Okay, Vorteile von Aggregatdaten. Wir gewinnen gültige,
deskreative, vergleichende Informationen über große Gesellschaften und Einheiten,
vorausgesetzt, dass der Datenerhebungsprozess einigermaßen vernünftig funktioniert.
Wir haben knappe Darstellungen von Informationen über eine Vielfalt oder Vielzahl
soziale Objekte, weil wir nicht mehr jedes Einzelne anschauen müssen,
sondern eben auf die Aggregate schauen können
Die Aggregation schafft durch die Zusammenfassung von Individualdaten auch eine größere Verlässlichkeit. Ich habe Ihnen,
als wir beim Thema Messen waren, mal so eine Folie gezeigt,
die vielleicht auch ein bisschen viele Informationen auf einmal war,
wo ich aber versucht habe zu zeigen,
wenn ich unterschiedliche Messungen zusammenfüge,
die alle einen bestimmten Fehler haben,
dann ist der Fehler der Gesamtmessung am Ende kleiner als der Fehler der Einzelmessung,
weil sich bestimmte Fehler sozusagen wechselseitig ausgleichen.
Geht gleich los, habe ich gesehen.
Die gleiche Eigenschaft haben Aggregatdaten natürlich auch,
also die Zusammenfassung individueller Informationen schafft Informationen größerer Verlässlichkeit
Und wir gewinnen mit Aggregatdaten, das ist jetzt die wissenschaftliche Perspektive,
die Möglichkeit einer relativ strengen Prüfung einer ganzen Reihe von Hypothesen
über das Funktionieren von Gesellschaften, politischen Systemen und so weiter.
Hier ist eine Frage. Das hat sie mir aufgeschrieben bei
den Ritualdaten und Aussagen von der Beziehung,
dass das Individuum da dort nicht faktisch gedrückt hat,
auch da einmal bei den Nachbarn abgeschossen.
Bei euch war es die Pause. Jetzt ist es so,
da habe ich das bei Sprit geschrieben, oder?
Sagen Sie noch mal kurz, was Sie aufgeschrieben hatten?
Ist jetzt auch unser Individualdat auch geschrieben, ausseite,
und das macht auch gar keinen Sinn, aber ich sag's jetzt nicht,
auch wenn man das gemacht hat und da schon das Gleiche ist.
Steht es in der Folie oder steht es nur in Ihrer Aufzeichnung?
In der Folie? In welcher? Lassen Sie es immer
schnell zurückgehen? Das müsste ich ja nicht immer sagen.
Nee, jetzt sind wir schon bei der amtlichen Statistik.
Das ist eigentlich... ...kollektiv und nicht
Ja, das sind Aggregatdaten. Aggregatdaten sind Aussagen über Kollektive,
nicht über Individuen. Aber Individualdaten sind Aussagen über Individuen,
nicht über Kollektive. Können wir hinterher noch mal kurz drüber sprechen.
Okay, dann Fast Forward. Alles gut. Okay,
Vorteile von Aggregatdaten, Nachteile von Aggregatdaten oder Probleme bei ihrer Nutzung.
Das werden sie erst im dritten Semester so richtig
zu schätzen lernen oder auch nicht
Wir haben bei Aggregatdaten häufig kleine Fallzahlzeilen in einem Land,
wohnen 60 Millionen Leute. Da befrage ich 2000,
da kann ich als Statistiker relativ viel mit anfangen.
Die EU hat, sind wir jetzt schon nur noch 27,
also ist Großbritannien schon ausgetreten oder sind wir noch 28?
Egal, 27,5 Mitglieder. Und das ist für einen Statistiker eine sehr kleine Fallzahl,
mit der er schon nicht mehr so richtig viel anfangen kann.
Und häufig haben eben Aggregatdaten diese Eigenschaft.
Das muss man sich anschauen. Ein Problem,
über das ich gerne länger mit ihnen reden würde,
dazu reicht die Zeit jetzt aber nicht.
Man muss bei Aggregatdaten sehr genau aufpassen,
auf welcher Ebene die Daten sich befinden und auf welcher Ebene
ich eine Aussage treffen möchte
Das kann ich jetzt wirklich nicht als Beispiel bringen.
Aber es gibt durchaus die Möglichkeit, dass ich Aussagen über,
na doch, ich bringe das Beispiel kurz.
Es gibt Situationen, wo ich über Individuen Aussagen machen möchte,
also zum Beispiel bestand eine Zeit lang in der Forschung ein
großes Interesse daran herauszufinden, wer 1933 die NSDAP gewählt hat.
Nee, 1932 war die Reichstagswahl. Wer 1932 die NSDAP
gewählt hat. Was ich wähle, ist eindeutig ein Individualmerkmal.
