Big Data in der Medizin

Wenn von den Vorteilen von Big Data die Rede ist, wird in aller Regel die medizinische Forschung als Beispiel angeführt. Das bleibt meist recht abstrakt. Im folgenden TED Talk nennt Russ Altman ein einfaches und leicht nachvollziehbares Beispiel:

"If you take two different medications for two different reasons, here's a sobering thought: your doctor may not fully understand what happens when they're combined, because drug interactions are incredibly hard to study. In this fascinating and accessible talk, Russ Altman shows how doctors are studying unexpected drug interactions using a surprising resource: search engine queries."

Lehren und Lernen mit Big Data

Kurz und prägnant (88 S.), verständlich und mit eingängigen Beispielen stellen Viktor Mayer-Schönberger und Kenneth Cukier in ihrem 2014 erschienenen Buch "Lernen mit Big Data: Die Zukunft der Bildung" (Verlagswebsite) dar, welche Chancen Big Data in allen Bildungsbereichen bietet:

"Zum ersten Mal in der Geschichte verfügen wir über ein starkes empirisches Werkzeug, mit dem wir verstehen können, wie man lehrt und wie man lernt."

"Das Wesen der Bildung ändert sich, weil die Gesellschaft mit Big Data endlich lernen kann, wie man lernt."

"Dieses Buch handelt davon, wie Big Data Bildung und Lernen verändert. Durch Big Data erkennen wir so klar wie nie zuvor, was funktioniert und was nicht. Wir können die Leistungen von Schülern und Studenten verbessern, da nun Aspekte des Lernens sichtbar werden, die zuvor einfach nicht beobachtet werden konnten."

Es sind im wesentlichen drei Eigenschaften von Big Data, die Lehren und Lernen verbessern: Feedback, Individualisierung und auf Wahrscheinlichkeiten basierende Vorhersagen. Diesen drei Aspekten sind jeweils eigene Kapitel gewidmet. Entscheidend ist (nicht nur, aber auch im Bereich des Lehrens und Lernens), dass Big Data neue Erkenntnisdimensionen eröffnet:

"Mit Big Data steht uns so viel Information zur Verfügung, dass wir »die Daten sprechen lassen« können: Wir können Einsichten gewinnen, die uns zuvor verschlossen waren (...). Aufgrund dessen werden wir verstehen, was beim Lernen funktioniert und was nicht – nicht nur ganz allgemein, sondern je nach Kontext, Klasse und sogar Individuum."

"Big Data bedeutet mehr als eine Veränderung unserer Lernweise: Es verändert die Art, wie wir über die Welt denken. Wegen und durch Big Data werden wir lernen, unser altes Denken in oftmals nur vermeintlichen Ursachen zu überdenken."

Allerdings müssen wir uns daran gewöhnen, dass dadurch "verstehen" nicht mehr das ist, was es einmal war. Das ist ein Grund dafür, dass es Akzeptanzprobleme bei Big Data-Analysen gibt:

"Wir müssen uns von der Überzeugung verabschieden, wir könnten einfach Kausalzusammenhänge aufdecken. Big Data zeigt uns meist nur Korrelationen auf. Diese Korrelationen – mutmaßliche Verbindungen und Zusammenhänge zwischen Variablen, die wir zuvor womöglich nicht wahrgenommen haben – verraten uns nicht, warum etwas geschieht, sondern nur, was geschieht. Aber das reicht mitunter aus, um Entscheidungen zu treffen."

Um diese Aspekte geht es auch in einem aktuellen Aufsatz von Viktor Mayer-Schönberger mit dem Titel: "Was ist Big Data? Zur Beschleunigung des menschlichen Erkenntnisprozesses".

