Was machen wir mit all den Datenmengen?
-
0:01 - 0:04Technik hat uns viel gebracht:
-
0:04 - 0:06die Mondlandung, das Internet,
-
0:07 - 0:09die Entschlüsselung von Erbgut.
-
0:09 - 0:13Aber sie nutzt auch
unsere tiefsten Ängste, -
0:13 - 0:15und vor ungefähr 30 Jahren
-
0:15 - 0:18schrieb der Kulturkritiker
Neil Postman ein Buch namens -
0:18 - 0:19"Wir amüsieren uns zu Tode",
-
0:19 - 0:22worin dies brilliant beschrieben wird.
-
0:22 - 0:25Er schreibt über den Vergleich
-
0:25 - 0:30der dystopischen Vorstellungen
von George Orwell und Aldous Huxley. -
0:31 - 0:35Orwell befürchtete, dass wir
eine gefangene Kultur werden. -
0:35 - 0:39Huxley befürchtete, dass wir
eine triviale Kultur werden. -
0:39 - 0:43Orwell fürchtete, dass die Wahrheit
vor uns verborgen wird. -
0:43 - 0:48Und Huxley fürchtete, dass wir
in einem Meer der Irrelevanz ertrinken. -
0:48 - 0:53Zusammenfassend ist es die Wahl
zwischen überwachen -
0:53 - 0:55und überwacht werden.
-
0:55 - 0:57(Gelächter)
-
0:57 - 0:59Aber es muss nicht so sein.
-
0:59 - 1:02Wir sind keine passiven Konsumenten
von Daten und Technik. -
1:02 - 1:05Wir bestimmen die Rolle,
die sie in unserem Leben spielen -
1:05 - 1:07und wie viel Bedeutung sie für uns haben.
-
1:07 - 1:08Aber um das zu tun,
-
1:08 - 1:12müssen wir genau so sehr
darauf achten, wie wir denken, -
1:12 - 1:14wie darauf, wie wir programmieren.
-
1:14 - 1:16Wir müssen schwere Fragen stellen,
-
1:16 - 1:19um das Zählen der Dinge
hinter uns zu lassen, -
1:19 - 1:21um sie zu verstehen.
-
1:21 - 1:26Wir werden andauernd mit Geschichten
über die Menge der Daten bombardiert, -
1:26 - 1:28aber wenn es um große Daten geht,
-
1:28 - 1:30und die Schwierigkeiten,
diese zu interpretieren, -
1:30 - 1:33ist die Größe nicht das Wichtigste.
-
1:33 - 1:35Auch die Geschwindigkeit,
in der Daten sich bewegen, -
1:36 - 1:38und die Vielfalt der Daten sind wichtig.
-
1:38 - 1:40Hier sind nur ein paar Beispiele:
-
1:40 - 1:41Bilder,
-
1:42 - 1:43Text,
-
1:44 - 1:46(Gelächter)
-
1:46 - 1:47Video,
-
1:48 - 1:50Audio.
-
1:50 - 1:53Diese ungleichen Datentypen haben gemein,
-
1:53 - 1:58dass sie von Menschen
gemacht wurden und Kontext benötigen. -
1:58 - 2:00Es gibt eine Gruppe von Datenspezialisten
-
2:00 - 2:02an der Universität von Illinois-Chicago,
-
2:02 - 2:05und sie heißen
"The Health Media Collaboratory". -
2:05 - 2:08Sie haben mit den Centers
for Disease Control zusammengearbeitet, -
2:08 - 2:09um besser verstehen zu können,
-
2:10 - 2:12wie Menschen über das
Aufhören vom Rauchen reden, -
2:12 - 2:15wie sie über elektronische
Zigaretten reden, -
2:15 - 2:19und was sie gemeinsam tun können,
um Menschen beim Aufhören zu helfen. -
2:19 - 2:20Das Interessante daran ist:
-
2:20 - 2:23Wenn Sie verstehen wollen,
wie Menschen über das Rauchen reden, -
2:23 - 2:27müssen Sie zuerst verstehen,
was sie mit "Rauchen" gemeint ist. -
2:27 - 2:31Auf Twitter gibt es vier Hauptkategorien.
