Wie können Sozialwissenschaftler die Möglichkeiten der Datenwissenschaft nutzen?

Social science is in the midst of a data revolution. Education, economics, behavioural sciences, history, archaeology, sociology – all these fields are increasingly becoming dependent on the interpretation of large data sets. Organizations worldwide are already exploiting the power of Datenwissenschaft - die Erfassung, Analyse und Visualisierung komplexer Daten, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Big Data wird von Unternehmen zunehmend zur Leistungsanalyse, zur Vorhersage von Wachstum und zur Steigerung der Effizienz eingesetzt. Die meisten der von uns gesammelten Daten haben jedoch das Potenzial, auch für den gesellschaftlichen Nutzen genutzt zu werden. Daten, egal wie groß oder klein sie sind, liefern uns Erkenntnisse, die in Bereichen wie Politikgestaltung, Stadtplanung und Bekämpfung von Armut, Hunger und Hygiene Anwendung finden können.

Daten werden aus einer Vielzahl von Quellen gesammelt - aus dem Internet, von Handys, Gebäuden, Lebensmittelläden und sogar aus Mülleimern. Sie besitzen einen wissenschaftlichen, sozialen, politischen und wirtschaftlichen Wert. Die Menge der Daten, auf die wir Zugriff haben, nimmt täglich zu, insbesondere durch Aufzeichnungen menschlicher Interaktionen in der digitalen Welt. Wie können diese Daten "gefiltert" werden, damit Sozialwissenschaftler wirksame Methoden und Lösungen entwickeln können?

Im Folgenden finden Sie einige interessante Beispiele dafür, wie die Analytik zur Lösung von Herausforderungen in der Praxis eingesetzt wird.

Big Data zur Erkennung von Ebola: Ein Algorithmus erkannte den Ebola-Ausbruch vor dem Menschen

Eine Woche, bevor der Ebola-Ausbruch bekannt wurde, hat HealthMap, ein Kartierungstool, das die Ausbreitung von Krankheiten aufzeichnet, eine Umfrage durchgeführt, hatte bereits entdeckt die Krankheit. Das Krankheitsüberwachungsinstrument konnte am 19. März ein "Mysteriöses Hämorrhagisches Fieber" feststellen. Die Organisation alarmierte die WHO, die den Ausbruch von Ebola am 22. März offiziell bestätigte.

Using data from social media, news articles, government bodies, and Gesundheitswesen blogs, HealthMap’s algorithm scans websites, picks up data, filters it and extracts useful information that helps identify and classify diseases. Once the data is obtained, a panel of experts in Epidemiologie und infectious diseases review it to make sure that it’s as accurate as possible.

HealthMap bietet auch eine interaktive Karte die Ihnen einen Überblick über die Zahl der Krankheitsfälle und die diesbezüglichen Nachrichten gibt und es Ihnen ermöglicht, die Verbreitung der Krankheit zu verfolgen.

Große Daten für eine sicherere Stadt: New York nutzt Datenanalysen, um brandgefährdete Gebäude zu identifizieren

Ein achtköpfiges Team des New Yorker MODA (The Mayor's Office of Data Analytics) nutzt Datenanalysen, um die Stadt sicherer und effizienter zu machen. Datenbrücke ist eine Plattform für den Datenaustausch, die dabei hilft, geografische Daten mit Daten von Behörden und Organisationen zu integrieren. Die Analyse dieser Daten führt zu einer Fülle von Informationen, die den Analysten helfen, Probleme im Zusammenhang mit Sauberkeit, Kriminalität, Stadtplanung und Sicherheit zu erkennen und zu lösen.

Zum Beispiel war die Gruppe Restaurants identifizieren können die Öl in die Kanalisation einleiten, anstatt einen Abschleppdienst zu benutzen, indem sie eine Liste von Restaurants ohne Abschleppdienst mit den Geodaten der Kanalisation verglichen. Auf diese Weise konnten sie die fehlbaren Restaurants viel effizienter ausfindig machen als mit der herkömmlichen Methode, jemanden vom Gesundheitsamt in die Nachbarschaft zu schicken, in der Hoffnung, jemanden auf frischer Tat zu ertappen.

Auch die New Yorker Feuerwehr (FDNY) nutzt die Datenanalyse, um Gebäude mit erhöhtem Brandrisiko zu identifizieren. Das Inspektionssystem bezieht Daten aus dem Lager des FDNY sowie von den zuständigen Regierungsstellen und Behörden. Auf der Grundlage verschiedener Kriterien wie Baumaterial, Brandschutzmerkmale des Gebäudes, Datum der letzten Inspektion usw. kann das System eine schnelle Analyse der am stärksten gefährdeten Gebäude vornehmen. Dadurch wird die Arbeitsbelastung der Feuerwehrleute, die jährlich etwa 50 000 Gebäude manuell inspizieren, erheblich verringert.

Big Data zur Bekämpfung der Internetkriminalität: Die walisische Regierung und die Universität Cardiff

Die Datenanalytik hat bei der Bekämpfung der Cyberkriminalität Anwendung gefunden, wie ein kürzlich durchgeführtes Projekt von Universität Cardiff and the Welsh Government. A study of the data obtained from Twitter showed that there was a trend: hate speech increased after an important (and controversial) event, such as the UK referendum. Professor Matthew Williams from the University’s Social Datenwissenschaft Lab and Dr Pete Burnup (Co-Director of the Social Data Science Lab) developed, along with the Welsh Government, online hate speech guides that help spread awareness about the laws and prevention of cyberhate.

Datenwissenschaft und statistische Werkzeuge für Sozialwissenschaftler

Für Sozialwissenschaftler wird es immer wichtiger, mit Daten arbeiten zu können und datengestützte Ergebnisse effektiv zu kommunizieren. Hier ist eine Liste von Tools, die für die Analyse in der sozialwissenschaftlichen Forschung nützlich sind:

–Chorus-Analytikzur Sammlung und Visualisierung von Daten aus Twitter für die sozialwissenschaftliche Forschung
–DiscoverTextdas Cloud-basierte Software-Tools zur schnellen Auswertung großer Mengen von Text-, Umfrage- und Twitter-Daten bereitstellt
–Digitale Fußabdrückefür das Sammeln geschlossener Facebook-Daten mit Zustimmung der Nutzer (nur für akademische Forscher verfügbar)
-The Initiative zur Datendokumentation (DDI)ein internationaler Standard für die Beschreibung von Daten, die durch Erhebungen und andere Beobachtungsmethoden in den Sozial-, Verhaltens-, Wirtschafts- und Gesundheitswissenschaften gewonnen werden
–NodeXL, eine Vorlage für Microsoft Exceldas die Erkundung von Netzwerkgraphen erleichtert
-Programme wie R, SAS, SPSS und Excel für die statistische Analyse 

Angesichts der rasanten Entwicklungen in der Welt der Datenwissenschaft müssen Sozialwissenschaftler die Qualifikationslücke schließen. Die Zusammenarbeit zwischen Sozialwissenschaftlern und Datenwissenschaftlern kann zu spannenden Innovationen führen. Experten für Datenwissenschaft können auch von Sozialwissenschaftlern für kurzfristige Projekte angeheuert werden.

Do you know of any interesting applications or tools that can be used by social scientists for Datenanalyse? Feel free to suggest them in the comments below, or Tweet an uns.

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Siehe auch: Fünf interessante Projekte im Bereich der digitalen Geisteswissenschaften 

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