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Wirtschaftsinformatik & Management

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Erschienen in: Wirtschaftsinformatik & Management 3/2022

05.05.2022 | Schwerpunkt

Asking Why? – Das Spannungsfeld zwischen Ökonometrie und Data Science

verfasst von: Dr. Arne Steinkraus

Erschienen in: Wirtschaftsinformatik & Management | Ausgabe 3/2022

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Auszug

Die datengetriebene Entscheidungsfindung gewinnt in den letzten Jahren sowohl in der Wirtschaft als auch in der Politik zunehmend an Bedeutung. Jedoch hat sich mit dem Aufkommen von Verfahren des maschinellen Lernens die Perspektive von der klassischen retrospektiven Ursache-Wirkungs-Analyse hin zur vorwärts gerichteten prädiktiven Modellierung gedreht. Trotz der teilweise sehr guten Prognoseeigenschaften von einfachen Machine-Learning-Modellen geht mit ihrer Verwendung ein erheblicher Verlust der Interpretierbarkeit einher, der dazu führt, dass Entscheidungsträger die zuvor gewohnte Frage nach dem „Was wirkt wie?“ nicht mehr stellen sollten, da diese neuen Modelle hier keinen Erklärungsgehalt bieten. Dieser Artikel beleuchtet daher das Paradox dieses scheinbaren Informationsverlustes anhand eines einfachen Beispiels und legt somit offen, welche Fehleinschätzungen drohen, falls zu Beginn eines Analyseprojektes die falschen Fragen definiert werden. …
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Literatur
1.
2.
Cunningham, S. (2021). Introduction to DAG notation. In Causal inference (S. 97–118). Yale University Press. CrossRef
3.
4.
Kleinberg, J., Ludwig, J., Mullainathan, S., & Obermeyer, Z. (2015). Prediction policy problems. American Economic Review, 105(5), 491–495. CrossRef
5.
Mullainathan, S., & Spiess, J. (2017). Machine learning: an applied econometric approach. Journal of Economic Perspectives, 31(2), 87–106. CrossRef
6.
Wager, S., & Athey, S. (2018). Estimation and inference of heterogeneous treatment effects using random forests. Journal of the American Statistical Association, 113(523), 1228–1242. CrossRef
Metadaten
Titel
Asking Why? – Das Spannungsfeld zwischen Ökonometrie und Data Science
verfasst von
Dr. Arne Steinkraus
Publikationsdatum
05.05.2022
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Erschienen in
Wirtschaftsinformatik & Management / Ausgabe 3/2022
Print ISSN: 1867-5905
Elektronische ISSN: 1867-5913
DOI
https://doi.org/10.1365/s35764-022-00405-7

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Technische Glaskugeln

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