Transcript Powerpoint - Matthias und Medien

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: 03.12.2014
Referent: Matthias Andrasch (@m_andrasch)
www.matthiasundmedien.de
Dieses Werk ist lizenziert unter einer Creative Commons
Namensnennung 4.0 International Lizenz
Anmerkung
Bei dieser Präsentation handelt es sich um einen Vortragsausschnitt. Zu
einer grundlegenden Einführung in die Big Data Thematik ist u.a.
folgendes Video geeignet:
Video der Landesanstalt für Medien Nordrhein-Westfalen: „Big Data“:
https://www.youtube.com/watch?v=otWN5o1C2Bc
(Creative Commons BY-NC-SA)
2. Potenziale
Potenziale von Big Data und praktische Beispiele
Foto: „Data Represented in an Interactive 3-D Form“ - Idaho National Laboratory,
CC-BY 2.0 https://creativecommons.org/licenses/by/2.0/
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 UmweltDaten
Diese riesigen Datenmengen aus verschiedenen Quellen sind
nun mit Big Data verknüpfbar und analysierbar.
Quelle: ITU World Telecommunication/ICT Idicators database 2013,
Link: http://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Documents/facts/ICTFactsFigures2013-e.pdf
Ausgangslage Digitalisierung Deutschland
Quelle: D21 Digital-Index 2013,
Link: http://www.initiatived21.de/wp-content/uploads/2013/04/digitalindex.pdf
Einladung Perspektivwechsel
Vorannahme: Daten werden datenschutzkonform erhoben und genutzt
Foto: „Taxed“ – mayeesherr. CC-BY 2.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/2.0/)
Perspektive: Social Media
Facebook
1,35 Milliarden monatlich aktive Nutzer_innen
Tägliches Datenaufkommen (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 gigantische Datenaufkommen des Social-Network-Riesen, Lars Budde / t3n, URL:
http://t3n.de/news/facebook-big-data-gigantische-410203/ | http://newsroom.fb.com/company-info/
Facebook: Newsfeed Algorithmus (EDGERANK)
•
Vorteile von Big Data nutzt ihr bereits täglich bei Facebook
Foto-Quelle: GetPostRocket/ http://t3n.de/news/facebook-edgerank-funktioniniert-458194/
Facebook: Newsfeed Algorithmus (EDGERANK)
•
Filteralgorithmus bestimmt, welche Inhalte angezeigt werden...
Foto-Quelle: GetPostRocket/ http://t3n.de/news/facebook-edgerank-funktioniniert-458194/
Facebook: Newsfeed Algorithmus (EDGERANK)
•
... und berücksichtigt hierbei das individuelle sowie kollektive Nutzungsverhalten
Foto-Quelle: GetPostRocket/ http://t3n.de/news/facebook-edgerank-funktioniniert-458194/
Perspektive: Social Media
Mögliche Vorteile für Nutzer_innen durch Big Data:
• Bewältigung der Informationsflut durch automatisierte
Vorsortierung (Interpretation und Handlungsorientierung
verbleibt menschliche Leistung)
• Bessere Personalisierung und bessere Vorschläge von Inhalten
auf Grund von Interessen (z.B. auch bei Netflix/VideoDiensten, Spotify/Musik-Diensten, usw.)
Weitere Ansätze:
• Big Data Diagnostik - Beurteilung von Bewerber_innen über
Social Media Profl, siehe
http://blog.recrutainment.de/2014/05/10/big-datadiagnostik-wie-gut-eignen-sich-social-media-profile-umbewerber-zu-beurteilen /
Perspektive: Unternehmen
• Anwendungspotenziale in Marketing, Produktentwicklung
und E-Commerce
• Bessere Angebotsvorschläge für Konsumenten - Paradox of
Choice / Marmeladen-Versuch, siehe:
http://www.konversionskraft.de/analysen/grosse-auswahlgeringe-conversion-paradox-of-choice-in-der-praxis.html
• Personalisierung des Angebots inzwischen wirtschaftliche
Erfolgsgrundlage, siehe:
http://etailment.de/thema/studien/Personalisierung-Geliebt--gefuerchtet---aber-auch-genutzt-2705
• Reale Anwendungsbeispiele: AmazonProduktempfehlungen, Werbenetzwerke via CookieTracking, usw.
