Big Data – Big Trouble? Der Nutzen von Big Data für Forschung, Politik und Gesellschaft

Anlässlich seines zehnjährigen Jubiläums widmet sich der RatSWD aktuellen Zukunftsfragen: dem Nutzen von Big Data für Forschung, Politik und Gesellschaft.
Nach Grußworten von Regina T. Riphahn (Vorsitzende des RatSWD), Ulrich Schüller (Bundesministerium für Bildung und Forschung) und Peter Farago (FORS – Schweizer Kompetenzzentrum für Sozialwissenschaften) wird Klaus Mainzer (TU München) in einem Festvortrag das Phänomen Big Data ergründen.
Unter der Moderation von Ursula Weidenfeld wird im Anschluss ein interdisziplinär besetztes Panel die Potentiale und Risiken von Big Data für die Wissenschaft diskutieren: Claudia Eckert (Fraunhofer AISEC), Ernst Hafen (ETH Zürich), Klaus Mainzer (TU München), Wolfgang E. Nagel (ScaDS Dresden-Leipzig), Armin Nassehi (LMU München) und Peter Schaar (EAID).

Big Data ist in aller Munde, wird aber selten präzise definiert. Big Data dient als Sammelbegriff von Praktiken und Beschreibungen aber auch von ethischen Vorstellungen in Bezug auf Daten und bezeichnet somit die intelligente Auswertung – also die Sammlung, Aufbereitung, Zusammenführung und Analyse – großer Mengen an digitalen Daten. Die hierfür zur Verfügung stehenden Datenpotentiale wachsen stetig. Sie entstehen unter anderem als (Neben-)Produkt der Digitalisierung und der Entwicklung neuer Kommunikationstechnologien. Somit sind wir alle täglich Big Data Produzenten, sei es über soziale Netzwerke, Handys, Vertragsunterzeichnungen oder auch durch Standort- und Konsumenteninformationen.

Die Erwartung, dass sich auf der Basis dieser Echtzeitdaten Prognosen zukünftig schneller, kostengünstiger und evidenter treffen lassen, ist begründet. So lassen sich durch Algorithmen, die Kundenverhalten vorhersagen, schon lange Wettbewerbsvorteile für Unternehmen erzielen. Ein gesamtgesellschaftlicher, sozialer Mehrwert von Big Data wird besonders dann erzeugt, wenn auch innovative Forschungsergebnisse durch Big Data Lösungen erzielt werden können – zum Beispiel im Bereich der frühzeitigen Erkennung von Epidemien oder der nachhaltigen Entwicklung von Städten (Smart Cities). Nicht zuletzt die Kombination von sozialwissenschaftlichen Langzeiterhebungen mit Echtzeitanalysen kann es ermöglichen, menschliches Verhalten und gesellschaftliche Entwicklungen noch detailreicher zu analysieren.
Doch die Herausforderungen für einen verantwortungsvollen wissenschaftlichen Umgang sind gleichermaßen groß. Big Data zeichnet sich eben auch dadurch aus, dass Daten unstrukturiert und nicht originär für die Wissenschaft erhoben werden. Dies kann die Dokumentation und Reproduzierbarkeit als Teil wissenschaftlichen Arbeitens erschweren.

Durch die in der Regel personenbezogenen Daten weist Big Data eine starke datenschutzrechtliche Komponente auf. Auch Daten, die primär eigentlich keinen Personenbezug haben – etwa Standortdaten von Mobilfunkgeräten – können mit anderen Daten zusammengeführt werden. Auf diese Weise lassen sich detailreiche Rückschlüsse auf Personen und ihre Bewegungsmuster ziehen. Viele rechtliche Fragen – der Datenschutz ist hier nur eine Komponente – sind ungeklärt.
Um Implikationen und Potential einer wissenschaftlichen Nutzung auszuloten, hat der RatSWD renommierte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus unterschiedlichen Disziplinen und Hintergründen eingeladen, diese Fragen aus verschiedenen Perspektiven zu diskutieren und eine Standortbestimmung vorzunehmen.

Ziel ist es, Chancen zu identifizieren und mögliche Leuchtturmprojekte aufzuzeigen. Gleichzeitig sollen die Voraussetzungen dafür benannt werden, dass Big Data für Wissenschaft und Gesellschaft Nutzen stiften entwickeln kann. Auch Fragen nach Verschiebungen zwischen Privatheit, Autonomie und Öffentlichkeit durch Vorhersagen  vermeintlich individuellen Handelns sowie neue Machtasymmetrien zwischen Datenbesitzern und Datensubjekten (oder Gruppen, die ganz aus dem digitalen Blickwinkel fallen) sollen hierbei Berücksichtigung finden.

Mit der Veranstaltung wird der RatSWD den Auftakt für eine vertiefte Auseinandersetzung setzen, um wissenschaftliche Anwendungen von Big Data zu begleiten und zukunftsweisende Roadmaps zu entwickeln.