Das Wesen von Big Data

Big Data bringt drei grundlegende konzeptionelle Veränderungen mit sich: alle Daten statt Zufallsstichproben; allgemeine Richtung statt präziser Vorgaben; Korrelation statt Kausalität. A. Nicht Zufallsstichproben, sondern alle Daten: Im Zeitalter von Big Data können wir mehr Daten analysieren und mitunter sogar alle Daten zu einem bestimmten Phänomen verarbeiten, anstatt uns auf Zufallsstichproben zu verlassen (diese galten früher als natürliche Beschränkung, doch leistungsstarke digitale Technologien haben uns gezeigt, dass es sich tatsächlich um eine künstliche handelt). B. Nicht Präzision, sondern Komplexität: Die Fülle an Forschungsdaten ist so groß, dass wir nicht mehr von Präzision besessen sind. Früher gab es nur wenige Daten zu analysieren, daher mussten wir unsere Aufzeichnungen so präzise wie möglich quantifizieren. Mit zunehmender Datenmenge nimmt die Besessenheit von Präzision ab. Dank Big Data müssen wir einem Phänomen nicht mehr bis ins Detail auf den Grund gehen. Solange wir die allgemeine Entwicklungsrichtung erfassen, ermöglicht uns das angemessene Ignorieren der Genauigkeit auf Mikroebene einen besseren Einblick auf Makroebene. C. Es geht nicht um Kausalität, sondern um Korrelation: Wir sind nicht länger darauf bedacht, Kausalität zu finden, was lange Zeit eine menschliche Gewohnheit war. Im Zeitalter von Big Data müssen wir uns nicht mehr auf den kausalen Zusammenhang zwischen Dingen konzentrieren, sondern sollten nach Korrelationen suchen. Eine Korrelation erklärt uns zwar nicht genau, warum etwas passiert ist, aber sie erinnert uns daran, dass es passiert.