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Data is overrated
an analysis of the promise of data science to drive better decisions
Michael Hafner
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Philosophie und Bildungswissenschaft
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Interdisziplinäres Masterstudium Wissenschaftsphilosophie und Wissenschaftsgeschichte
Betreuer*in
Tarja Knuuttila
DOI
10.25365/thesis.74794
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-15112.88918.363424-4
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Data Science führt zu besseren Entscheidungen. Das ist das Versprechen vieler Lehrbücher über Data Science. Andere Konzepte sehen Data Science als die Abkehr von Hypothesen, Modellen und Kausalität - statistische Korrelation ersetzt all das. Entscheidungen stehen jedoch nicht erst am Ende des Data Science-Prozesses; sie erstrecken sich von den Ursprungsfragen über die Entscheidung, was als Daten zu betrachten ist, bis hin zu technischen Fragen der Datenmodellierung und -analyse. Diese Entscheidungen hängen vom Zweck, der Frage und dem Kontext ab. Ich argumentiere, dass Daten, wie sie in Datenbanken und Datenmodellen verwendet werden, selbst als Modelle und Ergebnisse von Modellierungsprozessen betrachtet werden sollten. Sie sind erstellte und strukturierte Artefakte, die unter bestimmten Bedingungen erzeugt wurden und unter bestimmten Bedingungen präzise Antworten liefern können. Daten schaffen ein eigenes Universum mit eigenen Regeln der Bedeutung und Gültigkeit. Diese Arbeit richtet sich sowohl gegen die Vorstellung von Daten als Königsweg zu besseren Entscheidungen als auch gegen die Vorstellung eines Bias, der Daten nachträglich verzerrt und durch eine Reduzierung von Entscheidungen beseitigt werden könnte.
Abstract
(Englisch)
Data science drives better decisions. That is the promise of many data science textbooks. Other concepts see data science as the abandonment of hypotheses, models and causality - statistical correlation replaces all that. Decisions, however, are not just at the end of the data science process; they run from the initial questions, to deciding what to consider as data, to technical issues of data modeling and analysis. Decisions here depend on purpose, question, and context. I argue that data, as used in databases and data models, should themselves be considered as models and outcomes of modeling processes. They are created and structured artifacts that were generated under specific conditions and can provide precise answers under specific conditions. Data create their own universe with their own rules of meaning and validity. This thesis is directed both against the notion of data as a royal road to better decisions and against the notion of a bias that subsequently distorts data and that could be eliminated by reducing decisions.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Data Science Open Data Information Informatik Entscheidungen Datenbanken Informationsysteme Bias
Schlagwörter
(Englisch)
Data Science Open Data Information Computer Science Decision Making Bias Databases Information Systems
Autor*innen
Michael Hafner
Haupttitel (Englisch)
Data is overrated
Hauptuntertitel (Englisch)
an analysis of the promise of data science to drive better decisions
Paralleltitel (Deutsch)
Daten sind überschätzt
Paralleluntertitel (Deutsch)
eine Analyse des Versprechens von Data Science, bessere Entscheidungen voranzutreiben
Publikationsjahr
2023
Umfangsangabe
75 Seiten
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Tarja Knuuttila
Klassifikationen
06 Information und Dokumentation > 06.74 Informationssysteme ,
06 Information und Dokumentation > 06.99 Information und Dokumentation. Sonstiges ,
08 Philosophie > 08.25 Zeitgenössische westliche Philosophie ,
08 Philosophie > 08.44 Sozialphilosophie ,
08 Philosophie > 08.99 Philosophie. Sonstiges ,
50 Technik allgemein > 50.02 Technikphilosophie
AC Nummer
AC16998743
Utheses ID
68264
Studienkennzahl
UA | 066 | 944 | |