-
2:31 - 2:34Erstens, Zigaretten rauchen.
-
2:34 - 2:36Zweitens, Marihuana rauchen.
-
2:37 - 2:39Drittens, Rippchen grillen.
-
2:40 - 2:43Und viertens, "rauchend" heiße Mädels.
-
2:43 - 2:46(Gelächter)
-
2:46 - 2:49Also wenn Soe darüber nachdenken müssen,
-
2:49 - 2:51wie Leute über Elektro-Zigaretten reden --
-
2:51 - 2:54es gibt so viele verschieden Arten,
wie Menschen dies tun, -
2:54 - 2:58und man kann auf der Folie erkennen,
dass es eine schwierige Fragestellung ist. -
2:58 - 3:00Sie zeigt uns auf,
-
3:00 - 3:04dass Sprache von Menschen entwickelt wird,
-
3:04 - 3:06und Menschen sind chaotisch und komplex.
-
3:06 - 3:09Wir benutzen Metaphern,
Umgangssprache und Jargon. -
3:09 - 3:12Wir tun das ununterbrochen,
in vielen Sprachen, -
3:12 - 3:15und sobald wir es verstehen,
ändern wir es wieder. -
3:15 - 3:21Genau das taten diese Fernsehwerbungen
der Centers for Disease Control, -
3:21 - 3:24in denen eine Frau mit einem Loch
in ihrem Hals gezeigt wurde, -
3:24 - 3:27was recht explizit und verstörend war.
-
3:27 - 3:29Hatten diese Werbungen
eine Auswirkung darauf, -
3:29 - 3:32ob die Menschen mit dem Rauchen
aufgehört haben? -
3:32 - 3:35Es gab Grenzen bei
der Auswertung der Daten, -
3:35 - 3:37aber sie konnten schlussfolgern
-
3:37 - 3:38dass diese Werbungen --
-
3:38 - 3:40Sie haben sie vielleicht
schon einmal gesehen -- -
3:40 - 3:43zum Denken anregten,
-
3:43 - 3:47was einen Einfluss auf zukünftiges
Verhalten haben kann. -
3:48 - 3:54Abgesehen davon, dass es auf realen
menschlichen Bedürfnissen basiert, -
3:54 - 3:57bewundere ich so an diesem Projekt,
-
3:57 - 4:00dass es ein fantastisches Beispiel
von Mut ist, -
4:00 - 4:03im Angesicht des Meeres der Irrelevanz.
-
4:05 - 4:08Und so sind es nicht nur
große Datenmengen, -
4:08 - 4:10die Schwierigkeiten
im Interpretieren bieten, -
4:10 - 4:11denn, seien wir ehrlich,
-
4:11 - 4:15die menschliche Geschichte ist voll
von Missinterpretationen von Daten, -
4:15 - 4:17egal wie klein sie sind.
-
4:17 - 4:20Und so wurde vor vielen Jahren --
-
4:20 - 4:22Sie erinnern sich vielleicht noch daran --
-
4:22 - 4:25der frühere Präsident
Ronald Reagan sehr kritisiert, -
4:25 - 4:28als er sagte, dass Fakten unnötig sind.
-
4:29 - 4:32Und, seien wir fair,
er hatte sich versprochen. -
4:32 - 4:35Er wollte eigentlich John Adams'
Verteidigung über Britische Soldaten -
4:35 - 4:37in den Boston-Massaker-Prozessen zitieren,
-
4:37 - 4:40nämlich, dass Fakten stur sind.
-
4:40 - 4:45Aber ich denke, dass dort ein wenig
unabsichtliche Weisheit drinsteckt. -
4:46 - 4:48Fakten sind stur,
-
4:48 - 4:51und manchmal sind sie auch unnütz.
-
4:52 - 4:55Ich möchte Ihnen eine
persönliche Geschichte darüber erzählen, -
4:55 - 4:57warum das alles für mich so wichtig ist.
-
4:57 - 4:59Ich muss einmal kurz durchatmen.
