Apophänie

Führt Big Data zur abduktiven Wende in den Wissenschaften?

15 Seiten | Autor: Christian Wadephul

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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Erschienen in
Berliner Debatte 4 | 2016
Big Data als Theorieersatz
146 Seiten

Big Data als Theorieersatz

Die sieben Beiträge des Schwerpunkts zum Vorzugspreis - Big Data ist zum Schlagwort für das Sammeln und Auswerten enormer Datensätze geworden, die aus den digitalen Aktivitäten der Menschen gefiltert und von Algorithmen auf Muster hin analysiert werden. Wirtschaft, Politik, Alltagskommunikation, Öffentlichkeit, Kultur und Sport – all das wird von Big Data Schritt für Schritt durchdrungen. Doch was bedeutet Big Data für Wissenschaft und Forschung, vor allem: für die Sozial- und Geisteswissenschaften? Diese Frage steht im Mittelpunkt des aktuellen Themenschwerpunkts. Sie zu stellen, liegt nicht zuletzt deshalb nahe, weil sich mit dem Aufstieg von Big Data eine Provokation verbindet, die direkt auf das Selbstverständnis der Sozial- und Geisteswissenschaften zielt. Auf den Punkt gebracht hat sie der britische Journalist und Unternehmer Chris Anderson vor fast zehn Jahren, als er mit markigen Worten das Ende der Theorie und die Überflüssigkeit wissenschaftlicher Methoden verkündete. Die sieben Beiträge fragen einerseits, was von der steilen These, Big Data trete an die Stelle der Theorie, zu halten ist. Andererseits erkunden sie soziale, rechtliche und politische Implikationen von Big Data und demonstrieren damit, dass sozial- und geisteswissenschaftliche Analysen nicht überflüssig werden, sondern nötig sind, um Big Data zu begreifen.

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Erschienen in
Berliner Debatte 4 | 2016
Big Data als Theorieersatz
146 Seiten