenheits-Daten (die Zukunft hat ja noch nicht stattgefunden) und eine Prognose ist nicht möglich, da komplexe Systeme analytisch nicht erklärbar sind.
  • Die zugrundeliegenden mathematischen Modelle sind subjektiv, da diese von Menschen stammen. Jedes Modell schneidet aus der Welt des „Ganzen“ das heraus, was subjektiv als relevant erachtet wird.
  • Ebenso wie das Modell ist auch die dahinterliegende Messung der Daten in dem Modell subjektiv. Auch hier wird subjektiv entschieden, was gemessen, wird und was nicht und zudem ist die Messung davon abhängig was zum status Quo gemessen werden kann, und  was nicht.
  • Jeden Tag werden neue „Wahrheiten“ erfunden, da Modelle und die Zusammensetzung der Daten laufend weiterentwickelt werden. Fast jeden tag sind andere/neue Kriterien relevant und das, was man bisher getan und gemessen hat ist veraltet. Also ist das, was man heute messen kann quasi auch schon wieder veraltet, da es morgen ja schon wieder durch etwas Neues ersetzt werden wird/kann.
  • Hat man alle Daten beisammen, dann kommt die nächste „Subjektivität“ ins Spiel – entweder bei der Interpretation der Daten durch den Menschen bzw. bei computergestützter automatischer Interpretation/Entscheidung wiederum das dahinter liegende (subjektive) mathematische (Entscheidungs-) Modell
  • Es herrscht noch immer der oben beschriebene Glaube an die Steuerung des Menschen als triviale Maschine vor.
  • Die Hoffnung zur lückenlosen Datenerfassung – viel hilft viel…
  • Immer stärkere Spezialisierung und Zerteilung der Welt in immer kleinere Stücke – bis zu Partikeln und Teilchen
  • Durch diese immer spitzere Spezialisierung verliert man das Ganze aus dem Blick
  • Die Zukunft bleibt dennoch unvorhersagbar – sie hat noch nicht stattgefunden und ist offen, also liegen auch noch keine Daten vor. Sicher ist nur, dass sie anders sein wird als die Gegenwart
  • Es ist wie mit der Wettervorhersage oder den Börsenkursen. Hier werden Milliarden in Datensammlung, Analyse und Prognose investiert. Dennoch ist die Entscheidung so gut (oder schlechter), wie von Affen und das blinde Vertrauen auf Daten führt uns von Finanzkrise zu Finanzkrise.
  • Künstliche Intelligenz kann nie an die aus der Natur entstehenden Intelligenzen herankommen, bzw. mit dieser vergleichbar sein.

Sicher gibt es Bereiche, wo mathematische Modelle und Daten von Vorteil sein können – insbesondere je trivialer das System ist, mit dem ich mich beschäftige. Daher möchte ich das Thema auch gar nicht verteufeln, sondern nur dafür sensibilisieren, dass man den Daten nicht einfach blind vertraut. Aus meiner Sicht sollte man die Big-Data-Entwicklung immer aus einem gewissen Abstand beobachten und einfach entsprechend die für einen als nützlich erachteten Dinge aus dem Thema herausziehen.

 

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