Das Problem war, es gab 1932 keine Umfragen,
sondern es gab nur Aggregatdaten.
Es gab nur Wahlergebnisse auf der Ebene der Wahlkreise
Sodass Menschen also angefangen haben, aus Charakteristika der Wahlkreise auf
das Wahlverhalten zu schließen. Und was dabei passiert ist,
ist, dass sie zumindest im ersten Schritt festgestellt haben,
die Arbeitslosen haben die NSDAP gewählt.
Weil nämlich in Wahlkreisen mit einer hohen Arbeitslosenquote,
auch die NSDAP, überdurchschnittlich erfolgreich gewesen ist.
Was hier passiert ist, genau das Problem,
was hier beschrieben ist, die Gefahr des ökologischen Fehlschlusses ist,
man schließt nämlich von einer Aggregateinheit auf individuelles Verhalten an dieser Stelle.
Und das funktioniert nicht. Und die spätere Forschung hat auch gezeigt,
es stimmt zwar, dass in Wahlkreisen mit hoher Arbeitslosigkeit
verstärkt NSDAP gewählt wurde
Es waren aber nicht die Arbeitslosen, die die NSDAP gewählt haben,
die sind gar nicht zur Wahl gegangen,
sondern es waren insbesondere Personen, die sich unmittelbar von Arbeitslosigkeit bedroht fühlten.
Also am Ende ändert es nichts daran,
wie die Geschichte gelaufen ist, aber wenn man wissen will,
welche sozialen Mechanismen wozu geführt haben, dann ist es natürlich eine wichtige Frage.
Und das kann bei der Nutzung von Aggregatdaten durchaus passieren,
wenn ich nicht aufpasse, wie meine Fragestellung formuliert ist,
wie die einzelnen Ebenen miteinander interagieren und so weiter.
Und was bei den Aggregatdaten natürlich immer eine wichtige Frage ist,
bezogen auf das, was ich rauskriegen will,
was ist eigentlich die angemessene Aggregationshöhe. Stadtteil statt Bundesland,
Nationalstaat oder andere Einheiten und verbunden damit die Frage,
worüber kriege ich überhaupt Informationen und welche Informationen kann ich sinnvoll verarbeiten?
Das sind Dinge, die ich, glaube ich,
zum großen Teil alle schon gesagt habe.
Das können Sie sich einfach als Folie nochmal anschauen und
wir gehen flott weiter zum Thema Big Data.
Sie merken schon, ich lasse heute die Pausenfrage weg,
weil wir am Anfang ein bisschen Zeit für den Fragebogen gebraucht haben.
Ich weiß, das ist keine Erholung,
aber ich habe das so für mich
so beschlossen
Was sind also Big Data? Textdaten, Daten aus dem Internet,
Multimedia-Daten, also visuelle und Audiodaten, Daten aus mobiler Kommunikation.
Big Data sind im Unterschied zu den Daten, über die wir jetzt gesprochen haben,
die in der Regel sehr klar strukturierte Daten sind.
Jemand hat eine große Tabelle gemacht, hat darüber geschrieben,
Arbeitslosenquote, Bruttoinlandsprodukt, Inflation und so weiter. Deutschland,
Italien, Griechenland und so weiter und dann ist da
eine viereckige Tabelle und da sind die Zellen ausgefüllten,
vielleicht fehlt hier und da mal was,
aber das Ganze hat klare Struktur.
Big Data, so wie sie uns begegnen,
haben häufig
sehr wenig Strukturen
Sie sind extrem heterogen. Also über den einen weiß ich
das eine, über die andere weiß ich das andere.
Sie bedürfen gerade auch wegen dieser Struktur vollständig neue Technologien,
um sie überhaupt vorhalten zu können, um sie verfügbar machen zu können.
Und auch die Analyse und Darstellung bedarf ganz anderer Mittel,
als wir sie bisher für diese klassischen Daten verwendet haben,
bei denen wir einfach gesagt haben, hier,
wir haben so eine Tabelle und dann machen wir Excel oder Starter oder was auch immer.
Und dann kommt da hinten was raus. Zwei vollständige Definitionen,
erste Definition, eher technisch auf das Potenzial von Big Data guckende Definition.
Big Data ist die Information Asset Characterized by Such a High
Volume Velocity and Variety to require specific technology and analytical methods for its transformation into Value.
Also, Big Data hat ein großes Volumen.
Es sind Daten, die sehr schnell nicht sind,
sondern sehr schnell entstehen und die extrem heterogen sind.
Alle die Dinge, wie ich schon gesagt habe und die
deswegen spezieller neuer Methoden brauchen.
