{"id":219,"date":"2025-06-26T10:00:26","date_gmt":"2025-06-26T08:00:26","guid":{"rendered":"https:\/\/dai-elementor-transfer.test\/?p=219"},"modified":"2025-06-26T10:00:26","modified_gmt":"2025-06-26T08:00:26","slug":"gewiss-kein-gruener-schwan","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dai.knappkonzepte.de\/?p=219","title":{"rendered":"Gewiss kein Gr\u251c\u255dner Schwan? Pl\u251c\u00f1doyer f\u251c\u255dr ein Dateng\u251c\u255dtesiegel in Zeiten K\u251c\u255dnstlicher Intelligenz."},"content":{"rendered":"\n

Gr\u251c\u255dner Schwan<\/strong> bezeichnet eine neue Klasse systemischer Risiken, vor allem aus dem Kontext des Klimawandels, die ebenso unvorhersehbar wie unumkehrbar sind und dabei die Stabilit\u251c\u00f1t von Wirtschaft und Gesellschaft tiefgreifend gef\u251c\u00f1hrden k\u251c\u00c2nnen. Er baut auf dem Begriff des \u00d4\u00c7\u00d7Schwarzen Schwans\u00d4\u00c7\u00a3 von Taleb auf<\/a>, der in seinem gleichnamigen Buch damit seltene Ereignisse mit enormer Wirkung, wie etwa die Finanzkrise 2008 beschreibt. Seinen Namen verdankt das Konzept der historischen Annahme, alle Schw\u251c\u00f1ne seien wei\u251c\u0192 \u00d4\u00c7\u00f4 bis 1697 in Australien zum ersten Mal ein schwarzer Schwan tats\u251c\u00f1chlich beobachtet wurde. Gr\u251c\u255dne Schw\u251c\u00f1ne hingegen existieren (nach wie vor) nicht.<\/p>\n\n\n\n

Die Datenwirtschaft teilt seit vielen Jahren ihre Daten auf Lizenzbasis. Die Nutzer bezahlen f\u251c\u255dr die Erstellung, Bereitstellung und Art der Datennutzung. Lizenz- und Preisstandards dazu gibt es nicht. Doch nicht nur das. Es fehlt dem Markt an Qualit\u251c\u00f1tsorientierung. Nehmen wir das Beispiel der Vollst\u251c\u00f1ndigkeit. So lange alle Objekte unserer Welt nicht vollst\u251c\u00f1ndig in Raum und Zeit digital erfasst sind, fehlt es an der objektiven Referenz. Was gibt es alles und wieviel davon? \u251c\u00a3ber die sogenannten \u00d4\u00c7\u00d7unknown unknowns\u00d4\u00c7\u00a3 wissen wir nichts. Das ist gewiss. Mit welchem Ma\u251c\u0192 an Gewissheit k\u251c\u00c2nnen wir also sagen, dass der fehlende \u00d4\u00c7\u00d7Gr\u251c\u255dne Schwan\u00d4\u00c7\u00a3 in unseren Daten wirklich fehlt oder ein m\u251c\u00c2glich enthaltener schwarze Schwan wirklich stimmt? \u251c\u00a3bertragen in die Praxis: Was stellt beispielsweise die Referenz dar, ob eine am Datenmarkt verf\u251c\u255dgbare Liste aller Kinderg\u251c\u00f1rten, Kitas und privater \u00d4\u00c7\u00d7Tagesm\u251c\u255dtter\u00d4\u00c7\u00a3 f\u251c\u255dr eine Versorgungsanalyse in Deutschland wirklich Vollst\u251c\u00f1ndigkeit ist? Sie gibt es nicht.<\/p>\n\n\n\n

Durch die fortschreitende Datafication, wie man auch die Digitalisierung unserer Welt nennt, mehren sich fortlaufend die Echtdaten. Sch\u251c\u00f1tzungen und Hochrechnungen werden entsprechend weniger notwendig. Doch die Ungewissheit (Uncertainty) dar\u251c\u255dber, ob Grundgesamtheit bzw. Teilpopulation in einem bestimmten Gebiet zu einem bestimmten Zeitpunkt (Aktualit\u251c\u00f1t) vollst\u251c\u00f1ndig abgebildet ist, bleibt. Dazu z\u251c\u00f1hlen auch Pr\u251c\u00f1zision der Datenerfassung (Exaktheit) und Sch\u251c\u00f1tzung (Vorhersageg\u251c\u255dte) bei nicht vorhandenen Echtdaten.<\/p>\n\n\n\n

Den K\u251c\u00f1ufern sowie Nutzern von Daten fehlt ein verl\u251c\u00f1ssliches Ma\u251c\u0192 an \u00d4\u00c7\u00d7Certainty<\/a>\u00d4\u00c7\u00a3. Der Datenmarkt setzt Lizenzbedingungen und Preise fest, ohne ein Ma\u251c\u0192 an Gewissheit zu liefern. Man schenkt lieber einer aufbereitenden Information, dem Outcome auf Daten, seinen Glauben und sinniert h\u251c\u00c2chstens noch \u251c\u255dber die angewendete Analyse, als dass die Qualit\u251c\u00f1t der eingehenden Daten, das Income selbst hinterfragt wird. Ganz in der Hoffnung \u00d4\u00c7\u00d7no garbage in, no garbage out\u00d4\u00c7\u00a3. Ob aber der gr\u251c\u255dne Schwan einfach nur vergessen wurde zu erfassen oder gewiss keiner vorhanden ist, wei\u251c\u0192 man nicht. Was jedoch gewiss fehlt: Ein Dateng\u251c\u255dtesiegel.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Dateng\u251c\u255dtesiegel der dai<\/p>\n\n\n\n

Das data analytics institute hat es sich zur Aufgabe gemacht, die CERTAINTY als Qualit\u251c\u00f1tsma\u251c\u0192 f\u251c\u255dr Daten zu entwickeln. Kontaktieren Sie uns gerne, wenn Sie Fragen dazu haben oder Ihre Daten in ihrer Qualit\u251c\u00f1t in unserem Data Lab<\/em> \u251c\u255dberpr\u251c\u255dfen lassen wollen.<\/p>\n\n\n\n

Weiterf\u251c\u255dhrender Artikel zur Uncertainty & ML u.a. [2305.16703] Sources of Uncertainty in Supervised Machine Learning — A Statisticians‘ View<\/a><\/p>\n\n\n\n

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