Führt Big Data zur abduktiven Wende in den Wissenschaften?

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Big Data als Theorieersatz? Mitnichten! Big Data-Analysen (BDA) können im schlechtesten Fall zur Apophänie führen, im besten Fall zu einer neuen deskriptiven Perspektive auf Datensätze – sie geben aber niemals kausale Erklärungen oder rationale Begründungen. Bedeutung erlangen sie nur innerhalb eines Theorierahmens. Inwiefern Big Data dennoch eine methodische Herausforderung für die Wissenschaft ist, soll im Folgenden dargelegt werden. Dazu werden die (technischen) Voraussetzungen von BDA-Methoden grob skizziert – vor allem maschinell lernende Artefakte (MLA). Diese ‚lernen’ abduktiv. Was bedeutet die abduktive Wende in der KI-Forschung? Was könn(t)en BDA als (interdisziplinäres) abduktiv-exploratives Forschungsinstrument methodologisch auch für die (Sozial-)Wissenschaft leisten? Welche wissenschaftstheoretischen Probleme daten-basierter Informationsgewinnung gilt es zu beachten? Kommt es durch BDA und MLA zu einer Prekarisierung von Wissenschaft durch fehlende Kontrolle und Überprüfbarkeit – bei gleichzeitiger Erwartung einer Angemessenheit von BDA-Ergebnissen?

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