Big Data: Neue Taxonomien in Forschung und Alltag

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1 Big Data: Neue Taxonomien in Forschung und Alltag 10. Juni 2015 Wissenschaftsgespräche, FernUniversität in Hagen Karolin Eva Kappler FernUniversität in Hagen - Institut für Soziologie Soziologie II Soziologische Gegenwartsdiagnosen FernUniversität in Hagen / Horst Pierdolla

2 Gliederung 1. Big Data Annäherung und Abgrenzung 2. Empirisches Beispiel 1: Selbstvermessung 3. Empirisches Beispiel 2: Digital Humanitarians 4. Schlussfolgerungen Folie 2

3 Wertschöpfungs- und Kontrollpotential, basierend auf ihrem vernetzten Charakter Hauptrohstoff in der Informations- bzw. Wissensgesellschaft (Mayer-Schönberger/Cukier 2013, 182), zu vergleichen mit der Rolle von Erdöl in der Industriegesellschaft Folie 3

4 Big Data soll hierbei verstanden werden als Praktik Daten zu sammeln, Software nach Mustern suchen zu lassen und anschlieβend aus den Ergebnissen die richtigen Schlüsse zu ziehen (Geiselberger und Moorstedt 2013, 9). Folie 4

5 The 3 (and more) Vs of Big Data Uprichard 2013 Folie 5

6 The 3 Rs of Big Data Boellstorff / Maurer 2015 Folie 6

7 Big Data: Valuation Studies, Soziokalkulation und Taxonomien Valuation Studies: - In welcher Weise objects become amenable to valuation and trade through the market? (Lamont 2012: 203) - Fourcade (2011: 1721): How do we attribute a monetary value to intangible things? Soziokalkulation (Vormbusch 2012): Ausweitung und Formveränderung kalkulativer Praktiken Bewertung als Kulturtechnik der Konstruktion und Zuweisung von Wert Folie 7

8 Erstes Beispiel: Selbstvermessung DFG-Projekt: Taxonomien des Selbst. Zur Genese und Verbreitung kalkulativer Praktiken der Selbstinspektion LG Soziologie II: Soziologische Gegenwartsdiagnosen Folie 8

9 Explorative Untersuchungen 2013 Quantified Self Europe Conference in Amsterdam 21 Interviews online verfügbar : quantified-self-europe-conference-roundup/ 2014 Quantified Self Europe Conference in Amsterdam 8 qualitative Interviews mit Quantified Selfern, die selbst Glück vermessen bzw. die hierzu sogar Apps entwickelt haben 1 breakout session zum Thema Grief and Mood Tracking 4 Show and Tells zu Tracking Happiness bzw. Mood, Emotion, and Meaning von der QS-Internetseite Folie 10

10 Big Data und Selbstvermessung soziale Normierung Quantified Sex (Lupton 2013): Retraditionalisierung von Geschlechterrollen Wie glücklich bin ich? Die Optimierung von Glück Question: So, optimal happiness for you is not necessarily like a 10 every day A.M.: I do not think that a 10 for every day would be sustainable, I mean a seven is good and I am working towards improving it, but in the 8s and 9s I am so happy that it is not (AM SnT) Folie 11

11 Big Data und Selbstvermessung gesteigerte Autonomie, Kontrolle und Rechenschaft! Autonomie und Kontrolle: You are not depending on health care any more. (I 11) More data means more informed choices. (I 15) Rechenschaft:... one of the principles of Quantified Self is it makes you accountable in a very numeric quantitative way. [...] The data has power because it tells you a story. And it s a story that you can t sort of twist out of shape and spin because it has numbers behind it. (I 14) Folie 12

12 Big Data und Selbstvermessung gesteigerte Autonomie, Kontrolle und Rechenschaft? Selbstkontrolle vs. Kontrolle von auβen (Surveillance) Big Data als Fortsetzung von Ratgebern Folie 13

13 Big Data und Selbstvermessung wissenschaftlicher Paradigmentwechsel So what I am trying to do is to derive my personal formula that includes all the different variables and factors in my life that kind of influence and define happiness. Last December, I started tracking data points in my everyday life in order to test some psychological and behavioral theories of happiness. (KA SnT) Ziel fast aller Vermessungspraktiken ist es, die Glücksvariable mit anderen Messdaten zu korrelieren, um herauszufinden, was glücklich macht. Frage nach Korrelation, Kausalität und Vorhersagbarkeit treten auf Folie 14

14 Big Data Paradigmenwechsel (nach Mayer-Schönberger und Cukier (2013)) 1. Erhebung und Analyse aller Daten (N=alle) und den daraus folgenden Verzicht auf Stichproben; 2. Akzeptanz von teilweise unordentlichen und chaotischen Daten, d.h. der Abschwächung von Qualitäts- und Präzisionsmerkmalen; 3. der Verschiebung der Bedeutung und Suche von Kausalitätsbeziehungen hin zu reinen Korrelationen. Folie 15

15 Zwischen-Résumé Zahlen als sozio-technische Artefakte Alte und neue Formen von Wertschreibung Neue interdisziplinäre Herausforderungen Folie 16

16 Beispiel 2: Digital Humanitarians Crisis Map von Haiti Ushahidi Folie 17

17 Crowd Computing Folie 18

18 Big (crisis) Data Die Nadel im Heuhaufen suchen Bsp.: Yahoo! Research (Barcelona) the propagation of tweets that correspond to rumors differs from tweets that spread [accurate] news by the Twitter community. Notice that this fact suggests that the Twitter community works like a collaborative filter of information (Mendoza/Castillo/Poblete, 2012) Folie 19

19 Predicting Information Credibility in Time-Sensitive Social Media Average number of tweets posted by authors of the tweets on the topic in past Average number of followees of authors posting these tweets. Fraction of tweets having a positive sentiment Fraction of tweets having a negative sentiment Fraction of tweets containing a URL that contains most frequent URL Fraction of tweets containing a URL Fraction of URLs pointing to a domain among top 10,000 most visited ones Fraction of tweets containing a user mention Average lenth of the tweets Fraction of tweets containing a question mark Fraction of tweets containing an exclamation mark Fraction of tweets containing a question or an exclamation mark Fraction of tweets containing a smiling emoticon Fraction of tweets containing a first-person pronoun Fraction of tweets containing a third-person pronoun Maximum depth of the propagation trees Folie 20

20 Big (crisis) Data Die Nadel im Heuhaufen suchen Bsp.: Yahoo! Research (Barcelona) the propagation of tweets that correspond to rumors differs from tweets that spread [accurate] news by the Twitter community. Notice that this fact suggests that the Twitter community works like a collaborative filter of information (Mendoza/Castillo/Poblete, 2012) Diskriminierung und neue soziale Ungleichheiten durch Big (crisis) Data Ethische Bedenken Folie 21

21 Résumé - The 13 Ps of Big Data Lupton 2015 Folie 22

22 Perhaps the biggest threat that a data-driven world presents is an ethical one. Our social safety net is woven on uncertainty. We have welfare, insurance, and other institutions precisely because we can t tell what s going to happen so we amortize that risk across shared resources. The better we are at predicting the future, the less we ll be willing to share our fates with others. (Alistair Croll - Folie 23

23 Résumé - The 13 Ps of Big Data Lupton 2015 Folie 24

24 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! FernUniversität in Hagen / Horst Pierdolla

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