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Terminologie
Daten - Information - Wissen
Der sprachliche Umgang mit den Begriffen "Daten" "Information" und "Wissen" ist unsorgfältig: In der Umgangssprache sind sie nur unscharf gegeneinander abgegrenzt oder werden sogar als Synonyme verwendet. Auch als Fachausdrücke sind die Begriffe nicht einheitlich definiert; Insbesondere hängt die Definition des Begriffes "Information" stark davon ab, ob die Tätigkeit der Informierenden, der Prozess der Vermittlung, der Empfänger oder die Botschaft an sich im Zentrum der Betrachtung steht.
Betrachtet man die Botschaft an sich, habe sich die folgenden Definitionen bzw. Beschreibungen als zweckmässig erwiesen:
- Daten sind symbolische Abbildungen von Sachverhalten.
- Informationen sind kontextualisierte Daten.
- Wissen entsteht durch Denken, d.h. durch die logisch-funktionale Verknüpfung von Informationen.
Folgendes Beispiel soll illustrieren, was gemeint ist: Im Internet wurde unter http:http://www.jungfraubahn.ch/de/DesktopDefault.aspx/tabid-83/ folgende Information abgerufen: Um 28 Minuten und 7 Sekunden nach 12 Uhr Mittags beträgt die Temperatur auf dem Jungfraujoch -11 °C".
Bild der Livecam vom 18. Dezember 2002;12:28:07
Abgesehen vom Kamerabild findet sich in der obigen Abbildung folgendes an Daten, Information und Wissen:
|Daten||

1 8 D e z e m b e r 2 0 0 2 1 2 2 8 0 7 - 1 1 ° C
|Information||

Am 18. Dezember betrug die Temperatur um 28 Minuten und 7 Sekunden nach 12 Uhr Mittags auf dem Jungfraujoch - 11°C
|Wissen||

Es ist kalt auf dem Jungfraujoch; es sind warme Kleider erforderlich.
Die Zusammenhänge zwischen Daten, Information und Wissen lassen sich grafisch wie folgt darstellen:
Daten, Information und Wissen: Links im Bild sind die zu jeder Ebene gehörenden Schritte der Informations- bzw. Wissensverarbeitung aufgeführt.
Im strengen Sinn der Definition wird man es in der Public Health Praxis nie mit reinen Daten zu tun haben. Bereits die Rohdaten einer Studie sind nicht nur Symbole, weil die Angabe von Masseinheiten (z. B. Fälle pro 100'000 Einwohner) ihnen zu einer Aussage verhilft, sie sind also bereits kontextualisiert.
Zwischen "Information" und "Wissen" ist der Übergang fliessend: Betrachtet man die Resultate einer einzelnen Studie, wird der Begriff "Information" zutreffen; liegen mehrere Studien zu einer Fragestellung vor und können die Aussagen eventuell mit einer Systemematic Reviews zusammengefasst werden, wird man sich immer mehr dem "Wissen" nähern. Guidelines schliesslich stellen im Idealfall eine umfassende Wissensrepräsentation zu einer bestimmten Fragestellung dar.
Die Dimension "Daten - Information - Wissen" stellt also bei näherer Betrachtung ein Kontinuum dar, so dass eine eindeutige Unterscheidung zwischen Daten, Information und Wissen unmöglich bzw. die Zuordnung der Begriffe arbiträr ist.
Es ist üblich und für die Praxis genügend, jeweils den am ehesten zutreffenden Begriff zu verwenden, auch wenn dieser nicht ganz korrekt ist: Beispielsweise wird man in Zusammenhang mit den aktuellen Zahlen zur HIV-Prävalenz von "Datenlage" sprechen und nicht den eigentlich richtigen Begriff "Informationslage" verwenden. Entsprechend werden auch in diesem Lernangebot Angaben zur Ausprägung eines Public Health Problems als "Daten" bezeichnet.
Die inkonsequente Verwendung der Begriffe zeigt sich auch im englischen Begriff "Information Retrieval": Für das Gesundheitsweisen definiert William Hersh "Information Retrieval" als "Retrieval of information from textual databases"(1), womit natürlich sowohl die Abfrage von Wissens- als auch von Datenquellen (im oben dargestellten Sinn) eingeschlossen sind.Qualität als weitere Dimension
Im umgangssprachlichen Sinn impliziert "Wissen" immer auch "Wahrheit" und hebt sich damit vom Glauben und der Vermutung ab. In der hier verwendeten Bedeutung können sowohl Wissen als auch Information und Daten zutreffend sein oder auch nicht. Um zu betonen, dass eine als "Wissen" deklarierte Erkenntnis gut abgestützt und damit von guter Qualität ist, wird gerne von "gesichertem Wissen" gesprochen.
Für den "Evidence-based"-Ansatz ist es von Bedeutung, dass die Sicherheit des Wissens quantifiziert werden kann. In Guidelines muss die Strenge von Empfehlungen davon abhängen, wie gut das zugrundeliegende Wissen gesichert ist.