{"id":5699,"date":"2015-11-05T10:32:08","date_gmt":"2015-11-05T09:32:08","guid":{"rendered":"https:\/\/netzwerkrecherche.org\/nr-termine-archive\/?p=5699"},"modified":"2015-12-17T18:07:38","modified_gmt":"2015-12-17T17:07:38","slug":"die-big-data-versteherin","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/netzwerkrecherche.org\/nr-termine-archive\/blog\/die-big-data-versteherin\/","title":{"rendered":"Die Big-Data-Versteherin"},"content":{"rendered":"
\"Katharina<\/a>

Katharina Morik, Professorin f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz an der TU Dortmund. Foto: Franziska Senkel<\/p><\/div>\n

Von Xenia El Mourabit<\/p>\n

\u201eIch hab immer gedacht, wenn ich nicht in die Forschung komme, werde ich Journalistin\u201c, sagt Katharina Morik<\/a>. Was vielleicht geringsch\u00e4tzig klingen mag, ist keineswegs so gemeint. Die Professorin f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz an der Technischen Universit\u00e4t Dortmund sieht viele Parallelen zwischen Journalisten und Wissenschaftlern. Beide recherchieren, kommunizieren, stellen Fragen und vor allem: Um etwas ganz Neues herauszufinden oder zu schaffen, m\u00fcssen beide Berufsgruppen die Blickrichtung wechseln und die Dinge aus einer anderen Perspektive betrachten. Doch trotz aller Begeisterung \u00fcberl\u00e4sst Morik den Journalismus anderen, forscht stattdessen zu maschinellem Lernen und besch\u00e4ftigt sich mit Algorithmen f\u00fcr Data-Mining.<\/p>\n

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Beim Data-Mining wird mit Hilfe von Algorithmen Wissen aus Daten gewonnen. Katharina Morik bezeichnet diese Datenmengen jeweils als eigene Welt. Da gebe es eine Autowelt, eine Welt der Krebspatienten oder die Welt der Patienten mit Essst\u00f6rungen. Je nachdem, um welches Thema ihre Arbeit sich gerade drehe.<\/p>\n

Eine Datenwelt, mit der Morik sich besch\u00e4ftigt, umfasst beispielsweise Gen-Informationen von ungef\u00e4hr 160 Kindern mit einem Neuroblastom, einer Tumorerkrankung, die bei S\u00e4uglingen und Kleinkindern auftritt. Gemeinsam mit dem Klinikum Essen versucht die Informatikerin herauszufinden, welche der genetischen Informationen urs\u00e4chlich f\u00fcr die Krankheit sind oder den Krankheitsverlauf beeinflussen. Ziel ist es, Vorhersagen treffen zu k\u00f6nnen, zum Beispiel dar\u00fcber, f\u00fcr welches Kind eine Chemotherapie sinnvoll ist. Zur Beantwortung solch komplexer Fragestellungen w\u00e4ren laut Morik eigentlich Fallzahlen in der Gr\u00f6\u00dfenordnung von etwa 200.000 kranken Kindern n\u00f6tig. Sie versucht nun mit Hilfe von Algorithmen einen Weg zu finden, trotz kleiner Fallzahlen jene Faktoren zu identifizieren, die beeinflussen, ob ein Kind zum Beispiel eine Chemotherapie braucht. Bis dahin sei es aber noch ein langer Forschungsweg, deutet Morik an.
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Niemand wei\u00df, wie viele Daten es in diesem Augenblick bereits gibt<\/strong><\/p>\n

Die Datenwelten von heute seien zum Teil so gro\u00df, sagt Morik, dass ihr Transport \u2013 etwa per Satellit \u2013 sehr aufwendig sein k\u00f6nne. Ein Beispiel f\u00fcr diese Art von Big Data: Beim Ice Cube Project<\/a>, einem teilchenphysikalischen Experiment am S\u00fcdpol, werden pro Jahr 365 Terabyte an Daten erhoben. Zur Auswertung m\u00fcssen diese von der Antarktis zur Universit\u00e4t von Wisconsin kommen. Per Satellit w\u00fcrde das 10 Jahre dauern, so die Informatikerin. Die Daten auf einer Festplatte zu verschiffen dauere knapp einen Monat und sei somit deutlich schneller<\/a>.<\/p>\n