-
4:59 - 5:04Mein Sohn Isaac wurde mit zwei Jahren
mit Autismus diagnostiziert. -
5:04 - 5:09Er war ein glücklicher, lustiger,
liebevoller, herzlicher kleiner Junge, -
5:09 - 5:12aber die Daten seiner
Entwicklungsauswertung, -
5:12 - 5:14die aus Dingen bestanden,
wie die Anzahl der Wörter -- -
5:14 - 5:16was damals gar keine waren --
-
5:17 - 5:21kommunizierende Gesten
und minimaler Augenkontakt, -
5:21 - 5:25stellten ihn auf eine Entwicklungsstufe
eines neun Monate alten Babys. -
5:27 - 5:30Die Diagnose war sachlich korrekt,
-
5:30 - 5:33aber sie erzählte nicht
die ganze Geschichte. -
5:33 - 5:37Ungefähr anderthalb Jahre später,
als er fast vier Jahre alt war, -
5:37 - 5:39habe ich ihn vor dem Computer gefunden,
-
5:39 - 5:43während er Bilder von Frauen
auf Google suchte, -
5:44 - 5:47die er "V r a u e n" schrieb.
-
5:48 - 5:51Und ich tat, was alle
besorgten Eltern tun würden, -
5:51 - 5:54und durchsuchte sofort den Verlauf,
um zu schauen, -
5:54 - 5:56wonach er sonst noch gesucht hat.
-
5:56 - 6:01Es war in dieser Reihenfolge:
Männer, Schule, Bus -
6:02 - 6:03und Computer.
-
6:06 - 6:07Ich war sprachlos,
-
6:07 - 6:11denn wir wussten nicht,
dass er schreiben oder lesen konnte, -
6:11 - 6:14und so fragte ich ihn:
"Isaac, wie hast du das gemacht?" -
6:14 - 6:16Er sah mich ernst an und sagte:
-
6:16 - 6:18"Ich hab in die Box getippt."
-
6:20 - 6:23Er brachte sich bei zu kommunizieren.
-
6:23 - 6:26Wir haben bloß auf
die falschen Dinge geachtet. -
6:26 - 6:28Und so etwas passiert,
-
6:28 - 6:32wenn Bewertungen und Analysen
einen bestimmten Teil überbewerten -- -
6:32 - 6:34in diesem Fall, verbale Kommunikation --
-
6:34 - 6:37und andere unterschätzen,
wie kreative Problemlösung. -
6:39 - 6:42Kommunikation war schwer für Isaac,
-
6:42 - 6:46also fand er eine andere Lösung
um herauszufinden, was er wissen wollte. -
6:46 - 6:49Wenn man darüber nachdenkt,
ergibt es eine Menge Sinn, -
6:49 - 6:53denn eine Frage zu stellen,
ist ein wirklich komplexer Prozess, -
6:53 - 6:59aber er konnte sich selbst helfen,
in dem er ein Wort in die Suchbox eintrug. -
7:00 - 7:02Und so hatte dieser kleine Moment
-
7:03 - 7:05einen tiefen Einfluss auf mich
-
7:05 - 7:07und unsere Familie,
-
7:07 - 7:09denn es half uns,
-
7:09 - 7:12die Rahmenbedingungen
für sein Verhalten zu ändern, -
7:12 - 7:14uns weniger Sorgen zu machen
-
7:14 - 7:17und seinen Einfallsreichtum
mehr zu würdigen. -
7:17 - 7:19Fakten sind unnütz.
-
7:20 - 7:23Man kann sie
zu leicht falsch anwenden, -
7:23 - 7:24gewollt oder nicht.
-
7:24 - 7:27Meine Freundin, Emily Willingham,
ist Wissenschaftlerin -
7:27 - 7:30und sie schrieb vor kurzem
einen Artikel für Forbes -
7:30 - 7:34namens "Die 10 komischsten Dinge,
die mit Autismus verbunden werden" -
7:34 - 7:36Es ist eine ziemlich lange Liste.
-
7:37 - 7:40Dem Internet kann man immer
die Schuld geben, nicht wahr? -
7:40 - 7:43Und natürlich auch Müttern.
