A New Kind of Science: Big Data und Algorithmen verändern die Wissenschaft

Wir leben in einem datengetriebenen (data-driven) Zeitalter, dessen Entwicklung durch exponentielle Wachstumsgesetze von Datenmengen, Rechner- und Speicherkapazitäten beschleunigt wird. Manchen Autoren halten theoretische Fundierungen bereits für überflüssig, da in der Wirtschaft immer effizientere Algorithmen immer schneller immer bessere Kunden- und Produktprofile voraussagen. In der Wissenschaft prophezeien Autoren wie S. Wolfram eine neue Form der Forschung („A New Kind of Science“), die ebenfalls nur noch auf effiziente Algorithmen und Computerexperimente setzen, die angeblich „traditionelle“ mathematische Theorien überflüssig machen. Diese Parolen sind brandgefährlich, haben aber einen richtigen Kern. Gefährlich sind diese Positionen deshalb, da Theorien ohne Daten zwar leer sind, aber Daten und Algorithmen ohne Theorie blind sind und unserer Kontrolle entgleiten. Richtig ist, dass sich der traditionelle Theoriebegriff in vielfacher Weise verändert, sowohl beim Entdecken und Finden von Hypothesen durch Machine Learning also bei theoretischen Erklärungen durch Computerexperimente und der Voraussage durch Predictive Analytics. Entscheidend ist aber vor allem die Prüfung und Kontrolle von Algorithmen, die durch neuartige Theorien möglich werden. Im letzten Abschnitt werden dazu aktuelle Beispiele untersucht. Nur so können wir sicher sein, dass uns am Ende Big Data mit seinen Algorithmen nicht aus dem Ruder läuft.