Jetzt kommt die sozialwissenschaftliche Perspektive. Big Data ist accultural technological
and scollarly phänomenon that rests on the interplay of technology
analysis and mythology
Provokes extensive utopian and dystopian raderic. Also diese Definition geht vor allem auch auf den Aspekt ein,
zu sagen, egal über welche Daten wir reden,
aber gerade auch, wenn wir über Big Data reden,
reden wir über etwas, das sozial hergestellt wurde.
Also das innensozialen Prozessen hergestellt wurde,
dass ein kulturelles Phänomen ist,
das sehr stark interagiert mit technologischen Aspekten und das natürlich an einer bestimmten Stelle auch ein Scalali Phänomenon,
ein wissenschaftliches Phänomen ist,
insofern als eine bestimmte wissenschaftliche Betrachtung auf eine Weise Big Data auch erst dadurch erzeugt,
dass wir als Wissenschaftlerin plötzlich anfangen von Big Data zu reden und zu sagen,
da ist was und das können wir analysieren und
so weiter.
Da ist eine Frage
Die Optimität aufhalten, aber zu ihren Furchten,
die im Büro gestellt haben, vielen schon,
vier Seiten, das war die ganze Tat.
Okay, dann lade ich nochmal die Version,
die ich jetzt auch vorgestellt habe, hoch.
Kein Problem. Okay. Die Folie hätte jetzt eigentlich
gar nicht zu sehen sein sollen, sondern die.
Ich klaue jetzt ein paar Folien von jemand anderem,
der vor einiger Zeit einen sehr schicken Vortrag über Big Data gehalten hat,
mit dem man sehr schön zeigen kann, was das Ganze, hups?
Nein, Folien, Schnapp. Okay. Also,
David Krisel, Informatiker, hat einen Vortrag über den Spiegel
gehalten und an diesem Vortrag über den Spiegel kann man sehr schön,
kann man sehr schön zeigen, was Big Data eigentlich sind.
Also, was macht Krise? Der sagt,
ich gucke mir mal über einen längeren Zeitraum von etwa zweieinhalb
Jahren Spiegel Online an und sammle alles von dieser Webseite runter,
was da so steht, um dann mal ein paar Analysen zu machen.
Diesen Prozess des Runtersammelns von der Webseite nennen wir technisch
auch Webscraping
Da gibt es alle möglichen Software-Tools, die einem dabei helfen.
Und was hier also passiert ist, dass jemand sagt,
okay, ich habe so eine Webseite, da ist alles mögliche Zeug drauf.
Artikel über IS, Merkel und Terrorgefahr,
aber auch Artikel über Fußball, Autos, Reisen und so weiter.
Die sind von Leuten geschrieben worden. All diese Erfahrung sammle ich
ein und macht daraus, nachdem sie hier auf der Webseite waren,
eine einigermaßen ordentliche Artikelsammlung. Bei der ich dann auch versuche, das,
was als etwas strukturarm auf der Webseite zu sehen ist,
dann in der Artikelsammlung wirklich schön strukturiert vorliegt,
sodass ich dann also sagen kann, okay,
ich habe eine Variable mit der Ruhe
In der der Artikel erschienen ist, Panorama-Netzwerk, Politik,
Sport und so weiter. Ich habe das Veröffentlichungsdatum,
ich habe den Autoren oder die Autorin oder die Autorin, ich habe irgendwo den vollständigen Text.
Ich habe irgendwo vielleicht die Stichworte, die dabei waren,
sodass ich aus diesen Daten, die genau die Eigenschaft haben,
wie eben beschrieben, heterogen, vielfältig, schnell,
unstrukturiert, versuche, eine strukturierte Datensammlung zu machen,
die ich dann gezielt in bestimmte Richtungen auswerten kann.
Und ich will ihnen kurz einige Beispiele zeigen,
wie Krise diese Spiegeldaten ausgewertet hat und dann ein,
zwei Stellen sind vielleicht auch Punkte dabei,
wo man sagt, aha, Sowas geht.
Inzwischen wissen wir auch eigentlich alle, dass es geht,
aber man kann es vielleicht nicht oft genug sagen.
Also eine allererste Auswertung ist zu sagen, ich gucke mal,
wie viel Spiegel online über Politik, Panorama,
Sport und andere Themen schreibt und mache dann große Kullern,
die in ihrer Größe die Menge an Themen repräsentieren.
Und wir sehen, Politik ist nicht verwunderlich bei Spiegel
Online offensichtlich doch eins der großen Themen,
aber auch Sport taucht offensichtlich relativ häufig auf Panorama.
