Berechenbarkeit der Welt mit Stichprobe und Big Data

Stichprobenverfahren liefern ein umfangreiches Instrumentarium, um aus einer zwar begrenzten Datenmenge trotzdem stichhaltige Ergebnisse für eine Gesamtheit herzuleiten. Die wichtigsten Fragen hierbei sind: Welche Merkmalsträger will man beobachten und messen? Wie viele Merkmalsträger will oder kann man beobachten, d.h. wie groß soll die Stichprobe sein? Wie groß ist der Informationsverlust im Vergleich zur Vollerhebung aller Merkmalsträger? Wenn es gelingt, ein verkleinertes Abbild der Grundgesamtheit zu erzeugen, bezeichnet man die hierzu verwendete Stichprobe als repräsentativ.D.h. bezüglich der interessieren Merkmale wären dann die Ergebnisse einer solchen repräsentativen Stichprobe auf die Grundgesamtheit übertragbar. Mit Big Data haben diese Fragen eines gemein: es geht um so etwas wie die Berechenbarkeit der Welt. Big Data hat mit sich vervielfachenden Daten. Unter dem neuen Regime von Big Data muss man sich nicht mehr mit Stichproben begnügen, denn man hat ja bereits alle Daten des Gesamtkollektivs erfasst. Komplizierte theoretische Modelle werden durch direkt aus der Grundgesamtheit herausgefilterte Muster abgelöst: eine maschinell bearbeitete Empirie der Daten ersetzt die theoretische Erklärung. Soziale Prozesse werden anhand von Korrelationen berechnet, Datenmuster anhand von Algorithmen generiert. Trotzdem oder gerade deshalb bleibt nach wie vor die Frage nach der Tragfähigkeit von solchen Konzepten der Berechenbarkeit, d.h.  ob sich die Komplexität unserer Welt tatsächlich nur mit maschineller Rechenleistung bändigen lässt 

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