Potenziale von Big Data

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1 Potenziale von Big Data Teil des Vortrags Big Data Potenziale und Grenzen Seminarleitung: Prof. Dr. Winfred Kaminski Modul 2.1: Medien und Kultur Grundlagen: Themen des Studiengangs Pädagogik und Management in der Sozialen Arbeit an der FH Köln Datum: Referent: MaNhias Andrasch Dieses Werk ist lizenziert unter einer CreaVve Commons Namensnennung 4.0 InternaVonal Lizenz

2 Anmerkung Bei dieser Präsenta-on handelt es sich um einen Vortragsausschni6. Zu einer grundlegenden Einführung in die Big Data Thema-k ist u.a. folgendes Video geeignet: Video der Landesanstalt für Medien Nordrhein- WesEalen: Big Data : h6ps://www.youtube.com/watch?v=otwn5o1c2bc (Crea-ve Commons BY- NC- SA)

3 2. Potenziale Potenziale von Big Data und prakvsche Beispiele Foto: Data Represented in an InteracVve 3- D Form - Idaho NaVonal Laboratory, CC- BY 2.0 hnps://creavvecommons.org/licenses/by/2.0/

4 Potenziale Ausgangslage Digitalisierung Aktuelle Schätzung: fast 3 Milliarden Menschen online (ca. 40% der Weltbevölkerung; in entwickelten Ländern 78%) Globalisierte, elektronisch vernetzte Welt, welche immer mehr Daten produziert: personenbezogene sowie Umwelt- Daten Diese riesigen Datenmengen aus verschiedenen Quellen sind nun mit Big Data verknüp8ar und analysierbar. Quelle: ITU World TelecommunicaVon/ICT Idicators database 2013, Link: hnp://www.itu.int/en/itu- D/StaVsVcs/Documents/facts/ICTFactsFigures2013- e.pdf

5 Ausgangslage Digitalisierung Deutschland Quelle: D21 Digital- Index 2013, Link: hnp://www.inivavved21.de/wp- content/uploads/2013/04/digitalindex.pdf

6 Einladung Perspektivwechsel Vorannahme: Daten werden datenschutzkonform erhoben und genutzt Foto: Taxed mayeesherr. CC- BY 2.0 (hnps://creavvecommons.org/licenses/by/2.0/)

7 Perspektive: Social Media Facebook 1,35 Milliarden monatlich akvve Nutzer_innen Tägliches Datenauiommen (2012) 2,5 Milliarden Inhalte 2,7 Milliarden Likes 300 Millionen Fotos Insgesamt: Datenvolumen von mehr als 500 Terabyte täglich, Verarbeitung mit Big Data - Methoden. Quelle: Facebook Big Data: Das giganvsche Datenauiommen des Social- Network- Riesen, Lars Budde / t3n, URL: hnp://t3n.de/news/facebook- big- data- giganvsche / hnp://newsroom.k.com/company- info/

8 Facebook: Newsfeed Algorithmus (EDGERANK) Vorteile von Big Data nutzt ihr bereits täglich bei Facebook Foto- Quelle: GetPostRocket/ hnp://t3n.de/news/facebook- edgerank- funkvoniniert /

9 Facebook: Newsfeed Algorithmus (EDGERANK) Filteralgorithmus besvmmt, welche Inhalte angezeigt werden... Foto- Quelle: GetPostRocket/ hnp://t3n.de/news/facebook- edgerank- funkvoniniert /

10 Facebook: Newsfeed Algorithmus (EDGERANK)... und berücksichvgt hierbei das individuelle sowie kollekvve Nutzungsverhalten Foto- Quelle: GetPostRocket/ hnp://t3n.de/news/facebook- edgerank- funkvoniniert /

11 Perspektive: Social Media Mögliche Vorteile für Nutzer_innen durch Big Data: BewälVgung der InformaVonsflut durch automavsierte VorsorVerung (Interpreta-on und Handlungsorien-erung verbleibt menschliche Leistung) Bessere Personalisierung und bessere Vorschläge von Inhalten auf Grund von Interessen (z.b. auch bei NeElix/Video- Diensten, Spo-fy/Musik- Diensten, usw.) Weitere Ansätze: Big Data DiagnosVk - Beurteilung von Bewerber_innen über Social Media Profl, siehe hnp://blog.recrutainment.de/2014/05/10/big- data- diagnosvk- wie- gut- eignen- sich- social- media- profile- um- bewerber- zu- beurteilen /

12 Perspektive: Unternehmen Anwendungspotenziale in MarkeVng, Produktentwicklung und E- Commerce Bessere Angebotsvorschläge für Konsumenten - Paradox of Choice / Marmeladen- Versuch, siehe: hnp://www.konversionskraq.de/analysen/grosse- auswahl- geringe- conversion- paradox- of- choice- in- der- praxis.html Personalisierung des Angebots inzwischen wirtschaqliche Erfolgsgrundlage, siehe: hnp://etailment.de/thema/studien/personalisierung- Geliebt- - - gefuerchtet- - - aber- auch- genutzt Reale Anwendungsbeispiele: Amazon- Produktempfehlungen, Werbenetzwerke via Cookie- Tracking, usw.

