Query: datenqualität

title: Datenqualitat bei algorithmischen Entscheidungen Uberlegungen aus Anlass des Gutachtens der Datenethikkommission
abstract: Die Datenethikkommission der Bundesregierung fordert in ihrem Gutachten zum Umgang mit Kunstlicher Intelligenz den Erlass einer europaischen Verordnung, die wesentliche Vorgaben fur die Kontrolle algorithmischer Systeme treffen soll. Entsprechende Algorithmen basieren auf der Analyse umfangreicher Datenmengen, weswegen der Regulierung der Qualitat der verwendeten Daten ein erheblicher Stellenwert zukommt. Der Beitrag untersucht bestehende Ansatze der DSGVO zur Uberprufung der Datenqualitat und ob diese als Grundlage einer kunftigen Regulierung algorithmischer Entscheidungen dienen konnen.

title: Datenqualitat in CPPS

title: Auf die Datenqualitat kommt es an! Fallbeispiel Statistisches Bundesamt

title: Bericht zur Datenqualitat der GLES: CAPI Querschnitt 2009, 2013 und 2017 im Vergleich

title: Datenqualitat umfragebasierter Workload Messungen: Eine Mixed Methods Studie auf Grundlage von Learning Analytics und kognitiven Interviews
abstract: Diese Studie untersucht die Qualitat studentischer Selbstangaben zum zeitlichen Aufwand anhand von Learning Analytics und kognitiven Interviews im Rahmen eines berufsbegleitenden online basierten Fernstudiengangs. Die Selbsteinschatzung des Zeitaufwands wurde mittels einer wochentlichen webbasierten Umfrage uber ein ganzes Semester hinweg erhoben. Die Online Lernumgebung des Studienprogramms erlaubte eine nichtreaktive Messung des Workloads mittels Videoansicht Logs in Echtzeit und deren Verknupfung mit den Umfragedaten. Die Ergebnisse zeigen, dass sich die Schatzungen auf Grundlage von Logs und Umfragedaten deutlich unterscheiden. Im Durchschnitt liegen die Selbstangaben deutlich uber den Log basierten Werten. Die Korrelation zwischen beiden Messungen ist sehr schwach und bivariate Regressionsmodelle deuten darauf hin, dass die umfragebasierten Selbstangaben ein statistisch signifikanter, jedoch schwacher Pradiktor des anhand Learning Analytics geschatzten Workloads sind. Die kognitiven Interviews zeigen erganzend dazu, dass Erinnerungs und Urteilsfehler zentrale Ursachen fur Verzerrungen in den studentischen Angaben darstellen.

title: Zahlt sich Datenqualitat aus

title: "Datenqualitat zu sichern, ist kein Spaziergang"

title: QUALM: Ganzheitliche Messung und Verbesserung der Datenqualitat in der Textanalyse
abstract: ZusammenfassungBestehende Ansatze zur Messung und Verbesserung der Qualitat von Textdaten in der Textanalyse bringen drei grosse Nachteile mit sich. Evaluationsmetriken wie zum Beispiel Accuracy messen die Qualitat zwar verlasslich, sie (1) sind jedoch auf aufwandig handisch zu erstellende Goldannotationen angewiesen und (2) geben keine Ansatzpunkte fur die Verbesserung der Qualitat. Erste domanenspezifische Datenqualitatsmethoden fur unstrukturierte Textdaten kommen zwar ohne Goldannotationen aus und geben Ansatzpunkte zur Verbesserung der Datenqualitat. Diese Methoden wurden jedoch nur fur begrenzte Anwendungsgebiete entwickelt und (3) berucksichtigen deshalb nicht die Spezifika vieler Analysetools in Textanalyseprozessen. In dieser Arbeit prasentieren wir hierzu das QUALM Konzept zum qualitativ hochwertigen Mining von Textdaten (QUALity Mining) das die drei o.g. Nachteile adressiert. Das Ziel von QUALM ist es, die Qualitat der Analyseergebnisse, z. B. bzgl. der Accuracy einer Textklassifikation, auf Basis einer Messung und Verbesserung der Datenqualitat zu erhohen. QUALM bietet hierzu eine Menge an QUALM Datenqualitatsmethoden. QUALM Indikatoren erfassen die Datenqualitat ganzheitlich auf Basis der Passung zwischen den Eingabedaten und den Spezifika der Analysetools, wie den verwendeten Features, Trainingsdaten und semantischen Ressourcen (wie zum Beispiel Worterbuchern oder Taxonomien) Zu jedem Indikator gehort ein passender Modifikator, mit dem sowohl die Daten als auch die Spezifika der Analysetools verandert werden konnen, um die Datenqualitat zu erhohen. In einer ersten Evaluation von QUALM zeigen wir fur konkrete Analysetools und Datensatze, dass die Anwendung der QUALM Datenqualitatsmethoden auch mit einer Erhohung der Qualitat der Analyseergebnisse im Sinne der Evaluationsmetrik Accuracy einhergeht. Die Passung zwischen Eingabedaten und Spezifika der Analysetools wird hierzu mit konkreten QUALM Modifikatoren erhoht, die zum Beispiel Abkurzungen auflosen oder automatisch auf Basis von Textahnlichkeitsmetriken passende Trainingsdaten vorschlagen.

title: Niederschlag: Datenqualitat und Verarbeitung fur praktische Anwendungen in der Hydrologie
abstract: Die Anforderungen an Niederschlagsdaten fur stadtische Gebiete wurden schon fruh mit einer Auflosung von einem Wert pro 1 km2 und pro Minute formuliert. Um diese Anforderungen auch mit einer hohen Datenqualitat zu erfullen, sind Kriterien erforderlich, die dafur sorgen, dass Daten mit dieser Auflosung nachvollziehbar verlasslich und mit benannten Unsicherheiten vorliegen. Ein Fallbeispiel verdeutlicht die Vorgehensweise.

title: Digitalisierung der Fabrik Datenqualitat als Schlussel zum Erfolg
abstract: Kurzfassung Daten bergen ein Potenzial, das weit uber deren heutige Verwendung hinausgeht. Der Bundesverband der deutschen Industrie halt dadurch bis 2025 einen Zuwachs der europaischen, industriellen Wertschopfung von 1,25 Billionen Euro als realisierbar. Eine gewinnbringende Datennutzung soll durch Datenqualitatsmanagement sichergestellt werden. Auch wenn dafur unterschiedliche Konzepte beschrieben sind, eint alle, dass Daten priorisiert werden mussen. Doch genauere Erlauterungen zur Priorisierung von Daten und die Bestimmung des Datenwerts sind eine Herausforderung. Dieser Beitrag befasst sich mit Bedeutung, Grundlagen und Begriffen der Datenqualitat. Er erlautert eine Systematik zur Datenwertbestimmung zur Priorisierung fur Datenqualitatsprojekte und diskutiert Losungen zur Implementierung.