Daten interpretieren
Wie lernt man aus Daten?
Wie lernt man aus Daten?
Unser tägliches Leben wird von Daten bestimmt: Wir greifen ständig auf sie zu, produzieren aber auch selbst welche, etwa wenn wir online einkaufen.
Das Gute an Daten: Sie sind mehr als nur eine Momentaufnahme, sie bestehen vielmehr aus vielen Hunderten, Tausenden, oft Hunderttausenden Beobachtungen. Daher kann ich mich prinzipiell besser auf Erkenntnisse aus einer großen Datenmenge verlassen als auf Schlussfolgerungen, die ich aus Einzelbeobachtungen ziehe.
Ein Beispiel: Ich kenne eine Person aus Stuttgart, die häufig karierte Hemden trägt, und noch eine weitere Person aus Stuttgart, die ebenfalls häufig karierte Hemden trägt. Daher glaube ich: Stuttgarter tragen häufig karierte Hemden.
Stimmt das? Vermutlich nicht, denn von wenigen Fällen auf das Ganze zu schließen, ist meist Unsinn.
Wenn ich hingegen Zahlen finde, die besagen: Neun von zehn Stuttgarter*innen tragen ausschließlich Karohemden, ist das deutlich belastbarer.
Wir wollen nun herausfinden, wie sich solche Dinge berechnen lassen, wo sich Fehler in Daten verstecken können und wie und warum Leute Daten sogar einsetzen, um andere gezielt in die Irre zu führen.
Was will ich herausfinden?
Wenn ich etwas aus Daten lernen will, muss ich mir vorab ein paar Gedanken machen. Ich muss meine Fragen sachlich, zeitlich und räumlich möglichst präzise stellen.
Nehmen wir an, ein Kollege erzählt mir in der Mittagspause, dass immer weniger Vögel in Deutschland leben. Das sei ihm auch schon bei uns in der Stadt aufgefallen. Damit ist mein Interesse geweckt. Ich finde allerdings auf die Schnelle keine Studie zu dem Thema. Also beginne ich, eingehender zu recherchieren: Ich will nun selbst herausfinden, ob an der Behauptung etwas dran ist.