13 Perspektive: Medizin Foto: Lubbock Heart Hospital, Dec 16-17, 2005 Mark, CC- BY- SA 2.0 hnps://creavvecommons.org/licenses/by- sa/2.0/

14 Perspektive: Medizin Praxisbeispiel: Grippe- Ausbreitung Google- Entwickler_innen fanden ein stavsvsches Modell, welches durch Auswertung der Suchanfragen die Ausbreitung einer Grippe- Epidemie besvmmen kann: hnp://www.google.org/ flutrends/ Teilweise genauer als Meldesystem der staatlichen Stellen Aktueller Entwicklungen: hnp://www.businessinsider.com/google- fixes- flu- predicvon- tool Screenshot: hnp://www.google.org/flutrends/, nicht unter freier Lizenz

15 Perspektive Medizin Praxisbeispiel: Personalisierte Behandlungsempfehlung Weltweite Suche nach analogen, veröffentlichten Fällen unter Einbeziehung von individuellen Details wie Alter, Ernährungsverhalten, genevschen Auffälligkeiten und Biomarkern Empfehlungen für Therapiemaßnahmen Zeit für aufwendige Literatur- und Internetrecherche envällt Quelle: HPI / presseportal.com hnp://bit.ly/1yeimci

16 Perspektive: Sozialforschung Foto: Craig Anderson ScienVsts (CC- BY- SA 2.0) hnps://creavvecommons.org/licenses/by- sa/2.0/

17 Perspektive: Sozialforschung Fragebogenerhebung vs. Big Data Mögliche Datenquellen: Smartphone / Mobilfunk, Tablets, Laptops, Sensoren, Tracking Devices / Wearables (Armband o.ä.), Soziale Netzwerke, Internet- Dienste, Staatliche Erhebungen,...

18 Praxisbeispiel: Sozialforschung We [are] recording social interactions within more than 1000 students at my university, using top-of-theline cell phones as sensors. We can capture detailed interaction patterns, such as face-to-face (via bluetooth), social network data (e.g. Facebook and Twitter) via apps, telecommunication data from call logs, and geolocation via GPS & Wifi. Sune Lehmann (Associate Professor at DTU InformaVcs, Technical University of Denmark) Mehr dazu: hnp://www.sciencerockstars.com/pnrns/reinvenvng- social- sciences- age- big- data/

19 Praxisbeispiel: Sozialforschung hnp://www.plosone.org/arvcle/info%3adoi %2F %2Fjournal.pone (Open Access) Our data set comprises over 46 billion words contained in nearly 4.6 billion expressions posted over a 33 month span by over 63 million unique users. In measuring happiness, we construct a tunable, real- Vme, remote- sensing, and non- invasive, text- based hedonometer

20 Praxisbeispiel: Sozialforschung EU- gefördertes Forschungsprojekt Pheme Social Media Lügendetektor Ziel: halbwegs automavsche Verifizierung von Social Media Inhalten, siehe: hnp://www.modul.ac.at/arvcle/view/rumor- mill- 20- automavc- assessment- of- the- veracity- of- social- media- informavon/

21 Perspektive: Sozialforschung Praxisbeispiel: London Riots mathemavsche Auswertung der Aufstände (nicht ganz Big Data, aber möglicher Ansatz) Hannah Fry: Is life really that complex? (Vortrag 2012). Link: hnp://www.ted.com/talks/hannah_fry_is_life_really_that_complex Lizenzhinweis: Fotos nicht unter freier Lizenz

22 Perspektive: Sozialforschung Mögliche Forschungsfragen: Wie kommunizieren Menschen? Wie werden Konflikte ausgelöst? Ursachen von gewalnävgem Verhalten, Entstehungen von Problemviertel, usw. Vorhersage und Echtzeit- Analyse von krivschen SituaVonen und menschlichem Verhalten? Social Physics: Social Physics is a new way of understanding human behavior based on analysis of Big Data. The contributors to the Social Physics are a set of researchers who are connected through their associa-on with the Human Dynamics Lab at MIT hnp://socialphysics.media.mit.edu/ Lizenzhinweis: Foto nicht unter freier Lizenz

23 Perspektive: Stadtmanagement Verkehrs und Stauvorhersage, Energieeffizienz, OpVmierung öffentlicher Nahverkehr, etc. Praxisbeispiel: Array of things (Chicago) hnp://bit.ly/1vlwanc Video: Mashable 2014, Link: hnp://bit.ly/1vlwanc, Foto Array of things nicht unter freier Lizenz Mehr zum Thema: hnp://bit.ly/1wqdorx

24 Praxisbeispiel: Wettervorhersage As storms, hurricanes and floods are ge}ng more extreme, meteorologists are leveraging big data to more accurately predict and pinpoint climate events Video: hnps://www.youtube.com/watch?v=kb9mm2lx- v8 (ab 0:30)

