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By Viktor Mayer-Schönberger

Ob Kaufverhalten, Grippewellen oder welche Farbe am ehesten verrät, ob ein Gebrauchtwagen in einem guten Zustand ist – noch nie gab es eine solche Menge an Daten und noch nie bot sich die probability, durch Recherche und Kombination in der Daten¬flut blitzschnell Zusammenhänge zu entschlüsseln. sizeable information bedeutet nichts weniger als eine Revolution für Gesellschaft, Wirtschaft und Politik. Es wird die Weise, wie wir über Gesundheit, Erziehung, Innovation und vieles mehr denken, völlig umkrempeln. Und Vorhersagen möglich machen, die bisher undenkbar waren.
Die Experten Viktor Mayer-Schönberger und Kenneth Cukier beschreiben in ihrem Buch, used to be great info ist, welche Möglichkeiten sich eröffnen, vor welchen Umwälzungen wir alle stehen – und verschweigen auch die dunkle Seite wie das Ausspähen von persönlichen Daten und den drohenden Verlust der Privatsphäre nicht.

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Das Modell verstand nicht warum, sondern nur was. Das heißt, es kannte nicht die Variablen, die für die Preisgestaltung eines Flugtickets herangezogen werden, zum Beispiel die Zahl der unverkauften Sitzplätze, die Saison oder das Wochenend-Sonderangebot. Es gründete seine Voraussage auf das, was es wusste: Wahrscheinlichkeiten, die es aus den Daten anderer Flüge gewonnen hatte. »Kaufen oder nicht kaufen, das ist hier die Frage«, sagte sich Etzioni und nannte sein Forschungsprojekt »Hamlet«. Das kleine Projekt entwickelte sich zu einem risikokapitalgestützten Start-up-Unternehmen namens Farecast.

Schließlich haben Walmart und Capital One den Einsatz von Big Data im Einzelhandel und im Bankgeschäft eingeführt und dadurch ihre Branche jeweils entscheidend neu geprägt. Inzwischen sind viele dieser Verfahren demokratisiert (die Daten allerdings nicht). Der größte Schock wird vermutlich die Rückwirkung auf den Einzelnen sein. Fachkenntnisse auf einem spezifischen Gebiet werden weniger wichtig, wenn Wahrscheinlichkeit und Korrelation entscheidend sind. In dem Film Die Kunst zu gewinnen – Moneyball konnte man sehen, wie Baseball-Talentscouts von Statistikern in den Hintergrund gedrängt werden, weil das Bauchgefühl für die Fähigkeiten eines Nachwuchsspielers gegenüber einer ausgefeilten Analysetechnik nicht mehr zählt.

Stichproben haben den inhärenten Nachteil, der schon lange bekannt ist, aber in Kauf genommen wurde: Einzelheiten gehen verloren. In manchen Fällen gibt es keinen anderen Weg als die Stichprobe, aber in vielen Bereichen wird sie gerade vom Bestreben abgelöst, möglichst viele, wenn möglich sogar alle Daten zu erheben: N = alle. Mit N = alle kann man, wie wir gesehen haben, tief in die Daten hineingehen. Zweitens ist der Fehlerbereich von 3 Prozent bei der Extrapolierung der Stichprobe auf die Gesamtbevölkerung zwar oft akzeptabel, aber man verliert Einzelheiten – Details, die Möglichkeit, bestimmte Unterkategorien genauer herauszufiltern.

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