Wenn Daten den Verstand verhexen

Kolumne von Emanuel Derman

Wenn Daten den Verstand verhexen

06.03.2013 ·  In Zeiten von Big Data, heißt es, wird Wahrheit zur Sache der Statistik. Aber ein Berg von Daten enthält noch keine Intuition und Theorie. So groß wie behauptet ist Big Data nicht.

http://www.faz.net/aktuell/feuilleton/modelle-die-sich-schlecht-benehmen/kolumne-von-emanuel-derman-wenn-daten-den-verstand-verhexen-12103683.html

Wissen wir jetzt Bescheid? Ausschnitt aus einer neuen Darstellung des menschlichen Stoffwechsels für verschiedene Zelltypen, die sogenannte „Google-Karte“ (www.humanmetabolism.org)

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or siebzig Jahren war die Kybernetik groß in Mode, vor dreißig Jahren die Katastrophentheorie. Diese vom Griechischen inspirierten Bezeichnungen für zwei Fachgebiete, die einst die Hoffnung beflügelten, menschliches Verhalten erklären zu können, lösen heute leicht nostalgische Gefühle aus – wie Polaroidfotos von jungen langhaarigen Leuten in Glockenjeans und Batik-Shirts. Das neue Schlagwort unserer Zeit lautet „Big Data“. Es meint die Erfassung und Analyse der gewaltigen Mengen an Informationen, die Menschen offenbaren, wenn sie bei Amazon und Netflix einkaufen oder auf Facebook und Twitter schreiben.

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Big Data nutzt eine Mischung aus Computerwissenschaft, Informationstechnologie, Mathematik und angewandter Statistik und wird eingesetzt, um uns Produkte zu verkaufen oder uns zur Wahl bestimmter Politiker zu überreden, indem man das Image des Produkts oder des betreffenden Politikers an unsere spezielle datengenerierte Persönlichkeit anzupassen versucht. Manche behaupten auch, die computergestützte Analyse von Mustern werde in der Medizin, in den Sozialwissenschaften wie auch in der Physik schon bald an die Stelle traditioneller Methoden der Entdeckung der Wahrheit treten. Worin bestanden diese klassischen Verfahren? Denken wir einmal zurück an den großen Triumph zu Beginn der neuzeitlichen Naturwissenschaft: das Verständnis der Gravitation und der Bewegung. Wie kam es dazu?

Kepler und der Fahrstrahl

Noch Jahrtausende nach den Griechen ließen Naturwissenschaftler sich durch Vorurteile dazu verleiten, alle Planetenbewegungen als Kreise um eine stillstehende Erde zu beschreiben. Aber aus der Sicht der um die Sonne kreisenden Erde ist die Bewegung der Planeten zu komplex für einen einzelnen Kreis und scheint gelegentlich sogar im Verhältnis zur Erde zurückzulaufen. Zu ihrer Beschreibung benötigt man deshalb Kreise, die sich auf Kreisen bewegen, welche sich ihrerseits auf Kreisen bewegen, die so genannten Epizykeln.

Schließlich zeigte Galilei, dass die Erde gar nicht stillsteht, sondern gemeinsam mit den Planeten um die Sonne kreist und die absonderlichen, scheinbar rückläufigen Bewegungen der Planeten nicht wirklich deren eigene Bewegungen waren, sondern eine Folge der Tatsache, dass sie von der in Bewegung befindlichen Erde aus beobachtet wurden. In den ersten Jahren des 17. Jahrhunderts untersuchte Kepler die Daten zu den Positionen der Planeten und formulierte schließlich seine drei erstaunlichen Gesetze der Planetenbewegung: Die Planeten bewegen sich auf Ellipsen (nicht auf Kreisen) um die Sonne; die Verbindungslinie (der „Fahrstrahl“) zwischen einem Planeten und der Sonne überstreicht in gleichen Zeiten gleiche Flächen; und die Quadrate der Umlaufzeiten zweier Planeten verhalten sich wie die Kuben ihrer Bahnradien.

Um einen Eindruck davon zu erlangen, welch ein Wunder diese Entdeckung war, wollen wir uns das Zweite Keplersche Gesetz genauer anschauen: Die Verbindungslinie (der „Fahrstrahl“) zwischen einem Planeten und der Sonne überstreicht in gleichen Zeiten gleiche Flächen. Diese tiefgreifende Symmetrie der Planetenbewegung impliziert, dass ein Planet sich schneller bewegt, je näher er der Sonne kommt.

Newtons Erkenntnismuskel

Erstaunlich daran ist der Umstand, dass Kepler gar keine Verbindungslinie zwischen dem Planeten und der Sonne beobachten konnte. Seine Daten bestanden allein aus Planetenstellungen am Nachthimmel. Wie kam er dann dazu, die Bewegung der Planeten mit Hilfe einer unsichtbaren, imaginären Linie zu beschreiben? Das weiß niemand so genau, aber ganz sicher bedurfte es dazu einer tiefen Versenkung, eines langes Kampfes und eines seltsamen assoziativen Denkens, das irgendwo in seinem Inneren entsprang und schließlich – Aha! – zu der intuitiven Erkenntnis und ihrer Überprüfung an den Daten führte.

