IT&G – Big Data Flashcards
Welche Philosophischen Teilgebiete betreffen Big Data?
- Erkenntnistheorie
- Wissenschaftstheorie
- Ethik
- Technikphilosophie
Warum reicht es nicht bei der Problemfeststellung bei Big Data nur auf die Sammlung von Daten zu schauen?
Weil die Schlussfolgerungen aus den Daten und die Verarbeitung der Daten eine gr0ße Rolle spielen
Wodurch ist Big Data charakterisiert?
nach Olivier Carré-Delisle
- Volumen
- Geschwindigkeit
- Unsauberkeiten in der Richtigkeit
- Vielfalt
Nach Kitchin, was zeichnet Big Data aus?
- großes Volumen
- hohe Geschwindigkeiten
- hohe Vielfalt
- Umfassender Geltungsbereich
- Feinkörnige Auflösung
- Relationale Natur
- Flexibel, mit Merkmalen der Erweiterbarkeit und Skalierbarkeit
Wie definieren Boyd & Crawford Big Data?
Sie definieren Big Data als ein kulturelles, technologisches und wissenschaftliches Phänomen, das auf dem Zusammenspiel folgender Faktoren beruht:
1) Technologie
2) Analyse
3) Mythologie
Inwiefern spielt laut Boyd & Crawford Technolgie eine Rolle bei der Definition von Big Data?
Maximierung der Rechenleistung und algorithmischen Genauigkeit, um große Datensätze zu sammeln, zu analysieren, zu verknüpfen und zu vergleichen.
Inwiefern spielt laut Boyd & Crawford die Analyse eine Rolle bei der Definition von Big Data?
Nutzung großer Datensätze zur Ermittlung von Mustern, um wirtschaftliche, soziale, technische und rechtliche Aussagen zu treffen.
Inwiefern spielt laut Boyd & Crawford die Mytholgie eine Rolle bei der Definition von Big Data?
der weit verbreitete Glaube, dass große Datensätze eine höhere Form der Intelligenz und des Wissens bieten, die Erkenntnisse hervorbringen können, die zuvor unmöglich waren, mit der Aura von Wahrheit, Objektivität und Genauigkeit.
Welche Arten von “Big Data” Daten gibt es?
- Social Media (Explizit und Implizit)
- Ort- und zeitbezogene Metadaten durch Endgeräte
- Transaktionsdaten
- Sensordaten, IoT (nicht personenbezogen)
- Wissenschaftliche Daten
- Bürgerdaten
Wieso ist die Unterscheidung beim Nutzen von Big Data Daten nicht obsolet?
- Unterschied zwischen persönliche und unverfängliche Daten
- Unterschied zwischen personenbezogenen und anonymisierten Daten
Was besagt der neue Empirismus von Chris Anderson?
- “End of theory”: Daten können für sich selbst sprechen
- Rein induktives Vorgehen, keine Notwendigkeit für Hypothesen oder wissenschaftliche Theorien
- Korrelation ist wichtiger als Kausalität
Wie unterscheiden sich Korrelation und Kausalität?
Korrelation ist allein das zeitgleiche ähnliche Verhalten zweier Variablen
Kauslaität ist wirklich das Bedingen einer Variabler einer anderen
Wer widerlegt die Theorien des neuen Empirismus?
Rob Kitchin
Wie wird der neue Empirismus durch Kitchins widerlegt?
- Daten sind immer noch Auswahl abhängig von Platformen, Datenontologie, regulativen Rahmenbedingungen, etc.
- die Erhebung von Daten, die Gestaltung von Algorithmen, die Auswahl von Methoden basiert auf wissenschaftlichen Grundlagen, Vorarbeiten und Annahmen
- Interpretation von Daten ist immer perspektivisch und abhängig von der Forschungsfrage, Methoden beinhalten Vorannahmen
- Notwendigkeit von Hintergrundwissen (domain- specific knowledge) für gute Forschung
Was wird grob in „Big Data: Seizing Opportunities, Preserving Values“ vom Weißen Haus thematisiert?
- Great promises for advances in many public & private sectors
- Threats for values & civil rights