Perspektive: Medizin
Foto: „Lubbock Heart Hospital, Dec 16-17, 2005“ – Mark, CC-BY-SA 2.0 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.0/
Perspektive: Medizin
Praxisbeispiel: GrippeAusbreitung
• Google-Entwickler_innen
fanden ein statistisches
Modell, welches durch
Auswertung der
Suchanfragen die
Ausbreitung einer
Grippe-Epidemie
bestimmen kann:
http://www.google.org/fl
Aktueller Entwicklungen:
utrends/
http://www.businessinsider.com/google-fixes• Teilweise genauer als
flu-prediction-tool-2014-11
Meldesystem der
staatlichen Stellen
Screenshot: http://www.google.org/flutrends/, nicht unter freier Lizenz
Perspektive Medizin
Praxisbeispiel: Personalisierte
Behandlungsempfehlung
• Weltweite Suche nach analogen,
veröffentlichten Fällen unter
Einbeziehung von individuellen
Details wie Alter,
Ernährungsverhalten, genetischen
Auffälligkeiten und Biomarkern
• Empfehlungen für
Therapiemaßnahmen
• Zeit für aufwendige Literatur- und
Internetrecherche entfällt
Quelle: HPI / presseportal.com http://bit.ly/1yEIMci
Perspektive: Sozialforschung
Foto: Craig Anderson – „Scientists“ (CC-BY-SA 2.0)
https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.0/
Perspektive: Sozialforschung
• Fragebogenerhebung
vs. Big Data
• Mögliche Datenquellen:
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Smartphone / Mobilfunk,
Tablets,
Laptops,
Sensoren,
Tracking Devices / Wearables (Armband o.ä.),
Soziale Netzwerke,
Internet-Dienste,
Staatliche Erhebungen,
...
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 Informatics, Technical
University of Denmark)
Mehr dazu:
http://www.sciencerockstars.com/pttrns/reinventing-socialsciences-age-big-data/
Praxisbeispiel: Sozialforschung
• http://www.plosone.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjo
urnal.pone.0026752 (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-time, remote-sensing, and noninvasive, text-based hedonometer“
Praxisbeispiel: Sozialforschung
EU-gefördertes
Forschungsprojekt „Pheme“
• „Social Media Lügendetektor“
• Ziel: halbwegs automatische Verifizierung von Social Media
Inhalten, siehe: http://www.modul.ac.at/article/view/rumormill-20-automatic-assessment-of-the-veracity-of-social-mediainformation/
Perspektive: Sozialforschung
Praxisbeispiel: London Riots
• mathematische Auswertung
der Aufstände (nicht ganz Big
Data, aber möglicher Ansatz)
Hannah Fry: Is life really that complex? (Vortrag 2012).
Link: http://www.ted.com/talks/hannah_fry_is_life_really_that_complex
Lizenzhinweis: Fotos nicht unter freier Lizenz
Perspektive: Sozialforschung
• Mögliche Forschungsfragen:
• Wie kommunizieren Menschen?
• Wie werden Konflikte ausgelöst?
• Ursachen von gewalttätigem Verhalten,
Entstehungen von “Problemviertel“, usw.
• Vorhersage und Echtzeit-Analyse von
kritischen Situationen 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 association with the Human
Dynamics Lab at MIT“
http://socialphysics.media.mit.edu/
Lizenzhinweis: Foto nicht unter freier Lizenz
Perspektive: Stadtmanagement
• Verkehrs und Stauvorhersage, Energieeffizienz, Optimierung
öffentlicher Nahverkehr, etc.
• Praxisbeispiel: Array of things (Chicago)
http://bit.ly/1vlwANC
Video: Mashable 2014, Link: http://bit.ly/1vlwANC, Foto „Array of things“ nicht unter freier Lizenz
Mehr zum Thema: http://bit.ly/1wQDoRX
Praxisbeispiel:
Wettervorhersage
„As storms, hurricanes and floods are getting more extreme,
meteorologists are leveraging big data to more accurately
predict and pinpoint climate events“
Video: https://www.youtube.com/watch?v=kb9mm2lx-v8 (ab
0:30)
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
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, Informationen nicht
preiszugeben, aber das hat zur Folge, dass
man nicht beachtet wird. Insofern gibt es
hohe Transaktionskosten der Anonymität.
