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)

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 Umwelt-Daten 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 Mythos: Nur die junge Bevölkerung ist online 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) Vorteile BD nutzt ihr bereits täglich bei Facebook Personalisierungs- und Filter-Algorithmen bei steigender Verfügbarkeit von Informationen von hoher Bedeutung und von Nutzern oft gewünscht Tracking auf anderen Webseiten, Interessen herausfinden... Grenze -> Filter Bubble... 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/Video-Diensten, 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-data-diagnostik-wie-gut-eignen-sich-social-media-profile-um-bewerber-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-auswahl-geringe-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: Amazon-Produktempfehlungen, Werbenetzwerke via Cookie-Tracking, 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: Grippe-Ausbreitung Google-Entwickler_innen fanden ein statistisches Modell, welches durch Auswertung der Suchanfragen die Ausbreitung einer Grippe-Epidemie bestimmen kann: http://www.google.org/flutrends/ Teilweise genauer als Meldesystem der staatlichen Stellen Genauer effektiver als Meldesystem der staatlichen Stellen (keine Echtzeitdaten) War sehr nah dran in einigen Jahren, http://www.businessinsider.com/google-fixes-flu-prediction-tool-2014-11 Vielfältige Möglichkeiten und Potenziale für Gesundheitspräventation und Seuchenkontrolle Aktueller Entwicklungen: http://www.businessinsider.com/google-fixes-flu-prediction-tool-2014-11 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 - Forschungsprojekt Hasso Plattner Institut „Um genetische Veränderungen in Echtzeit zu analysieren, kombinieren die HPI-Wissenschaftler die Forschungsergebnisse weltweiter medizinischer Datenbanken in einer Wissensdatenbank. Hochleistungsrechner, kombiniert mit riesigen Arbeitsspeichern, helfen den Potsdamer Forschern so, bekannte genetische Dispositionen zu identifizieren und behandlungsrelevante Zusatzinformationen interaktiv binnen Sekunden statt wie bisher manuell über Tage oder Wochen hinweg zu ermitteln. Die Folge: Genomdaten können über eine Cloud-Anwendung blitzschnell analysiert werden. Bisher mussten Mediziner und Forscher über Wochen hinweg wertvolle Zeit mit Literatur- und Internetrecherchen verbringen. Jetzt kann das aktuellste Wissen über eine Erkrankung sofort in deren Behandlung einfließen.“ http://www.presseportal.de/pm/22537/2425434/cebit-premiere-personalisierte-medizin-bekommt-schub-durch-sekundenschnelle-datenbanktechnologie http://www.morgenpost.de/web-wissen/article121961453/Big-Data-aus-Potsdam-macht-kuenftig-schneller-gesund.html Quelle: HPI / presseportal.com http://bit.ly/1yEIMci

Perspektive: Sozialforschung Möglichkeit große sozialbezogene Daten zu nutzen und daraus °Erkenntnis zu gewinnen... Wissenschaftler lieben und brauchen Daten (Fragebögen) usw. für Erkenntnisgewinn (Daten, die vorher noch nie so erhoben werden konnten in diesem Umfang) 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: Smartphone / Mobilfunk, Tablets, Laptops, Sensoren, Tracking Devices / Wearables (Armband o.ä.), Soziale Netzwerke, Internet-Dienste, Staatliche Erhebungen, ... - Soziale Interaktionen untersuchen, Kommunikation usw. in viel größerem Ausmaß als es bisher je möglich war...

Praxisbeispiel: Sozialforschung „We [are] recording social interactions within more than 1000 students at my university, using top-of-the-line 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-social-sciences-age-big-data/

Praxisbeispiel: Sozialforschung http://www.plosone.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.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 non-invasive, 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/rumor-mill-20-automatic-assessment-of-the-veracity-of-social-media-information/

Perspektive: Sozialforschung Praxisbeispiel: London Riots mathematische Auswertung der Aufstände (nicht ganz Big Data, aber möglicher Ansatz) - Auswertung im Nachhinein, gewisse Muster Konsumverhalten und Orte, an denen geplündert wurde 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 Mayer-Schönberger, Quelle: Spiegel Online http://www.spiegel.de/netzwelt/web/interview-mit-viktor-mayer-schoenberger-zu-big-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/daniel-dettling/9106-big-data-datenschutz-und-der-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/twitter-big-data-can-be-used-to-250162 Möglicher Zugriff auf folgende Datenquellen: 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 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-elektronischen-patienten-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/2013-09/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-die-Causa-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 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