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Nebenfach Soziologie Datenerhebung (Subject) / Big Data (Lesson)
Datenerhebung
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- Definiere Big Data. Wie entstehen sie? Gib ein Beispiel. bezeichnet Datenmengen, die so groß sind, dass man sie mit normaler Soft- oder Hardware bzw. herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung nicht mehr bewältigen kann. Nicht nur Daten an sich, sondern auch deren Analyse und Nutzung Automatisierte Suche von Zusammenhängen und Mustern Entstehung -Durch jeden Klick im Internet-Rasanter Wachstum Beispiel: online shopping
- In welche Arten lässt sich Big Data unterteilen? 1.Big Data Sammler entscheiden welche Daten gesammelt und für welchen Zeitraum gespeichert werden (z.B. Google)2.Big Data Nutzer entscheiden für welche Zwecke die Daten benutzt und ausgewertet werden (z.B. beim Online Shopping)3.Big Data Erzeuger erzeugen gewollt oder ungewollt große Datenmengen Die drei Stakeholders sind voneinander abhängig
- Nenne Vorteile und Einsatzbereiche von Big Data. Vorteile •Neue Einblicke in Interessenten / Kunden: Berechnung von Risikopotenzial, Kaufverhalten à Generierung von personenbezogenen Profilen •Optimierte und flexibilisierte Produktion (mehr evidenzbasierte Entscheidungsfindung) •Vorausberechnungen sollen helfen, Innovationen besser in den Markt zu integrieren Einsatzbereiche: Personalisierte Werbung Preisstrategien Umfeld- und Trendforschung Such nach Abweichungen / Auffälligkeiten in enormen Datenmengen zum Detektieren von Terroristen / anderen Kriminellen
- Auf welchen drei Ebenen entstehen Herausforderungen? 1.Daten-Ebene: Umfang (blindzone) Vielfalt (nicht alle können analysiert und genutzt werden) Geschwindigkeit (kontinuierliche und konstante Echtzeit-Analyse ist notwendig) Qualität (hängt ab von: Vollständigkeit, Genauigkeit, Verfügbarkeit, Aktualität) Beständigkeit (Wie lange sind die Daten valide und wie lange sollten diese gespeichert werden?) Wahrhaftigkeit(Bezieht sich auf fehlende Werte, Messabweichungen, Unsicherheiten, Eindrücke) 2.Prozess-Ebene - Wie Methoden Datengewinnung und Aufnahme (‚Cleveres‘ Filtern und zusammenfassen) Informationsentnahme und Bereinigung (Überführung der Daten in eine standardisierte, strukturierte Form) Datenintegration und Sammlung (Heterogenität der Daten und Automatisierung) Datenanalyse und Modellierung Dateninterpretation 3.Management-Ebene Privatsphäre Sicherheit (Sicherheitslücke kostet Geld) Steuerung & Verwaltung
- Was können ethische Aspekte auf Management Ebene beinhalten? Gleichheit und Nichtdiskriminierung=> Gefahr der Diskriminierung besteht z.B. bei individualisierten Preisen Informationelle Selbstbestimmung=> Jeder hat das Recht, selbst über das Erheben, Speichern, Verwenden und Weitergeben persönlicher Daten zu bestimmen Kontrolle der eigenen (digitalen) Identität=> Big-Data-Anwendungen machen es möglich, verschiedene Merkmale des Kunden zu einer digitalen Identität zu verdichten Transparenz => oft nur schwer verständlich (AGBs) Solidarität Kontextuelle Integrität Eigentums- und Urheberrecht
- Wo liegt der Zielkonflikt von Big-Data-Analysen mit zentralen Grundgedanken des Datenschutzgesetzes? Prinzip der DatensparsamkeitPrinzip der ErforderlichkeitPrinzip der ZweckbindungPrinzip der Transparenz
- Wozu will Google Big Data in einer neuen Studie nutzen? Um eine Baseline zu erheben. Google interessiert sich dafür, was einen gesunden Menschen ausmacht.
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