Und wenn sie das im Detail interessiert, dann müssen sie
einfach mal in den vollständigen Vortrag von David Krisel reingucken.
Wir sind immer noch auf einer sehr deskriptiven Ebene,
aber es wird schon ein kleines bisschen spannender
Der hat sich nämlich dann mal angeguckt, wann die Artikel eigentlich ins Netz gestellt werden.
Und wenn sie sich das vollständige Video angucken,
von dem ich ihnen,
von dem ich ihnen nachher eventuell noch einen zweiminütigen Ausschnitt zeige,
dann werden sie sehen, wie diebisch er sich über diese Folie freut,
weil er sagt, guck mal, das ist alles außer Kultur.
Und das ist die Kulturredaktion. Und dann guckt mal,
wann die anderen alle anfangen,
arbeiten und wann die Kultur der Redaktion anfängt zu arbeiten.
Und guckt mal, wann die anderen aufhören und wann die
Kulturredaktion aufhört zu arbeiten. Das ist im ersten Moment ganz witzig,
im zweiten Moment ist es aber schon gar nicht mehr so witzig,
weil es sehr deutlich macht,
sehr schnell hinter all diesen Artikeln stehen ja konkrete Leute
und da stehen im Internet auch konkrete Namen
Die Redaktion wird das wahrscheinlich ohnehin wissen und wahrscheinlich gibt es auch irgendwelche internen Gründe,
warum die Kulturleute später anfangen und früher aufhören.
Aber man kann hier aus Informationen, die als ganz normale prozessbegleitende Daten entstehen,
sehr schnell relativ konkrete Dinge über konkrete Leute auch erfahren.
Und gerade diese Internetdaten sind dann eben natürlich geeignet, Aggregatdaten zu erzeugen,
aber sie sind immer auch die auf das Individuum beziehbaren Daten,
bei denen ich mir dann alles Mögliche überlegen kann,
was ich mit denen machen will.
Auf so ein Beispiel komme ich gleich noch
Jetzt will ich ihn einmal kurz das Spiegel-Online-Universum zeigen,
indem wir zunächst an einer Stelle sehr ins Detail gehen,
was da so an Texten passiert ist und da immer weiter rauszoomen.
Was der Krisel jetzt gemacht hat, ist,
der hat sich noch nicht die kompletten Texte angeguckt,
sondern er hat sich einfach diese Stichwortleiste angeguckt,
wo dann über einem Text steht, USA,
Präsidentschaftswahl 2016 und vielleicht noch zwei, drei weitere Einträge.
Und hat dann geschaut,
Welche Worte sozusagen sehr häufig gemeinsam in so einer Stichwortleiste auftauchen,
um auf die Art und Weise Themenkomplexe zu identifizieren.
Und der erste Themenkomplex, den er identifiziert hat,
ist dann eben der Themenkomplex US-Präsidentschaftswahl 2016 mit Hillary Clinton,
Bernie Sanders,
natürlich Donald Trump,
Präsidentschaftskandidatur und so weiter und so fort
Wenn wir jetzt hier so ein Stückchen rauszoomen, der Kasten,
der jetzt hier zu sehen ist, ist der Bereich,
in dem wir uns eben gerade gefunden haben,
US-Präsidentschaftswahl, dann sehen wir sozusagen,
dass sich hier ein weiteres Netzwerk von Artikeln abbilden lässt,
die in ihren Stichworten in gewisser Weise aufeinander bezogen sind,
weil eben immer wieder gleiche Stichworte Artikel miteinander verbinden.
Und das ist offensichtlich der gesamte Bereich Außenpolitik,
in dem dann hier unten zum Beispiel über Israel geschrieben wird,
hier wird über den Bürgerkrieg in Syrien geschrieben oder alle Texte,
die hier sind, haben mit dem Bürgerkrieg in Syrien zu tun,
der islamische Stadt,
hier oben Frankreich,
was haben wir hier,
Ukraine-Konflikt und Wladimir Putin
Und da oben Texte über die Türkei. Also, was macht er?
Er versucht sozusagen, inhaltliche Zusammenhänge innerhalb des Spiegels herzustellen,
über Stichwörte, Stichworte, die in den Artikeln drinstehen.
Wenn wir noch weiter rauszoomen aus dem Ganzen,
also hier oben ist die US-Präsidentschaftswahl,
das ist jetzt der gesamte Bereich der Außenpolitik,
dann kommen wir jetzt sozusagen in das noch größere Feldpolitik insgesamt,
in dem hier die Außenpolitik ist,
hier unten befindet sich alles mögliche Politik Deutschland.
