Dealing with Data
Datenbank reingepackt - Data! Daten, die ihr nicht kennt - Data!
Daten sammeln - Data! Big Data Anwendungen - Data! Keine kontrollierbaren Datenobjekte - Data!
Mehr Daten rein, andere Daten, Versicherungsdaten, so viele Daten auf einmal.
Data intensive World
Wir sind in einer
Welt, in einer Gesellschaft, auch in einem Wirtschaftssystem,
wo ganz viel mit Daten gearbeitet wird, mit Daten argumentiert wird, und
das ist schon so
eine Frage der Souveränität, wenn ich mich quasi nicht blind verlassen will
auf Dinge, die mir erzählt werden, die irgendjemand behauptet.
Zum Beispiel jetzt eben kürzlich im Wahlkampf oder wie auch immer.
Dann will ich mir natürlich ein eigenes Bild machen
und dazu brauche ich Datenkompetenz.
Und ich glaube total, dass das auf so einem gewissen
Level für jeden erlernbar ist und dass man damit auch relativ weit kommt.
Die Tatsache,
dass man den ganzen Tag über Daten produziert, bewusst oder unbewusst, ist
etwas,
das man durchaus in den wissenschaftlichen Diskurs einbringen sollte,
um dann auch in der Lage zu sein, zu entscheiden: Wem gebe ich zum Beispiel
welche Daten?
Wo sind meine Daten sicher aufgehoben?
Und wo muss ich vielleicht vorsichtig sein in der Weitergabe.
Zum Thema Datenkompetenz gehört dazu,
zum einen bewusst und verantwortungsvoll mit Daten umzugehen.
Nun ist es aber so,
dass es in der Literatur eigentlich keine einheitliche Definition davon gibt.
Ähnlich schwierig ist es, eine einheitliche Definition zum Thema
digitale Kompetenz oder Medienkompetenz zu finden.
Kurz zur Einordnung: Unsere Professorin Frau Fühles-Ubach
hat als Informationswissenschaftlerin natürlich
grundsätzlich mit Daten Kompetenz zu tun, aber sie ist auch Teil des Teams,
das die Data Literacy Initiative an der Hochschule gestartet hat.
ein neues Programm zur Förderung von Datenkompetenz.
Zu diesem Programm gehören unter anderem ein Basiskurs für Studierende
an der TH und ein Kurs auf der Lernplattform KI Campus.
Vermittelt werden soll der
sinnvolle und planvolle Einsatz
und Umgang mit Daten und das in ethisch verantwortungsvoller Weise.
Und es ist uns auch wichtig,
dass Aspekte des Datenschutzes und auch der Datenethik
innerhalb des gesamten Projektes praktisch als zugrundeliegende Basisüberlegungen
mit dabei sind, an allen Stellen, die wir adressieren.
ein Beispiel für so ein ethisches Hinterfragen von Ergebnissen
von maschinellen Lernverfahren wäre zum Beispiel
die automatisierte Vorauswertung von Bewerbungsunterlagen.
Wenn ich Bewerbungsunterlagen zum Beispiel aus Daten
oder aufbauend aus Daten aus der Vergangenheit vorsortiere,
dann ist es durch die gesellschaftliche Entwicklung
meistens der Fall, dass das maschinelle Lernverfahren
oder das Modell dann davon ausgeht, dass Männer für bestimmte Positionen
besser geeignet sind als Frauen,
weil die Vergangenheit sagt:
Na ja, auf der Stelle haben hauptsächlich Männer gearbeitet .
Und wenn man an der Stelle nicht hinterfragt,
warum sagt denn das maschinelle Lernen Verfahren, dass jetzt
hier Männer besser geeignet sind?
Dann wird quasi diese Diskriminierung an der Stelle
durch ein objektives Modell einfach fortgesetzt, weil die Daten
ursprünglich diskriminierend sind.
Aber gerade da ist eben die Datenkompetenz glaube ich hilfreich, dass ich einfach
mit ein paar
grundlegenden Methoden so grob die
Glaubwürdigkeit von Aussagen hinterfragen kann.
Da gibt es schon
sicherlich Nachholbedarf in der in der Bevölkerung.
Auch relativ unabhängig von dem von dem Bildungsstand würde
ich sagen, dass da viele schon Lücken haben, leider auch in der in der Politik.
Also auch da gab es von Spitzenpolitikern in der Pandemie dann immer wieder
Aussagen, die quasi auf einem ganz simplen
Level einfach nicht plausibel sind.
Also ich denke da, da muss man schon was tun.
Das ist ein wichtiges Feld, weil Daten einfach
an Bedeutung gewinnen.
Und wenn man da nicht die Kompetenz dann quasi entsprechend mit up-levelt,
dann kriegt man ein Problem.
Mit dem Basismodell, welches jetzt im Wintersemester hier
an der TH Köln starten wird, adressieren wir vor allen Dingen
Studierende hier von der TH Köln mit dem Kurs.
Mit dem Online-Kurs auf dem Campus wollen wir aber natürlich darüber hinaus
auch noch Lernende und Interessierte
an dem Thema Data Literacy erreichen.
Die Idee ist,
dass alle Studierenden auch mit keinem Vorwissen daran teilnehmen können.
Und das Ziel ist, dass alle Teilnehmenden, die dieses
Modul oder diesen Kurs durchlaufen haben,
mit mehr Wissen, aber vor allen Dingen
auch mit einer höheren Sensibilität an den Umgang mit Daten gehen.
Wenn man in so einer komplexen Welt lebt, wie wir sie haben, dann muss man
genau hinschauen
und versuchen, auch anhand der Details sich ein differenziertes Bild zu machen,
weil man sonst eben Gefahr läuft, Dinge zu sehr zu vereinfachen
und dann vielleicht auch mal in eine falsche Richtung abzubiegen.