Vorträge des DFDDA 2017

Erkenntnistheoretische Betrachtungen zu datenintensiver Wissenschaft

Dr. Wolfgang Pietsch 
Wissenschaftlicher Mitarbeiter - Munich Center for Technology in Society, TU München

Eine Reihe von Thesen werden erörtert im Zusammenhang mit der Frage, ob datenintensive Wissenschaft ein neues Paradigma wissenschaftlicher Methode darstellt:

  1. Datenintensive Wissenschaft steht in einer alten und ehrwürdigen empiristischen Tradition, die einflussreiche Methodiker wie Francis Bacon, Isaac Newton oder John Stuart Mill umfasst.
  2. Datenintensive Wissenschaft führt zur zunehmenden Berechenbarkeit komplexer Phänomene, vor allem zu verlässlicheren kurzfristigen Vorhersagen.
  3. Ein wichtiger Anwendungsbereich betrifft Sozialwissenschaften wie die Ökonomie mit weitreichenden gesellschaftlichen und ethischen Konsequenzen.
  4. Nicht zuletzt durch die einhergehende Automatisierung von Wissenschaft verändert sich grundlegend die Rolle wissenschaftlicher Experten.
  5. Es gibt starke Analogien zwischen konventionellem Experimentieren und datenintensiver Wissenschaft.
  6. Kausalität ist das zentrale Konzept um zu verstehen, warum datenintensive Ansätze wissenschaftlich relevant sein, u.a. verlässliche Vorhersagen liefern können.
  7. Die klassische Statistik ist der Datenflut nur beschränkt gewachsen; neue induktive Ansätze sind erforderlich.