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Aber ist es nicht hilfreich, Studienergebnisse mit vielen Daten aus der täglichen Anwendung abzugleichen?
Antes:
Sie verwenden gerne den Begriff "Big Data Paradox". Was meinen Sie damit?Natürlich, aber das versuchen wir schon lange mit Beobachtungsstudien und guten Registern. Das hat nichts mit Big Data zu tun.
Wenn ich allerdings ohne Studien gleich in den Alltag mit Daten schlechter Qualität schaue, dann bewege ich mich auf sehr dünnem Eis. Es ist sehr wahrscheinlich, dass ich damit systematisch Fehler mache oder sogar reproduziere. "Big Data" produziert "Big Errors".
Der etablierte Grundsatz der Methodik für Entscheidungen in der Medizin ist, das Risiko zu kontrollieren, dass ich systematisch falsche Ergebnisse produziere. Da kann es um Menschenleben gehen...
Antes:
https://www.derstandard.at/story/200010 ... eine-falleEs gibt eine aktuelle Publikation des Wissenschafters Xiao-Li Meng von der Harvard-Universität, der dieses Phänomen theoretisch untersucht und am Beispiel der falschen Prognosen vor der Wahl von Donald Trump diskutiert. Die Vorhersage des eigenen Wahlverhaltens von 2,3 Millionen unsystematisch ausgewählten US-Wählern ist nicht besser als eine sorgfältig geplante zufällige Stichprobe mit 500 Befragten.
Dass ein Mehr an Daten irreführend ist, widerspricht jeder Intuition und ist gegenüber der herrschenden Lehre tatsächlich paradox. Deswegen bezeichnet es Meng auch als das "Paradoxon von Big Data".
Fehler in den Daten, deren Natur nicht klar ist und die keine besondere Aufmerksamkeit bekommen, können sich bei "riesigen" Datenmengen so potenzieren, dass sie zu absurden Ergebnissen führen. Big Data ist gleich Big Errors. Das ist selbst für Wissenschafter schwierig zu akzeptieren, weil es im Gegensatz zum Fundament der Statistik steht, dass mit mehr Daten alles besser wird...