-
7:44 - 7:46Und es gibt noch mehr,
-
7:46 - 7:49ein ganzes Bündel
in der "Mutter-Kategorie". -
7:49 - 7:54Man sieht, dass es eine ziemlich
interessante und ausführliche Liste ist, -
7:54 - 7:56Mir gefallt besonders:
-
7:56 - 7:59"Schwanger in der Nähe
von Autobahnen zu sein." -
7:59 - 8:00(Gelächter)
-
8:00 - 8:02Der letzte Punkt ist interessant,
-
8:02 - 8:05denn der Begriff "Kühlschrank-Mutter"
-
8:05 - 8:08war die ursprüngliche Hypothese
über die Ursache von Autismus, -
8:08 - 8:12und dieser Begriff bezieht sich auf
eine kalte und lieblose Person. -
8:12 - 8:13Jetzt denken Sie sich vielleicht,
-
8:13 - 8:16"Schon klar, Susan, man kann Daten
allmächtig werden lassen." -
8:16 - 8:18Und das stimmt,
-
8:18 - 8:21das stimmt absolut.
-
8:21 - 8:25Aber die Schwierigkeit besteht darin,
-
8:27 - 8:31dass wir diese Möglichkeit haben,
für uns Sinn aus diesen Daten zu ziehen, -
8:31 - 8:36denn Daten ergeben keinen Sinn,
wir verleihen ihnen Sinn. -
8:38 - 8:42Als Geschäftsleute, als Konsumenten,
als Patienten, als Bürger, -
8:42 - 8:47haben wir die Verantwortung,
mehr Zeit darauf zu verwerden, -
8:47 - 8:50uns mit unserer Fähigkeit,
kritisch zu hinterfragen, zu beschäftigen. -
8:50 - 8:51Warum?
-
8:51 - 8:55Weil wir heutzutage
schon oft gehört haben, -
8:56 - 8:58dass wir Exabytes von Daten
-
8:58 - 9:00in Lichtgeschwindigkeit
verarbeiten können, -
9:00 - 9:01und das Potenzial haben,
-
9:01 - 9:05schlechte Entscheidungen
viel schneller und effizienter zu treffen, -
9:05 - 9:09und mit viel größeren Auswirkungen
als in der Vergangenheit. -
9:10 - 9:12Toll, oder?
-
9:14 - 9:20Also müssen wir stattdessen mehr Zeit
mit Sachen wie Geisteswissenschaften, -
9:20 - 9:23Soziologie und den Sozialwissenschaften
-
9:23 - 9:26Rhetorik, Philosophie, Ethik verbringen,
-
9:26 - 9:30denn sie geben uns den Kontext,
der so wichtig für große Datenmengen ist, -
9:30 - 9:34und deshalb helfen sie uns,
bessere Kritiker zu werden. -
9:34 - 9:39Wenn ich nämlich ein Problem
in einem Argument erkennen kann, -
9:39 - 9:43ist es unwichtig, ob es in Zahlen
oder Wörtern ausgedrückt ist. -
9:43 - 9:45Und das bedeutet,
-
9:46 - 9:47uns selbst beizubringen,
-
9:47 - 9:52diesen Drang nach Bestätigung
und falsche Zusammenhänge zu finden, -
9:52 - 9:53und in der Lage zu sein,
-
9:53 - 9:56einen bloßen emotionalen Anreiz
aus 30 m Entfernung zu erkennen, -
9:56 - 9:58denn nur weil etwas
nach etwas anderem passiert, -
9:58 - 10:01bedeutet das nicht,
dass es deswegen passiert ist. -
10:01 - 10:04Und wenn ich meinen Nerd einmal kurz
raushängen lassen darf, -
10:04 - 10:08die Römer nannten dies:
"post hoc ergo propter hoc". -
10:08 - 10:10"Danach, also deswegen."
-
10:11 - 10:12Und es bedeutet,
-
10:12 - 10:15Wissenszweige wie Demografien
zu hinterfragen. -
10:15 - 10:16Warum?