Die Menge der auf dem Planeten vorhandenen Daten nehme sehr schnell zu, sagt Informatikerin Morik. Welche Daten etwa das World Wide Web umfasst, sei zu gro\u00dfen Teilen unbekannt, da sich dies enorm schnell ver\u00e4ndere. Beispielsweise wisse niemand, wie viele Webseiten es gerade gebe. Es seien komplizierte Rechnungen n\u00f6tig, um deren Anzahl auch nur sch\u00e4tzen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n

Als konkretes Beispiel f\u00fcr die Nutzung von gro\u00dfen Datenmengen nennt Morik die sogenannte multimodale Routenplanung, bei der Strecken mit verschiedenen kombinierten Verkehrsmitteln geplant werden k\u00f6nnen. Das bedeutet, es m\u00fcssen Fu\u00df- und Autowege, Zug- Bus- und Bahnstrecken sowie diverse Fahrpl\u00e4ne und spontane \u00c4nderungen wie Staus, Versp\u00e4tungen oder Ausf\u00e4lle miteinander abgeglichen und verrechnet werden. Noch vor eineinhalb Jahren h\u00e4tte sie eine solche Anwendung wegen der gro\u00dfen Datenmengen kaum f\u00fcr m\u00f6glich gehalten, sagt Morik. Heute sieht sie es auf ihrem Smartphone und ist begeistert.<\/p>\n

Ein Diskurs auch \u00fcber die Gefahren von Big Data<\/strong><\/p>\n

Doch Big Data k\u00f6nne eben nicht nur Positives bewirken, wie bei der Verkehrsplanung, beim Schonen von Ressourcen oder dem Finden der richtigen Krebstherapie, sagt Morik. Mit Hilfe der Datenberge k\u00f6nne man auch Schaden anrichten, etwa die politische Meinung der Bev\u00f6lkerung beeinflussen. \u00dcber beide Seiten von Big Data m\u00fcsse deshalb endlich ein \u00f6ffentlicher Diskurs entstehen, damit Menschen, die die Prinzipien des Data-Mining nicht kennen, nicht von den neuen Prozessen und ihren gesellschaftlichen Auswirkungen \u00fcberrollt w\u00fcrden. Es sei die Verantwortung von Politik und Bildungssystem, einen \u00f6ffentlichen Diskurs zu schaffen. Auch Journalisten in ihrer Rechercheur- und Kommunikatorrolle sieht Morik dabei gegen\u00fcber der Gesellschaft in der Pflicht. Deshalb brauche es Datenjournalisten.<\/p>\n

\u201eDatenjournalisten m\u00fcssen Big Data begreifen!\u201c<\/strong><\/p>\n

Datenjournalismus bedeutet f\u00fcr Morik nicht, dass Journalisten selbst Zahlen, Statistiken oder Studien auswerten und am Ende daraus ein visuell aufwendiges Produkt entsteht. Der Schwerpunkt ist f\u00fcr sie ein anderer: \u201eDatenjournalisten m\u00fcssen Big Data begreifen!\u201c Unter diesen Voraussetzungen unterscheiden sich die Aufgaben, die Morik Datenjournalisten zuschreibt, kaum von dem, was allgemein unter gutem Journalismus verstanden wird: ein wichtiges Thema in die \u00d6ffentlichkeit tragen und dadurch \u00f6ffentliche Diskussionen anregen, recherchieren, zusammenstellen, tagesaktuell berichten, Politikern Fragen stellen, Gesetzesvorhaben durchleuchten, das Vorgehen von Firmen kritisch hinterfragen \u2013 kurz gesagt: der Aufgabe als vierte Gewalt im Staat nachkommen. Das selbst\u00e4ndige Erforschen von Daten ist in diesem Bild des Datenjournalismus eher Aufgabe der Wissenschaftler \u2013 also von Katharina Morik und ihren Kollegen.<\/p>\n

Artikel aktualisiert am 17.12.2015<\/em><\/p>\n

Mehr zum Thema:<\/em><\/p>\n

Artikel “Fruchtbare Schnittstelle oder vermintes Gel\u00e4nde? Wie Datenjournalismus und Wissenschaft voneinander profitieren”<\/a><\/em><\/p>\n

Video-Mitschnitt der Auftaktdiskussion des Daten-Labors 2015<\/a> mit Holger Wormer, Stefan Hornborstel, Katharina Morik, Ralf Spiller und Volker Stollorz<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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