Hier befindet sich der Themenkomplex Flüchtlingspolitik, der vielleicht ja auch
nicht ganz so unklausibelerweise inhaltlich zwischen Deutschland und dem Ausland irgendwo lokalisiert ist.
Wir fliegen noch weiter raus. Den Link auf diese Grafik
habe ich Ihnen auch auf die Folie gepackt und man kann da
super rein und raus zoomen und sich dann die Details auch mal anschauen,
die einen interessieren.
Jetzt habe ich zum Teil schon vergessen, was das ist.
Das ist, glaube ich, Wirtschaft.
Hier unten war, glaube ich, Föheton oder sowas.
Also man sieht immer mehr, wie unterschiedliche Themenbereiche sich hier aufgliedern.
Und an der Stelle will ich Ihnen für heute
eine letzte Clicker-Frage stellen
Ich zeige Ihnen erst nochmal die Folie.
Also das ist jetzt das gesamte Themenuniversum von Spiegel Online.
Wir haben also hier irgendwo angefangen mit den USA,
Außenpolitik, insgesamt Politik mit Deutschland und Flüchtlingspolitik hier unten,
dann der etwas größere Bereich, wo dann hier die Wirtschaft lag.
Jetzt gibt es einen Themenbereich, hier oben ganz draußen.
Und meine Frage ist, was ist das?
Also in dieser Abbildung ist es jetzt der Bubble da oben.
Erziehung, Politik, nee, Politik wahrscheinlich nicht,
Reisen,
Da können Sie relativ schnell klicken,
weil man sowieso eine gewisse Chance hat,
es richtig zu haben und aber auch nicht.
Es gibt zwar eine richtige Antwort,
aber es ist ja doch eher ein Ratespiel.
Okay, ich halte es an der Stelle
mal an.
Ich gehe mal hierher zurück. Das ist in der Tat
Fußball, was mich ein bisschen fasziniert hat daran.
Also diese gesamte Blase ist Sport, das ist alles Sport und das ist Fußball.
Also die Fußballblase ist erstens viel größer, als die alles Sportblase.
Sie ist aber auch von den anderen Themen offensichtlich
noch weiter weg und dann passiert noch was ganz Spannendes.
Hier unten ist auch nochmal die gleiche Farbe wie da oben,
das ist Wintersport. Keine Ahnung, was da jetzt die
Gründe waren, warum der Wintersport hier unten lokalisiert wurde.
Offenbar gibt es zumindest zu der umliegenden Farbe irgendwelche Bezüge,
die den Wintersport thematisch dann komplett aus dem aus dem Sport rausgeholt haben. Also,
was sie jetzt hier sehen, ist,
das Inhaltsnetzwerk, das über 700.000 Artikel,
die auf Spiegel Online veröffentlicht wurden, sich sozusagen entfaltet hat,
das ist definitiv eine Big Data-Analyse und das ist auch etwas in der Darstellungsform,
was wir ganz häufig finden, wenn Big Data analysiert werden,
dass jemand sagt, ich muss einen schlauen Weg finden, das irgendwie grafisch darzustellen.
Das ist so viele Informationen,
die kann ich nicht mal mehr sinnvoll in eine Tabelle packen und wie gesagt,
die Informationen, die hier drinne steckt,
ist letztlich Informationen über die inhaltliche Nähe oder inhaltliche Ferne einzelner Themen zueinander,
ermittelt darüber, welche Stichworte zumindest gelegentlich gemeinsam über einem Artikel auftauchen oder welche Stichworte überhaupt nicht gemeinsam über einem Artikel auftauchen.
Da oben steht zum Beispiel als ein Stichwort Toni Kroos drinne. Ich glaube,
bei US-Präsidentschaftswahl ist dieses Stichwort relativ selten über einem Artikel gewesen,
was miterklärt, warum die sozusagen so weit draußen liegen,
weil es eben doch ein Universum für sich ist,
mit wenig Bezügen.
Jetzt hätte ich fast gesagt zur realen Welt,
aber zumindest mit wenig Bezügen zur sonstigen Welt
Das ist im Moment noch deskriptiv einfach ein bisschen spannend und
an manchen Stellen auch ein bisschen lustig.
Der Krisel hat jetzt was weiteres sich angeguckt,
nämlich er hat geguckt,
wie ist es eigentlich mit der Kommentarfunktion unter den einzelnen Artikeln und hat festgestellt,
es gibt Artikel, die sind wenig oder nicht kommentierbar.
Es gibt, nein, es gibt Themenbereiche,
die sind wenig oder nicht kommentierbar. Es gibt Themenbereiche,
die sind sehr umfassend kommentierbar und es gibt so Durchschnittsbereiche.