Die zu überwinden, auch regulativ, ist nur
schwer möglich.”
Internetforscher Viktor MayerSchönberger, Quelle: Spiegel Online
http://www.spiegel.de/netzwelt/web/inter
view-mit-viktor-mayer-schoenberger-zubig-data-a-936741.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 Politik zu entwickeln, die uns
wieder zum Souverän der Datenrevolution
macht. Die kommende europäische
Datenschutzverordnung ist ein erster
Schritt.”
Daniel Dettling, Quelle: The European
http://www.theeuropean.de/danieldettling/9106-big-data-datenschutz-undder-neue-kapitalismus (2014)
Diskussionsvorschlag II
• Twitter 'big data' can be used to monitor HIV and drug-related behavior,
UCLA study shows (2014)http://newsroom.ucla.edu/releases/twitterbig-data-can-be-used-to-250162
• Möglicher Zugriff auf folgende Datenquellen:
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Jugendamt,
Polizei,
Schule,
freie Träger,
Social Media,
...
• Themengebiete z.B. Drogen- und Suchtprävention, Extremismus,
Schulabbruch, Arbeitslosigkeit, psychische Erkrankungen, Kriminalität,
etc.
Welche Chancen und Grenzen seht ihr in Bezug auf die Soziale Arbeit
in Praxis und Forschung?
Quellen
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Gröger, Anne-Christin. Generali erfindet den elektronischen Patienten. Süddeutsche Zeitung vom 21.11.2014. Link:
http://www.sueddeutsche.de/geld/neues-krankenversicherungsmodell-generali-erfindet-den-elektronischenpatienten-1.2229667
Heuer, Steffan. Kleine Daten, große Wirkung. Big Data einfach auf den Punkt gebracht. Landesanstalt für Medien
Nordrhein Westfalen 2013
King, Stefanie. Big Data. Potential und Barrieren der Nutzung im Unternehmenskontext. Wiesbaden 2014. Link:
http://www.springer.com/springer+vs/medien/kommunikationswissenschaft/book/978-3-658-06585-0
Mayer-Schönberger, Viktor und Cukier, Kenneth. Big Data: Die Revolution, die unser Leben verändern wird.
München 2013. Link: https://www.m-vg.de/redline/shop/article/3116-big-data/
Pschera, Alexander. Dataismus und Optimismus. ZEIT Online 2013 Link: http://www.zeit.de/digital/internet/201309/bigdata-dataismus-optimismus
Reißmann, Ole. Interview zu Big Data. "Ich wünsche mir ein Recht auf Irrationalität" . Spiegel Online am 20.12.13.
Link: http://www.spiegel.de/netzwelt/web/interview-mit-viktor-mayer-schoenberger-zu-big-data-a-936741.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:
http://www.theeuropean.de/zeynep-tufekci/7065-gefahren-von-big-data
Ulbricht, Carsten. Big Data & Recht – Herausforderungen für den Datenschutz und die Causa O2. Recht 2.0. 2012
Link:
http://www.rechtzweinull.de/archives/554-Big-Data-Recht-Herausforderungen-fuer-den-Datenschutz-und-dieCausa-O2.html
Weichert, Thilo. Big Data und Datenschutz. Unabhängiges Landeszentrum für Datenschutz Schleswig-Holstein Kiel
2013 Link:
https://www.datenschutzzentrum.de/bigdata/20130318-bigdata-und-datenschutz.pdf
Videos
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Vortrag: Viktor Mayer-Schönberger - Freiheit und Vorhersage: Über die ethischen Grenzen von Big Data. Link zum
Video: http://www.dctp.tv/#/filme/rp14-panel-big-data/
Landesanstalt für Medien Nordrhein-Westfalen: Big Data. Link: https://www.youtube.com/watch?v=otWN5o1C2Bc