Algorithmen sind mittlerweile in digitalen Diensten allgegenwärtig und bestimmen das Angebot. Sie können einiges, aber man erahnt die Grenzen. Es ist falsch, alle Analysen und Entscheidungen Rechnern und Statistiken zu überlassen. „Manche behaupten auch, die computergestützte Analyse von Mustern werde in der Medizin, in den Sozialwissenschaften wie auch in der Physik schon bald an die Stelle traditioneller Methoden der Entdeckung der Wahrheit treten.“ Emanuel Derman plädiert für eine Welterkenntnis, die sich nicht auf Datensammlungen verlässt:
Es gibt noch eine letzte Form des Verstehens: die statistische Analyse, die hinter Big Data steckt. Die Statistik versucht, in Daten aus der Vergangenheit Trends und Korrelationen aufzuspüren, und unterstellt, dass diese Trends und Korrelationen auch in Zukunft weiterbestünden. Aber nach einem berühmten, niemand zugeschriebenen Satz bedeutet Korrelation nicht Verursachung.
Big Data ist nützlich, aber kein Ersatz für die klassischen Wege der Welterkenntnis. Daten haben keine Stimme. Es gibt keine „Rohdaten“. Die Entscheidung, welche Daten man sammelt, bedarf bereits der Einsicht. Wer das sinnvoll tun will, braucht die klassischen Methoden: Man braucht weiterhin Modelle, Theorien oder Intuition, um Ursachen ausfindig zu machen.
Wittgenstein hat einmal geschrieben: „Die Philosophie ist ein Kampf gegen die Verhexung unsres Verstandes durch die Mittel unserer Sprache.“ Ich verstehe das so: Die Sprache vermag unsere natürliche Intuition zu täuschen, und wir brauchen die Philosophie, um diese Intuition zurückzugewinnen. Ganz ähnlich möchte ich behaupten: Die Wissenschaft ist ein Kampf gegen die Verhexung unseres Verstandes durch Daten.
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Ich verstehe das so: Die Sprache vermag unsere natürliche Intuition zu täuschen, und wir brauchen die Philosophie, um diese Intuition zurückzugewinnen. Er redet da von einer guten Philosophie. (Denn nicht alle Philo bringt mehr Klarheit – manche verwirrt auch mehr. M.a.W., es gibt viel schlechte Philosophie, die Wittgensteins oder Dermans Kriterium nicht erfüllt). Und es ist auch nur die gute Wissenschaft, die sich ihrer eigenen Grenzen bewusst ist und weiss, dass „Statistik“ und „Big Data“ alleine noch keine Richtung vorgeben können. Was also fehlt, ist „Geist“ in der Wissenschaft. Malcolm Muggeridge hatte mal geklagt, dass unter britischen Hausfrauen eine statistische Erhebung durchgeführt wurde, ob und inwieweit der Konsum von unmoralischen Filmen schädlich sei, und dass die Statistik da keinen negativen Zusammenhang entdecken konnte – sinngemäß. Und dass so eine Methode eben keine grundsätzliche Debatte über „gut und böse“ ersetzen könne. (Nicht zuletzt, weil man Statistiken in gewisser Weise sehr gut fälschen kann, ja fast immer fälscht – durch Auswahl, Gewichtung,… Weiterlesen »
Ich kann mir vorstellen, dass gerade in der Medizin und der Psychologie eine große Zahlengläubigkeit vorherrscht, aber was die Sozialwissenschaften angeht, sollte man das etwas gelassener sehen. Daher weiß ich nicht, ob man wirklich so ein schwarzes Bild von Big Data zeichnen sollte. Der Gegensatz von Big Data einerseits und Theorie anderseits ist ein künstlicher, der so eigentlich gar nicht existiert. Zumindest stelle ich das so in meinem Studium nicht fest. Der Pflichtteil meines Studiums beschränkt sich zwar sehr stark auf statistische Analyseverfahren, aber wer nach rechts und links schaut, wird auch genügend andere Angebote finden. Zudem sollte jedem aufmerksamen Studenten klar sein, dass ein Zusammenhang noch nichts über die Richtung des Zusammenhangs sagt, dass ein Effekt überdeutlich sein kann, aber nicht viel über den dahinterstehenden Mechanismus aussagt. Jedem Studenten wird in der ersten Statistik-Vorlesung eingehämmert, dass gutes wissenschaftliches Arbeiten stets mit Theoriegenerierung anfängt (es sei denn man geht explorativ vor). Und wer das vorher verschläft, lernt es spätestens in… Weiterlesen »