IT&G – Big Data

Question 1

Welche Philosophischen Teilgebiete betreffen Big Data?

Answer 1

• Erkenntnistheorie
• Wissenschaftstheorie
• Ethik
• Technikphilosophie

Question 2

Warum reicht es nicht bei der Problemfeststellung bei Big Data nur auf die Sammlung von Daten zu schauen?

Answer 2

Weil die Schlussfolgerungen aus den Daten und die Verarbeitung der Daten eine gr0ße Rolle spielen

Question 3

Wodurch ist Big Data charakterisiert?

nach Olivier Carré-Delisle

Answer 3

• Volumen
• Geschwindigkeit
• Unsauberkeiten in der Richtigkeit
• Vielfalt

Question 4

Nach Kitchin, was zeichnet Big Data aus?

Answer 4

• großes Volumen
• hohe Geschwindigkeiten
• hohe Vielfalt
• Umfassender Geltungsbereich
• Feinkörnige Auflösung
• Relationale Natur
• Flexibel, mit Merkmalen der Erweiterbarkeit und Skalierbarkeit

Question 5

Wie definieren Boyd & Crawford Big Data?

Answer 5

Sie definieren Big Data als ein kulturelles, technologisches und wissenschaftliches Phänomen, das auf dem Zusammenspiel folgender Faktoren beruht:
1) Technologie
2) Analyse
3) Mythologie

Question 6

Inwiefern spielt laut Boyd & Crawford Technolgie eine Rolle bei der Definition von Big Data?

Answer 6

Maximierung der Rechenleistung und algorithmischen Genauigkeit, um große Datensätze zu sammeln, zu analysieren, zu verknüpfen und zu vergleichen.

Question 7

Inwiefern spielt laut Boyd & Crawford die Analyse eine Rolle bei der Definition von Big Data?

Answer 7

Nutzung großer Datensätze zur Ermittlung von Mustern, um wirtschaftliche, soziale, technische und rechtliche Aussagen zu treffen.

Question 8

Inwiefern spielt laut Boyd & Crawford die Mytholgie eine Rolle bei der Definition von Big Data?

Answer 8

der weit verbreitete Glaube, dass große Datensätze eine höhere Form der Intelligenz und des Wissens bieten, die Erkenntnisse hervorbringen können, die zuvor unmöglich waren, mit der Aura von Wahrheit, Objektivität und Genauigkeit.

Question 9

Welche Arten von “Big Data” Daten gibt es?

Answer 9

• Social Media (Explizit und Implizit)
• Ort- und zeitbezogene Metadaten durch Endgeräte
• Transaktionsdaten
• Sensordaten, IoT (nicht personenbezogen)
• Wissenschaftliche Daten
• Bürgerdaten

Question 10

Wieso ist die Unterscheidung beim Nutzen von Big Data Daten nicht obsolet?

Answer 10

• Unterschied zwischen persönliche und unverfängliche Daten
• Unterschied zwischen personenbezogenen und anonymisierten Daten

Question 11

Was besagt der neue Empirismus von Chris Anderson?

Answer 11

• “End of theory”: Daten können für sich selbst sprechen
• Rein induktives Vorgehen, keine Notwendigkeit für Hypothesen oder wissenschaftliche Theorien
• Korrelation ist wichtiger als Kausalität

Question 12

Wie unterscheiden sich Korrelation und Kausalität?

Answer 12

Korrelation ist allein das zeitgleiche ähnliche Verhalten zweier Variablen
Kauslaität ist wirklich das Bedingen einer Variabler einer anderen

Question 13

Wer widerlegt die Theorien des neuen Empirismus?

Answer 13

Rob Kitchin

Question 14

Wie wird der neue Empirismus durch Kitchins widerlegt?

Answer 14

• Daten sind immer noch Auswahl abhängig von Platformen, Datenontologie, regulativen Rahmenbedingungen, etc.
• die Erhebung von Daten, die Gestaltung von Algorithmen, die Auswahl von Methoden basiert auf wissenschaftlichen Grundlagen, Vorarbeiten und Annahmen
• Interpretation von Daten ist immer perspektivisch und abhängig von der Forschungsfrage, Methoden beinhalten Vorannahmen
• Notwendigkeit von Hintergrundwissen (domain- specific knowledge) für gute Forschung

Question 15

Was wird grob in „Big Data: Seizing Opportunities, Preserving Values“ vom Weißen Haus thematisiert?

Answer 15

• Great promises for advances in many public & private sectors
• Threats for values & civil rights

Question 16

Welche Möglichkeiten gäbe es im Gesundheitswesen durch Big Data?

Answer 16

predektive Medizin

Question 17

Welche Risiken gäbe es durch Big Data im Gesundheitswesen?

Answer 17

Verletzung der Privatsphäre

Question 18

Welche Möglichkeiten gäbe es durch Big Data im Bidungswesen?

Answer 18

• echtzeit Bewertung
• personalisierte Bildung
• Lernen lernen

Question 19

Welche Risiken gäbe es durch Big Data im Bidungswesen?

Answer 19

Verletzung
* der Privatsphäre
* Dateneigentum der Schüler/Studenten
* Freiheit zu Erkunden und Experimentieren

Question 20

Welche Möglichkeiten gäbe es durch Big Data bei der Strafverfolgung?

Answer 20

• Trafficking networks, finding missing persons & launching
  manhunts through ubiquitous surveillance, online crime
• crime prediction & prevention (e.g. gang-related murder)

Question 21

Welche Risiken gäbe es durch Big Data bei der Strafverfolgung?

Answer 21

Privacy, freedom speech and association, (autonomy)

Question 22

Was wäre der Nutzen von Big Data für die Politik?

Answer 22

Effizienzsteigerung, Optimierung von Ressourcen, Verbesserung von Entscheidungen (Stichwort: Ausgleich menschlicher kognitiver oder moralischer Defizite), …

Question 23

Was wäre die Gefahr von Big Data für die Politik?

Answer 23

Ignoranz von machine bias, Software als Sündenbock