Intuition ist das erste Mittel der Erkenntnis. Der Beobachter kommt dem beobachteten Objekt (oder der beobachteten Person) so nah, dass er dessen (oder deren) Existenz von außen wie von innen erfährt. Intuition ist eine Verschmelzung des Beobachters mit dem Beobachteten. Sie hat etwas Quantenähnliches – die Fähigkeit, an zwei Orten zugleich zu sein.

Die Keplerschen Gesetze beschreiben die Planetenbewegungen, aber nicht deren Ursachen. Erst Newton fand eine Ursache. Er zeigte, dass die Keplerschen Gesetze eine mathematische Folge zweier von ihm entwickelter Theorien darstellen: seiner Theorie der Gravitation und seiner Theorie der Bewegung.

Wie entdeckte Newton diese beiden Theorien? Ganz sicher zeigten die Planetenbewegungen und der fallende Apfel nicht die Gesetze, denen sie folgten. John Maynard Keynes schrieb einmal, er glaube, Newton sei deshalb zu so herausragenden Leistungen fähig gewesen, weil seine „Intuitionsmuskeln“ die stärksten und ausdauerndsten gewesen seien, die jemals ein Mensch besessen habe. Keynes hatte etwas von der Entdeckung der Wahrheit verstanden, das seine formaler denkenden Schüler unter den Ökonomen nie begriffen haben.

Gefahren der Götzenverehrung

Die Newtonschen Gesetze wurden durch die Einsteinschen ersetzt, aber das heißt nicht, dass Newtons Gesetze eine Approximation der Einsteinschen darstellten. Newton verhält sich zu Einstein wie die Handschrift zur Maschinenschrift oder wie die Navigation nach den Sternen zum Global Positioning System (GPS). Zwei verschiedene Ansätze erreichen mit verschiedenen Mitteln und unterschiedlicher Genauigkeit dasselbe Ziel. Der eine ist keine Annäherung an den anderen. Beides sind Theorien, die Tatsachen beschreiben.

Die nächste Form des Verstehens ist das Modell. Ein Modell vergleicht etwas, das wir nicht verstehen, mit etwas, das wir bereits verstehen. Das berühmte Tropfenmodell des Atoms etwa tut so, als wäre der Atomkern ein Wassertropfen, der schwingen und rotieren und sich sogar teilen kann. Das ist nützlich, bildhaft, aber nicht ganz wahr. In ähnlicher Weise vergleicht das Black-Scholes-Modell zur Bewertung von Finanzoptionen die ungewisse Bewegung von Aktienkursen mit der Diffusion des Rauchs, der an der Spitze einer Zigarette aufsteigt. Das ist bis zu einem gewissen Grade nützlich – aber keine Tatsache. Modelle sind Metaphern, Bilder der Realität, aber nicht die Realität selbst. Ihr unvorsichtiger Gebrauch beschwört all jene Gefahren der Götzenverehrung herauf, vor denen Gott im Zweiten Gebot warnt.

Daten haben keine Stimme

Es gibt noch eine letzte Form des Verstehens: die statistische Analyse, die hinter Big Data steckt. Die Statistik versucht, in Daten aus der Vergangenheit Trends und Korrelationen aufzuspüren, und unterstellt, dass diese Trends und Korrelationen auch in Zukunft weiterbestünden. Aber nach einem berühmten, niemand zugeschriebenen Satz bedeutet Korrelation nicht Verursachung.

Big Data ist nützlich, aber kein Ersatz für die klassischen Wege der Welterkenntnis. Daten haben keine Stimme. Es gibt keine „Rohdaten“. Die Entscheidung, welche Daten man sammelt, bedarf bereits der Einsicht. Wer das sinnvoll tun will, braucht die klassischen Methoden: Man braucht weiterhin Modelle, Theorien oder Intuition, um Ursachen ausfindig zu machen.

Wittgenstein hat einmal geschrieben: „Die Philosophie ist ein Kampf gegen die Verhexung unsres Verstandes durch die Mittel unserer Sprache.“ Ich verstehe das so: Die Sprache vermag unsere natürliche Intuition zu täuschen, und wir brauchen die Philosophie, um diese Intuition zurückzugewinnen. Ganz ähnlich möchte ich behaupten: Die Wissenschaft ist ein Kampf gegen die Verhexung unseres Verstandes durch Daten.

englische Orginalfassung:

http://www.faz.net/aktuell/feuilleton/modelle-die-sich-schlecht-benehmen/f-a-z-column-by-emanuel-derman-little-big-data-12103958.html

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