-
10:16 - 10:18Weil sie auf Annahmen aufbauen,
-
10:18 - 10:21darauf, wer wir durch unser Geschlecht,
unser Alter und unseren Wohnort sind, -
10:21 - 10:24und nicht darauf, was wir
tatsächlich denken und tun. -
10:24 - 10:26Und da wir diese Daten haben,
-
10:26 - 10:29müssen wir sie mit angemessenem
Datenschutz behandeln, -
10:30 - 10:33und Konsumentenbeteiligung,
-
10:33 - 10:39und darüber hinaus müssen wir uns
über unsere Hypothesen und Methoden, -
10:39 - 10:40die wir nutzen,
-
10:40 - 10:43und unser Vertrauen in
das Ergebnis, im Klaren sein. -
10:43 - 10:46Wie mein Mathelehrer zu pflegen sagte:
-
10:46 - 10:47"Zeig mir deine Rechenwege,
-
10:47 - 10:50wenn ich nämlich nicht weiß,
-
10:50 - 10:53was du gemacht hast und was nicht,
-
10:53 - 10:55und wenn ich nicht weiß,
welche Fragen du gestellt hast, -
10:55 - 10:58dann weiß ich auch nicht,
welche Fragen du nicht gestellt hast." -
10:58 - 11:02Es bedeutet wirklich, uns selbst
die schwerste aller Fragen zu stellen: -
11:02 - 11:05Haben die Daten uns dies gezeigt
-
11:05 - 11:10oder lässt uns das Ergebnis uns
erfolgreicher und behaglicher fühlen? -
11:12 - 11:15Die "Health Media Collaboratory"
-
11:15 - 11:19fand letztendlich heraus,
dass 87% der Tweets -
11:19 - 11:23über die explizite und verstörende
Anti-Raucher-Kampagne -
11:23 - 11:24Angst äußerten,
-
11:25 - 11:27aber haben sie geschlussfolgert,
-
11:27 - 11:30dass die Kampagne Menschen
zum Aufhören bewegte? -
11:30 - 11:33Nein. Es ist Wissenschaft, keine Magie.
-
11:33 - 11:37Also wenn wir die Macht
der Daten entschlüsseln, -
11:39 - 11:41müssen wir nicht blindlings
-
11:41 - 11:45in Orwells Vorstellung
einer totalitären Zukunft laufen, -
11:45 - 11:49oder Huxleys Vorstellung
von einer trivialen, -
11:49 - 11:51oder eine furchtbare Mischung aus beidem.
-
11:52 - 11:57Wir müssen kritischem
Denken mit Respekt zu begegnen -
11:57 - 12:01und von Beispielen wie der Health
Media Collaboratory inspiriert werden. -
12:01 - 12:04Wie sagt man in den Superhelden-Filmen?
-
12:04 - 12:06Setzen wir unsere Macht für das Gute ein.
-
12:06 - 12:07Danke.
-
12:07 - 12:10(Applaus)
- Title:
- Was machen wir mit all den Datenmengen?
- Speaker:
- Susan Etlinger
- Description:
-
Helfen Daten Ihnen sich sorgloser und erfolgreicher zu fühlen? Dann ist Ihre Interpretation wohlmöglich falsch. In diesem überraschend rührenden Vortrag erklärt Susan Etlinger, warum wir bei zunehmend größeren Datenmengen unser kritisches Denken verstärken müssen. Denn es ist nicht einfach, über das Zählen von Daten hinaus zu gehen und diese wirklich zu verstehen.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 12:23
Nadine Hennig edited German subtitles for What do we do with all this big data? | ||
Nadine Hennig edited German subtitles for What do we do with all this big data? | ||
Helene Batt approved German subtitles for What do we do with all this big data? | ||
Helene Batt accepted German subtitles for What do we do with all this big data? | ||
Helene Batt edited German subtitles for What do we do with all this big data? | ||
Helene Batt edited German subtitles for What do we do with all this big data? | ||
Helene Batt edited German subtitles for What do we do with all this big data? | ||
Helene Batt edited German subtitles for What do we do with all this big data? |