25 Potenziale Neue Form der Erkenntnisgewinnung, möglicher Paradigmenwechsel: Vor allem muss die Gesellschaft sich gewohnter Vorstellungen von Kausalität entledigen und stattdessen vermehrt auf Korrelationen verlassen: Man wird oft nicht mehr wissen warum, sondern nur noch was. Das ist das Ende jahrhundertelang eingeführter Prozesse und verändert tiefgreifend die Art, wie wir Entscheidungen treffen und die Wirklichkeit verstehen - Viktor Mayer- Schönberger, Kenneth Cukier 2013

26 Diskussionsvorschlag I SPIEGEL ONLINE: Reicht die nachträgliche Kontrolle der Algorithmen durch Experten - oder brauchen wir außerdem ein Recht auf Anonymität? Mayer- Schönberger: Ich fürchte, dass auch dieser Zug weitgehend abgefahren ist. Natürlich gibt es immer die Möglichkeit, sich dem zu entziehen, InformaVonen nicht preiszugeben, aber das hat zur Folge, dass man nicht beachtet wird. Insofern gibt es hohe TransakVonskosten der Anonymität. Die zu überwinden, auch regulavv, ist nur schwer möglich. Internevorscher Viktor Mayer- Schönberger, Quelle: Spiegel Online hnp://www.spiegel.de/netzwelt/web/ interview- mit- viktor- mayer- schoenberger- zu- big- data- a html (2013) Die Vorteile von Big Data sind immens, gerade im Gesundheitswesen. In der personalisierten Medizin stehen wir vor einem Quantensprung. Big Data kann dabei unterstützen, die Menschen gesünder und eigenverantwortlicher zu machen. Bücher wie die von Albrecht, Spitz, Dziemba und Wenzel können dazu beitragen, Gesetze und eine PoliVk zu entwickeln, die uns wieder zum Souverän der DatenrevoluVon macht. Die kommende europäische Datenschutzverordnung ist ein erster SchriN. Daniel DeNling, Quelle: The European hnp://www.theeuropean.de/daniel- denling/9106- big- data- datenschutz- und- der- neue- kapitalismus (2014)

27 Diskussionsvorschlag II TwiNer 'big data' can be used to monitor HIV and drug- related behavior, UCLA study shows (2014) hnp://newsroom.ucla.edu/releases/twiner- big- data- can- be- used- to Möglicher Zugriff auf folgende Datenquellen: Jugendamt, Polizei, Schule, freie Träger, Social Media,... Themengebiete z.b. Drogen- und SuchtprävenVon, Extremismus, Schulabbruch, Arbeitslosigkeit, psychische Erkrankungen, Kriminalität, etc. Welche Chancen und Grenzen seht ihr in Bezug auf die Soziale Arbeit in Praxis und Forschung?

28 Quellen Gröger, Anne- ChrisVn. Generali erfindet den elektronischen PaVenten. Süddeutsche Zeitung vom Link: hnp://www.sueddeutsche.de/geld/neues- krankenversicherungsmodell- generali- erfindet- den- elektronischen- paventen Heuer, Steffan. Kleine Daten, große Wirkung. Big Data einfach auf den Punkt gebracht. Landesanstalt für Medien Nordrhein Wesvalen 2013 King, Stefanie. Big Data. PotenVal und Barrieren der Nutzung im Unternehmenskontext. Wiesbaden Link: hnp://www.springer.com/springer+vs/medien/kommunikavonswissenschaq/book/ Mayer- Schönberger, Viktor und Cukier, Kenneth. Big Data: Die RevoluVon, die unser Leben verändern wird. München Link: hnps://www.m- vg.de/redline/shop/arvcle/3116- big- data/ Pschera, Alexander. Dataismus und OpVmismus. ZEIT Online 2013 Link: hnp://www.zeit.de/digital/internet/ /bigdata- dataismus- opvmismus Reißmann, Ole. Interview zu Big Data. "Ich wünsche mir ein Recht auf IrraVonalität". Spiegel Online am Link: hnp://www.spiegel.de/netzwelt/web/interview- mit- viktor- mayer- schoenberger- zu- big- data- a html Seemann, Michael. Gretchenfrage Big Data. In: C. Kappes et. al.(hrsg.). Medienwandel kompakt. Springer Fachmedien Wiesbaden 2014 Tufekci, Zeynep. Ein Datensatz mit X. The European 2013 Link: hnp://www.theeuropean.de/zeynep- tufekci/7065- gefahren- von- big- data Ulbricht, Carsten. Big Data & Recht Herausforderungen für den Datenschutz und die Causa O2. Recht Link: hnp://www.rechtzweinull.de/archives/554- Big- Data- Recht- Herausforderungen- fuer- den- Datenschutz- und- die- Causa- O2.html Weichert, Thilo. Big Data und Datenschutz. Unabhängiges Landeszentrum für Datenschutz Schleswig- Holstein Kiel 2013 Link: hnps://www.datenschutzzentrum.de/bigdata/ bigdata- und- datenschutz.pdf Videos Vortrag: Viktor Mayer- Schönberger - Freiheit und Vorhersage: Über die ethischen Grenzen von Big Data. Link zum Video: hnp://www.dctp.tv/#/filme/rp14- panel- big- data/ Landesanstalt für Medien Nordrhein- Wesvalen: Big Data. Link: hnps://www.youtube.com/watch?v=otwn5o1c2bc

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