Berechenbarkeit der #Welt
SALVE,
Nichts ist mehr so wie es war………………..
Die Frage, ob soziale und menschliche Prozesse vollständig berechenbar sind oder ob sie sich durch algorithmische Modellierung lediglich annähern lassen, berührt ein fundamentales Spannungsfeld. Es geht um praktische Überlegungen in Bereichen wie Künstliche Intelligenz, Soziologie und Ethik.
Tragfähigkeit der Berechenbarkeit: Möglichkeiten und Grenzen
Mustererkennung und Vorhersagen: Algorithmen sind hervorragend darin, Datenmuster zu erkennen und auf Basis dieser Muster Vorhersagen zu treffen. Soziale Prozesse – etwa wirtschaftliche Trends, gesellschaftliche Dynamiken oder individuelles Verhalten – zeigen oft statistische Korrelationen, die maschinell ausgewertet werden können. Doch diese Vorhersagen sind stets probabilistisch und anfällig für sogenannte Black-Swan-Ereignisse (seltene, unvorhersehbare Ereignisse).
Die Komplexität sozialer Prozesse: Soziale Prozesse sind nicht nur von Daten, sondern auch von Kontext, Subjektivität und emergenten Phänomenen geprägt. Maschinen fehlen bislang die Fähigkeit, diese Aspekte vollständig zu erfassen. Selbst lernende Systeme basieren auf den ihnen zur Verfügung gestellten Daten und können Biases oder unvorhergesehene Wechselwirkungen verstärken.
Grenzen der Korrelation: "Korrelation ist nicht Kausalität" – ein zentraler Grundsatz, der daran erinnert, dass bloße Datenmuster keine Ursachen erklären. Menschliches Verhalten ist oft irrational, emotional oder kulturell geprägt, was schwer in formalisierbare Algorithmen passt.
Ethik und Verantwortung: Selbst wenn sich Prozesse berechnen lassen, bleibt die Frage, wie diese Berechnungen in der Praxis eingesetzt werden sollten. Algorithmen können Entscheidungsprozesse beschleunigen, aber wer trägt die Verantwortung, wenn sie scheitern? Und: Wie können wir sicherstellen, dass algorithmische Modelle nicht bestehende soziale Ungleichheiten verstärken?
Das Menschliche Element: Vielleicht liegt die Stärke solcher Systeme weniger in der vollständigen Berechenbarkeit der Welt, sondern in ihrer Fähigkeit, uns zu neuen Einsichten und Handlungsoptionen zu inspirieren. Die Balance zwischen Maschine und Mensch bleibt entscheidend.
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Stichprobenverfahren liefern ein umfangreiches Instrumentarium, um aus einer zwar begrenzten Datenmenge trotzdem stichhaltige Ergebnisse für eine Gesamtheit herzuleiten. Die wichtigsten Fragen hierbei sind: Welche Merkmalsträger will man beobachten und messen? Wie viele Merkmalsträger will oder kann man beobachten, d.h. wie groß soll die Stichprobe sein? Wie groß ist der Informationsverlust im Vergleich zur Vollerhebung aller Merkmalsträger?
Wenn es hiermit gelingt, ein verkleinertes Abbild der Grundgesamtheit zu erzeugen, bezeichnet man die hierzu verwendete Stichprobe als repräsentativ.
D.h. bezüglich der interessieren Merkmale wären dann die Ergebnisse einer solchen repräsentativen Stichprobe auf die Grundgesamtheit übertragbar.
Mit Big Data haben diese Fragen eines gemein: es geht um so etwas wie die Berechenbarkeit der Welt. Big Data hat mit sich vervielfachenden Datenmengen und Kapazitäten mittlerweile das Heft in die Hand genommen. Unter dem Regime von Big Data muss man sich nicht mehr mit Stichproben begnügen, denn man hat ja bereits alle Daten des Gesamtkollektivs erfasst.
Komplizierte theoretische Modelle werden durch direkt aus der Grundgesamtheit herausgefilterte Muster abgelöst: eine maschinell bearbeitete Empirie der Daten ersetzt die theoretische Erklärung. Soziale Prozesse werden anhand von Korrelationen berechnet, Datenmuster anhand von Algorithmen generiert. Trotzdem oder gerade deshalb bleibt nach wie vor die Frage nach der Tragfähigkeit von solchen Konzepten der Berechenbarkeit, d.h. ob sich die Komplexität unserer Welt tatsächlich nur mit maschineller Rechenleistung bändigen lässt