Als Beleg für die Wirksamkeit von Big Data werden übrigens immer die gleichen Beispiele genannt (schwangere Tochter – ahnungsloser Vater, Grippe und Stau). Vorgeführt werden die Big Data-Analysen übrigens nie. Einblick in die Formeln bekommt man auch nicht. Also genau so ein Ende-des-Zufalls-Gemurmel, wie es die Quantenphysiker an der Wall Street erfolglos praktiziert haben.
Egal, ob es sich um Welterklärungsmaschinisten, Krawatten-Prognostiker, Börsen-Ich-halte-meinen-Finger-in-den-Wind-Analysten, Schufa-Scoring-Geheimniskrämer, professorale Dauerredner, Geheimdienst-Gichtlinge oder Kritiker handelt, sie alle fischen im selben trüben Teich der Andeutungen und Übertreibungen.
Niemand lässt so richtig die Hosen runter. Gut, dass es empirisch geschulte Geister wie Thomas Ehrmann gibt, die ein wenig Klarheit in die Zahlen-Suppe bringen. Der Leiter des Instituts für Strategisches Management der Westfälischen Wilhelms-Universität in Münster hat heute in einem FAZ-Gastbeitrag die Big Data-Gottesmaschinen auf den Boden der statistischen Tatsachen geholt.
Angeblich reiche es ja bei Datenanalysen aus, nicht mehr nach der berühmten Nadel im Heuhafen zu suchen, sondern einfach den kompletten Heuhafen in Augenschein zu nehmen. Kausalitäten oder Modellannahmen seien gar nicht mehr gefragt. Korrelationen würden vollkommen ausreichen. So predigen es die Werbetreibenden der Big Data-Industrie auf jedem Kongress, so beten es die Skeptiker nach.
“Stutzig machen sollte, dass nur ein berühmtes Beispiel dieser automatischen Auswertung, das vom Bierkauf der Männer, die Windeln besorgen, mit nachfolgender umsatzsteigernder Regalneueinräumung, in allen Vorträgen zu Tode zitiert wird. Und dann gibt es noch diese berühmten Grippevorhersagen, wo sich Grippefälle als leicht zeitverzögerte Funktion von Netzsuchen nach Grippemitteln entpuppen. Die Großverheißung der puren Empirie erinnert an andere Verheißungen wie etwa das papierlose Büro und künstliche Intelligenz, die jeweils in früheren Zeiten ihre Hochkonjunkturen hatten”, schreibt Ehrmann.
Wenn es aber um Prognosen für das Verhalten Einzelner geht, wenn genaue Vorhersagen für komplexe Sachverhalte anstehen oder Politik-Empfehlungen zur Bewältigung der Euro-Krise maschinell ausgespuckt werden sollen, reicht der Blick in den Daten-Rückspiegel nicht aus.
Dass eine Frau durch die Auswertung von verschiedenen Indikatoren als schwanger eingestuft und von der Werbeindustrie mit Baby-Paketen bedacht wird, ist keine Vorhersage – egal, ob die betroffene Familie nun darüber informiert wurde oder nicht. Das Ereignis ist bereits eingetreten. Ob der Werbeindustrie zusteht, sich als Big Data-Stalker zu betätigen, ist wieder eine ganz andere Frage. Wie die Lebensplanung der schwangeren Frau ausschaut, wissen auch die Big Data-Maschinen nicht – auch wenn sie mit der Brechstange Cluster berechnen.
Herman verweist auf ein nettes Korrelations-Spiel von Medizinern, die so lange Sternzeichen und Krankheiten korreliert haben, bis man jedem Sternzeichen zwei Krankheiten zuordnen konnte, die in anderen Sternzeichen weniger häufig vorkommen. So neigen Wassermänner zu Angina Pectoris – das wird den Gichtlingen von Astro-TV bestimmt gefallen.
“Diese Art von Scheinkorrelation ist humoristische Folge von (hier) biologisch – allgemein: theoretisch nicht fundierter – Big-Data-Testerei. Real unlustig wird es, wenn auf derartiger Scheinkorrelationsbasis Kredit- oder Mietverträge vergeben werden sollten”, urteilt Ehrmann.
Auch wenn es die Big Data-Heizdeckenverkäufer nicht gerne hören: Die Maschinen und Algorithmen sind so blöd wie ihre Maschinisten. Deshalb sollte man eher auf jene Analytiker zurückgreifen, die Nachdenken, Sachkunde und Erfahrung haben, Fragen stellen und überprüfbare Hypothesen aufstellen. Wer seine Big Data-Formeln nicht vorrechnet und Überprüfungen verweigert, ist schlichtweg ein Scharlatan.
Wer seine Formelstube öffnen will, ist immer noch herzlich eingeladen, dies live in Bloggercamp.tv zu tun. Wir machen auch vorher einen Technik-Check und prüfen das Sternbild, damit es keine Schwächeanfälle in der Sendung gibt 🙂
Dieser Beitrag ist zuerst erschienen auf ichsagmal.com.
