Das disruptive Konzept von Big Data

Big Data verändert unser Leben zunehmend. Es hat drei grundlegende konzeptionelle Veränderungen mit sich gebracht: Alle Daten statt Zufallsstichproben; allgemeine Richtung statt präziser Vorgaben; Korrelation statt Kausalzusammenhang. Nicht Zufallsstichproben, sondern alle Daten: Im Zeitalter von Big Data können wir mehr Daten analysieren und manchmal sogar alle Daten zu einem bestimmten Phänomen verarbeiten, anstatt uns auf Zufallsstichproben zu verlassen (diese wurden früher oft als Einschränkung betrachtet, doch leistungsstarke digitale Technologien haben uns gezeigt, dass es sich tatsächlich um eine künstliche Beschränkung handelt). Nicht Präzision, sondern Komplexität: Es gibt so viele Forschungsdaten, dass wir nicht mehr auf Präzision fixiert sind; früher gab es nur wenige Daten zu analysieren, daher mussten wir unsere Aufzeichnungen so genau wie möglich quantifizieren. Mit zunehmender Datenmenge nimmt die Fixierung auf Präzision ab; mit Big Data müssen wir nicht mehr jedem Phänomen bis ins Detail auf den Grund gehen. Solange wir die allgemeine Entwicklungsrichtung erfassen, ermöglicht uns das bewusste Ignorieren der Genauigkeit auf Mikroebene bessere Einblicke auf Makroebene. Nicht Kausalität, sondern Korrelation: Wir sind seit jeher bestrebt, Kausalität zu finden – eine tief verwurzelte menschliche Gewohnheit. Im Zeitalter von Big Data müssen wir uns nicht mehr auf den kausalen Zusammenhang zwischen Dingen konzentrieren, sondern sollten die Korrelation zwischen ihnen betrachten. Korrelationen können zwar nicht exakt erklären, warum uns etwas widerfährt, aber sie erinnern uns daran, dass es geschieht.