Und da fängt es schon an, ein bisschen spannend zu werden.
Also merken Sie sich, Blau steht für unter fast allen Artikeln,
ist ein offenes Kommentarfeld. Rot steht für unter ganz wenigen Artikeln,
ist ein offenes Kommentarfeld und Grau steht für durchschnittlich.
Bei Fußball war offensichtlich Alles immer im grünen Bereich oder im blauen Bereich.
Also man konnte sehr eifrig durch die Gegend kommentieren.
Ein anderer Bereich, jetzt bin ich sehr,
sehr weit reingezoomt. Also wir sind im Bereich Deutschland-Innenpolitik.
Das ist die Berichterstattung über den NSU-Prozess und über den Nationalsozialistischen Untergrund.
Der übergroße Anteil der Artikel, die hier veröffentlicht wurden,
war ohne Kommentarfunktion, war ohne Kommentarfunktion ins Netz gestellt.
Da kann man sich jetzt alles Mögliche dazu ausdenken,
aber allein die Tatsache,
dass im Bereich Fußball fast jeder Text mit einem Kommentar fällt
und damit auch mit der Möglichkeit der Interaktion ausgestattet ist,
und hier nicht, deutet darauf hin, dass hier irgendwelche sozialen Prozesse passieren.
Also man kann sich relativ schnell denken, warum der,
oder eine plausible Interpretation ist zu sagen, okay,
an diesen Texten sind wahrscheinlich häufig Kommentare abgegeben worden,
bei denen die Spiegelredaktion gedacht hat, den wollen wir so nicht stehen lassen.
Da müssen wir redaktionell eingreifen. Das wird dann irgendwann so viel Arbeit,
dass man von vornherein sagt,
wir wollen hier überhaupt gar nicht erst Kommentare haben,
damit wir nicht mit Kommentaren, die wir da nicht haben wollen, kämpfen müssen.
Beim Fußball passiert das offensichtlich eher wenig. Thema,
wo das nicht ganz so stark ist wie beim NSU,
aber auch relativ stark, Thema Flüchtlingeflucht nach Europa, Flüchtlingspolitik und so weiter.
Auch hier Weitgehend geringe Möglichkeit zu kommentieren,
eine Ausnahme offensichtlich Gerd Müller, weiß jemand, wer Gerd Müller ist?
Ja, auch. Ich würde annehmen,
dass das der Entwicklungsminister im Moment ist und das offensichtlich da nicht so viele Probleme bestanden. Also worauf ich einfach nur hinaus will,
ist, nach der Information, wie so diese Datenwelt sich insgesamt gestaltet,
kommt man relativ schnell an Punkte, wo man sagt,
hier passieren spannende Dinge, die vielleicht auch sozialwissenschaftlich durchaus relevant sein können,
die darauf hinweisen, wo in einer Gesellschaft hochkonfliktreiche Diskussionen stattfinden,
die auch zu Äußerungen führen, die man so nicht haben möchte,
wo in einer Gesellschaft nicht so hochkonfliktreiche Diskussionen stattfinden.
Offensichtlich war die gesamte Diskussion um Brexit, Großbritannien,
David Cameron in 2016 in Deutschland nichts,
was die Gemüter in unterschiedliche Richtungen erregt hat.
Wahrscheinlich waren die meisten einfach der Meinung,
die sollen drinne bleiben und ansonsten hat man das einfach erstmal
zur Kenntnis genommen
Frankreich, islamischer Terror, Terrorserie in Paris. Auch hier offensichtlich eine ganze Reihe von Texten,
wo man gesagt hat, die Kommentarfunktion wird nicht geöffnet oder wird nach relativ kurzer Zeit geschlossen,
weil offensichtlich oder wahrscheinlich auch Kommentare in Richtungen abgegeben wurden,
bei denen die Spiegel-Online-Redaktion gesagt hat,
das möchten wir so auf unserer Seite nicht haben.
Also hier kann man schon sehen,
dass in solchen Daten nicht einfach nur die Möglichkeiten netter Bilder stecken,
sondern dass sie auch sehr systematisch die Möglichkeit besteht,
Verhalten von Gesellschaft, auch Verhalten von Medien zu beobachten.
Man könnte jetzt ja auch sofort sagen, der Spiegel betreibt hier Zensur.
Er verbietet Leuten an bestimmten Stellen, sich zu äußern.
Klammer auf, der Spiegel kann keine Zensur üben,
weil der Begriff der Zensur im engeren Sinne ja für den Staat reserviert ist.
Nur wenn der Staat die Äußerung von Meinungen verbietet, dann ist es Zensur.