Die erheblichen Risiken, die sich mit dem massenhaften Sammeln und Auswerten von Daten im Bildungssystem verbinden und die nicht nur Privatsphäre und Datenschutz betreffen, werden ebenfalls thematisiert. Die Autoren bilanzieren:

"Wie viele Big-Data-Analysen wir im Bildungssystem zulassen wollen und wie wir uns am besten gegen die absehbaren Schreckensvisionen schützen, bleibt letzten Endes eine schwierige Abwägung zwischen unserem Verlangen nach einer Optimierung des Lernens und unserer Ablehnung einer Festschreibung unser individuellen Zukunft durch die Daten unserer Vergangenheit."

      

Big Data - APuZ

Die aktuelle Ausgabe (APuZ 11-12/2015) der Zeitschrift "Aus Politik und Zeitgeschichte" der Bundeszentrale für politische Bildung (www.bpb.de) befasst sich mit Big Data und enthält eine Reihe äußerst lesenswerter Aufsätze, allen voran einen Beitrag von Viktor Mayer-Schönberger, "Internet-Professor" in Oxford, mit dem Titel: "Was ist Big Data? Zur Beschleunigung des menschlichen Erkenntnisprozesses":

"Big Data ist also weniger eine neue Technologie denn eine neue oder jedenfalls signifikant verbesserte Methode der Erkenntnisgewinnung. Mit Big Data verbindet sich die Hoffnung, dass wir die Welt besser verstehen – und abgeleitet von diesem Verständnis bessere Entscheidungen treffen." (S. 14)

Mit eindrücklichen Beispielen schafft es der Autor, auf wenigen Seiten die wesentlichen Chancen und Risiken von Big Data zu verdeutlichen.

Insgesamt umfasst die Ausgabe die folgenden Aufsätze:

• Evgeny Morozov: "Ich habe doch nichts zu verbergen" - Essay - Die Phrase "Ich habe doch nichts zu verbergen" könnte genauso gut lauten "Ich habe doch nichts zu wollen". Sie offenbart mangelnde Ambition, das eigene Leben selbst zu bestimmen.
• Christian Stöcker: Politikfeld Big Data: Hoffnungen, Vorhaben und viele offene Fragen - Politik und Wirtschaft versprechen sich vom Thema Big Data nicht zuletzt große Wachstumschancen. Doch der Umgang mit personenbezogenen Daten ist umstritten, wie die Diskussion um die EU-Datenschutzverordnung zeigt.
• Viktor Mayer-Schönberger: Was ist Big Data? Zur Beschleunigung des menschlichen Erkenntnisprozesses - Big Data ist weniger eine neue Technologie denn eine Perspektive auf die Wirklichkeit. Richtig angewandt kann sie den menschlichen Erkenntnisprozess beschleunigen. Doch sind damit auch Schattenseiten verbunden.
• Rolf Kreibich: Von Big zu Smart – zu Sustainable? - Die Konzepte von Big und Smart Data sollten sich hinsichtlich ihrer technischen und wirtschaftlichen Anwendungen den Zielen der Nachhaltigen Entwicklung unterordnen. Das ist bisher jedoch nicht erkennbar.
• Peter Langkafel: Auf dem Weg zum Dr. Algorithmus? Potenziale von Big Data in der Medizin - In der Medizin fallen immer mehr digitale Daten an; auch Bürger sammeln zunehmend Gesundheitsdaten. In ihrer Vernetzung liegen große Chancen, doch auch Big Data ist kein Allheilmittel.
• Yvonne Hofstetter: Verkannte Revolution: Big Data und die Macht des Marktes - Essay - Big Data erobert die Welt; der Auftrag: mehr Effizienz durch Optimierung. Dass Big Data mehr ist als nur Technologie, zeigt der Versuch einer ideologischen Auseinandersetzung mit dem Phänomen.

TED Talk: Machine Learning

Die Zeiten sind vorbei, da Computer lediglich das machen konnten, was Menschen vorab programmiert hatten. Die Stichworte lauten big data und machine learning. Jeremy Howard zeigt in diesem TED Talk den (ebenso faszinierenden wie erschreckenden) Stand der Dinge auf:

TED Talk zu Big Data

Kenneth Cukier fasst in 15 min Chancen und Risiken von Big Data und machine learning zusammen: