Googles Versuch, Grippewellen vorherzusagen, ist gescheitert – gleich zwei Mal hintereinander. Big Data kommt an Grenzen. Und zwar nicht nur in diesem Fall. Man h\u00e4tte es ahnen k\u00f6nnen: Die Fehler im System liegen auf der Hand.<\/p>\n
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PreviewPagemarker“ id=“pageIndex_1″>Es gibt keine Daten ohne eine Theorie.\u201c Vermutlich war Albert Einstein, als er diesen bedenkenswerten Satz gepr\u00e4gt hat, nicht ganz frei von eigenen Interessen. Und nat\u00fcrlich war das vor allem eine gemeine Stichelei gegen die Kollegen an der Experimentier- und Beobachtungsfront, die f\u00fcr ihn mehr oder weniger blind Galileos Programm umsetzten, n\u00e4mlich alles zu messen, was messbar ist.<\/p>\n
Inzwischen bekommt sein Wort allerdings zusehends Gewicht, und zwar im buchst\u00e4blichen Sinn. Denn jetzt, drei Generationen und Dutzende Computerrevolutionen sp\u00e4ter, hat sich mit \u201eBig Data\u201c ein Paradigma etabliert, das nicht mehr und nicht weniger als die Anleitung zum intelligenten Leben gesehen wird. S\u00e4t Instrumente und ihr werden wertvolle Informationen sammeln, Modelle f\u00fcttern und Kristallkugeln ernten. Daten sind zum Fetisch geworden. Gegen Big Data ist der Wetterdienst eine alte Postkutsche. Google hat das vorgemacht. Der Google Flu Tracker soll ein Beispiel daf\u00fcr sein, wie Big Data die Welt entschl\u00fcsselt und vermeintlich berechenbar macht.<\/p>\n
Allein aus der H\u00e4ufung von ein paar Dutzend Suchw\u00f6rtern wie Fieber oder Husten in der Google-Maske will das Unternehmen die Ausbreitung der j\u00e4hrlichen Grippewelle voraussagen. Das Dumme blo\u00df: Es funktioniert nicht. In den letzten beiden Saisons hat die Datendreschmaschine das Auftreten der Influenza um insgesamt 50 Prozent \u00fcbersch\u00e4tzt, in hundert von hundertacht Wochen hat sie die Zahl der Grippekranken zu hoch eingesch\u00e4tzt. Eine simple Hochrechnung aus den l\u00fcckenhaften Grippe-Daten der Gesundheits\u00e4mter, die zwei Wochen zur\u00fcckreichen, schneidet besser ab. Die Gr\u00fcnde daf\u00fcr sind so einfach wie logisch: Big Data selbst ist krank. Die Datenkolosse sind selbst infiziert, wie David Lazer aus Boston und einige Kollegen in \u201eScience\u201c dargelegt haben. <\/a><\/p>\n Alles h\u00e4ngt von der Validit\u00e4t der Daten, der Qualit\u00e4t der Messung und dem ab, was die Forscher \u201eAbh\u00e4ngigkeiten\u201c nennen. Gemeint ist, dass Google kommerzielle Interessen verfolgt. Schon das erzeugt ein fatales Datenrauschen. Algorithmen sind auf die fragilen Bed\u00fcrfnisse der Kunden angepasst und nicht etwa der Wahrheit auf der Spur. Entsprechend werden sie laufend ver\u00e4ndert. Und geheim gehalten werden die Algorithmen sowieso. Big Data ist also infiziert von unsauberen Daten und kryptischen Modellen.<\/p>\n Wer glaubt, dass das nur f\u00fcr Datengrossisten wie Google gilt, konnte sich auf der Cebit belehren lassen: Big Data ist generell vom Big-Business-Virus befallen. Das d\u00fcrfte bald f\u00fcr den gesamten Gesundheitssektor gelten. Im Grunde also weiter wie bisher. Ob sich das Datengesch\u00e4ft im gro\u00dfen Stil dann irgendwann auch f\u00fcr den Patienten mit gro\u00dfer M\u00fcnze auszahlt, ist erstmal reine Spekulation. Eine solide Theorie kann man das nicht nennen.<\/p>\n