Aber natürlich findet hier trotzdem Einschränkungen von Möglichkeiten von Meinungsäußerungen statt.
Und das ist ja als solches erstmal durchaus spannend und
vielleicht auch ein Thema,
das man analysieren kann
Hier nochmal eine andere Auswertung der gleichen Daten. Da hat er sich einfach angeguckt,
erstens, wie viele Artikel wurden überhaupt zu einem bestimmten Thema,
nämlich Frankreich, in einem bestimmten Zeitabschnitt veröffentlicht.
Und dann blaue Linie, kommentierbar rote Linie, nicht kommentierbar.
Und wir sehen also klar, um die Terrorserie im November
2015 springt die Berichterstattung über Frankreich total in die Höhe.
Das ist nicht verwunderlich. Vor allem springt aber ganz plötzlich der Anteil an Artikeln,
die nicht mehr kommentiert werden können in die Höhe.
Weil offensichtlich eben irgendwas da ist, was die Redaktion dazu bringt,
zu sagen, nein, wir wollen hier keine Kommentarfunktion haben.
Und während wir in der Zeit vor die Terrorserie,
ein kleines Übergewicht von kommentierbaren Artikeln haben,
haben wir dann danach eigentlich immer ein kleines Übergewicht von nicht kommentierbaren Artikeln.
Alles erstmal deskriptive Informationen, aber alles bei einem entsprechenden Interesse natürlich auch etwas,
das spannend sein kann, wo man sagen kann,
Mensch, das gucke ich mir mal weiter im Detail an.
Jetzt wäre eigentlich die Stelle,
wo ich Ihnen ganz kurz den Krisel selber vorführen wollen würde,
aber mit Blick auf die Uhr lasse ich das,
weil ich eine wichtige Message noch loswerden möchte.
Viele Leute, die Big Data betreiben,
Oder die mit Big Data arbeiten, sind der Meinung,
dass mit dem Anbruch des Zeitalters von Big Data die Zeit von Wissenschaft,
wie wir sie kennen, eigentlich vorbei ist.
Wissenschaft, wie wir sie kennen, heißt dann,
eine Wissenschaft, die theoriebasiert, sich Realität betrachtet, versucht,
die Theorien zu verbessern, zu entwickeln, die Theorien zu prüfen.
Und viele Big Data-Leute sagen, brauchen wir nicht mehr.
Wir können einfach in den Daten rumwühlen und die Daten werden
uns schon bestimmte Dinge nahelegen
Einer der Hauptprotagonisten dieses Ansatzes ist Chris Anderson,
der war lange Zeit, Chefredakteur so eines Nerd-Magazins,
Wired und der hat 2008 schon geschrieben, unter anderem mit Blick auf Gensequenzierung.
Also schmeißt die Wissenschaft, wie ihr sie kennt, weg,
nehmt die Daten wühlt drin rum und alles wird gut.
Hier nur ein ganz kleines Beispiel, wie schnell das in die Irre führen kann.
Und sie können sich das bei Krisel, das ist Minute,
1830 folgende. Sie können sich das bei Krisel dann nochmal kurz angucken. Krisel hat festgestellt,
dass es zwei Sorten von Artikeln auf Spiegel online gibt,
nämlich welche, wo der vollständige Autorenname oben drüber steht und welche,
wo ein Kürzel von einem Autorennamen unten drunter steht und dann das Kürzel einer Presseagentur.
Und dann hat er gesagt, Mensch, das ist ja interessant,
gucke ich mir mal genauer an und hat festgestellt,
dass Artikel mit dem Kürzel viel,
viel kürzer sind als Artikel mit dem ausgeschriebenen Namen.
Also, dass offensichtlich eine Systematik da besteht,
wenn Leute ihren ganzen Namen dazu schreiben, dann sind die Artikel sehr lang,
wenn die nur das Kürzel dasteht, dann sind die Artikel kurz.
Und er hat sich überlegt, als Informatiker,
was kann dahinter stecken und hat dann gesagt, naja,
ganz klar, mit so einem langen,
ausführlichen Artikel in schöner Sprache und viel Informationen,
da möchte ich gefunden werden als Person und diese kurzen Notizen,
die sind ja sowieso nicht so wichtig und deswegen schreibe ich da nur meinen Kürzel drunter.
Und das ist ein kurzes Beispiel dafür, warum in die Daten gucken,
ohne Theorie, ohne Kenntnis von Prozessen nicht funktioniert.
Der Hintergrund ist nämlich ein ganz anderer. Diese kurzen Texte sind alles Agenturmeldungen,
also da ist gar kein Spiegel-Online-Autor selbst dran gewesen,
sondern die haben einfach viel Zeitungen und zum Teil das Fernsehen,
das sie auch machen, eine Agenturmeldung genommen.
