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Ein Beispiel aus der Statistik: Der Pro-Kopf-Käsekonsum in den USA folgt praktisch der gleichen Kurve wie die Zahl der Todesfälle durch Verheddern im eigenen Bettlaken.
Was lässt sich daraus schliessen? Dass im Käsekonsum das Risiko enthalten ist, sich im Bett selber zu erdrosseln?
Eine solche Schlussfolgerung ist natürlich Käse. Die beiden Phänomene haben nichts miteinander zu tun, ausser dass sie eben statistisch die gleiche Kurve beschreiben.
Der Medizinstatistiker und Mathematiker Gerd Antes gebraucht das oben zitierte Beispiel, um zu zeigen, dass Big Data nicht unbedingt zu besseren Diagnosen führt. Zufallskorrelationen nehmen mit der Menge von Daten zu. Das Problem dabei ist: Je mehr Daten, desto grösser die Anzahl zufälliger Korrelationen. Umso schwieriger wird es, wahre Zusammenhänge von falschen zu unterscheiden – was die eigentliche Kunst der Diagnose ausmacht.
Gerd Antes: «Man spricht in dem Zusammenhang auch von Rauschen. Der Lärm der falschen Korrelationen überdeckt die tatsächlichen.»
Das überbordende Rauschen betreffe, so Antes, nicht nur die Medizin, sondern insbesondere auch die Medien: Oft werde aus einer falschen Korrelation eine Story gemacht.
Keine Story ist allerdings die Tatsache, dass es für einen tiefen Schlaf nicht eben förderlich ist, am Ende eines heissen Sommertages ein Fondue zu verzehren.
Das wusste man freilich schon lange vor Big Data.
Das Interview mit Gerd Antes erschien im «Bund» vom Montag, 23. Juli 2018.