Also hier von DPA und das Autorenkürzel oder das Kürzel
des Mitarbeiters bei der DPA ist dann hier im BMA.
Und Agenturmeldungen sind in der Regel kurz.
Und die redaktionellen Beiträge aus der eigenen Redaktion sind längere Beiträge.
Das heißt, die Interpretation, die Krisel hier drauflegt,
die Leute wollen mit den schönen Texten gefunden werden.
Deshalb schreiben sie da ihren Namen drauf und mit den kurzen Texten
wollen sie nicht gefunden werden. Deshalb kommt das Kürzel dran,
die haut nicht hin, weil er etwas Bestimmtes über den
Prozess der Entstehung so eines Online-Mediums oder auch einer Zeitung nicht weiß.
Nämlich, dass ein Teil der Beiträge redaktionell aus dem Hause kommen und
einen Teil von Presseagenturen genommen wird und diese Art von Fehlschlüssen können wir natürlich ganz häufig machen,
wenn wir in großen Daten rumwühlen,
ohne uns die Details anzuschauen oder ohne theoretisch eine Vorstellung von den Prozessen zu haben.
Ich würde da gerne ein bisschen mehr drüber sprechen,
aber das geht jetzt nicht. Das muss ich weglassen.
Hier will ich nochmal auch ganz kurz drauf eingehen,
wenn Sie noch zwei Minuten Zeit haben.
Haben Sie noch zwei Minuten Zeit? Okay, was hat er
hier gemacht? Das ist unter sowohl der Datenschutzperspektive als auch
unter der End-of-Theory-Perspektive spannend. Er hat einfach mal aufgelistet,
das sind hier Autorennamen,
wer wie viel zu welcher Zeit schreibt und hat dann festgestellt,
hier gibt es
so Löcher
Und zu den Löchern, sagt er, okay,
jetzt wird es spannend. Die Löcher sind offensichtlich Urlaubszeiten.
Und wenn ich mir die Löcher jetzt noch auf die Frage hin angucke,
wer zeitgleich im Urlaub ist, dann kann ich ganz schnell rauskriegen,
wer in der Redaktion was miteinander hat.
Das ist sozusagen seine Schlussfolgerung aus dem Ganzen. Und dann würde ich sagen,
Punkt eins, mein lieber Krisel, du hast eine Theorie darüber,
was solche Löcher generiert, nämlich Beziehungen sehr persönlicher Art zwischen Leuten.
Und zweitens würde ich aber auch sagen, deine Theorie ist radikal unvollständig.
Denn was man unter anderem feststellen wird, ist,
dass alle Leute die Schulkinder haben, pausenlos zur gleichen Zeit Urlaub haben,
weil sie nämlich immer zu den Schulferienzeiten Urlaub nehmen.
Ich würde unterstellen, dass nicht alle von denen deswegen trotzdem
was miteinander haben oder dass die Kinder wegen derer,
die in den Schulferien und so weiter.
Also auf der einen Ebene erstaunlich, was aus Daten die Personen hinterlassen,
im Zweifelsfalle auch beruflich, die Personen im Internet hinterlassen,
was man aus denen alles rausholen kann.
Obwohl wir vielleicht ja denken, ey, da ist ja nur sichtbar,
wann ich auf Facebook unterwegs gewesen bin oder wann ich dies oder das gemacht habe.
Aber mit solchen Profiling-Methoden kommt man natürlich da auch schon relativ weit. Und trotzdem ist wieder wichtig,
dass ich nicht einfach auf die Daten gucke und denke,
mich würde schon irgendwas anspringen,
sondern dass es immer auch wichtig ist,
dass ich ein Verständnis von den sozialen Prozessen habe,
die dahinter liegen, damit ich das Ganze angemessen verstehen kann.
Das ist der herzliche Dank vom genossenen Krisel an sein Publikum.
Und ich muss mal schnell schauen, was hier jetzt noch alles kommt.
Genau, eine Folie muss ich Ihnen noch zeigen.
Diese beiden Folien wären Big Data-Anwendungen aus der amtlichen Statistik,
finden sie aber in dem Text von Frau Schnorbecker im Internet.
Also aus den hohen Höhen der Big Data auf
den Boden der Tatsachen, ab heute Online-Tests.
Sie brauchen diese Vorlesung. Ich werde sofort die aktuellen Folien
nochmal hochladen. Sie brauchen den Tex von Sch Nororbecker,
den Sensus-Textexte und den Kühlertext von OLatt.
Und mit den Külagen, den Text erzähler, Text,
Text, text,
von Olat