Re: [InetBib] „Was sind eigentlich Daten?“

[martina.riegler <martina.riegler@xxxxxxxxxxx>]

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-------- Ursprüngliche Nachricht --------
Von: h0228kdm <h0228kdm@xxxxxxxxxxxxxxxx> 
Datum: 18.10.2013  21:00  (GMT+01:00) 
An: Internet in Bibliotheken <inetbib@xxxxxxxxxxxxxxxxxx> 
Betreff: Re: [InetBib] „Was sind eigentlich Daten?“ 
 
Sehr geehrter Herr Voß,

ich glaube nicht, dass man über Daten diskutieren kann, ohne den Anteil 
an Information zu hinterfragen. Dass die Informationswissenschaft zum 
Thema Datenakquisition, Datenerfassung, Datenverwaltung, 
Datenarchivierung, Data Mining etc. zu wenig sagt, wäre mir neu, zumal 
gerade die  Datenerfassung in der Dokumentation immer ein zentrales 
Thema war. Ebenso die Datenkompression durch Beseitigung von Noise und 
überflüssiger Redundanz, und die Informatinskomression durch Wissen.

Die eher neue Problematik von Linked Data und Big Data hängt nun damit 
zusammen, dass in den letzten Jahren die Übernahme von digitalen Daten 
(der manuellen Dateneingabe) immer wichtiger wurde, sowohl von anderen 
Rechnern, als auch von der zunehmenden Zahl an Sensoren und bildgebenden 
Verfahren. Hierin dürfte auch der Grund liegen, warum Kuhlen „‘Daten‘ … 
in der Regel synonym mit ‚Messdaten‘ verwendet.“, obwohl gerade in der 
bibliothekarischen Datenerfassung, noch immer große Datenmengen keine 
„Messdaten“ sind.

Um hier nur ein typisches Beispiel unserer Zeit für Big Data kurz zu 
erwähnen: Seit dem man Gravitationswellen aus dem Universum untersucht, 
empfängt man unglaubliche Mengen an Daten, die fast vollständig 
verrauscht sind. Aus ihnen die Bruchteile an Information und 
ausreichender Redundanz mit Bayesscher Wahrscheinlichkeit 
herauszufiltern ist eine wahre Kunst. Ähnlich war es bei den hunderten 
von Petabytes bei der Entdeckung der Higgs Bosonen. Auch Big data 
Prognosen in Echtzeit sind eine interessante Herausforderung, ebenso wie 
das Data Mining und die Verwaltung von Big Data in Clouds.

Grundsätzlich handelt es sich hier überall um Daten, weil Information, 
Rauschen und Redundanz Konglomerate bilden.
Wenn die DIKW-Pyramide ein zunehmendes „Verstehen“ erfordert, so muss 
man  vier Ebenen des Verstehens genau unterscheiden, obwohl unsere 
natürliche Sprache dafür gar keine eigenen Worte hat.
1. „Das Verstehen auf der Ebene der Informationstheorie. Ein Empfänger 
(ein Lebewesen oder auch ein Computer) einer Nachricht hat zum Beispiel 
etwas akustisch verstanden, reagiert aber beliebig. (Alter Spruch von 
Hundebesitzern. Mein Hund hört gut, er reagiert aber nicht.) Oder etwas 
ernster gesagt, ein ausreichend intelligenter Automat versteht Zeichen 
auf der Informationsebene, er vermag sie richtig zu decodieren und als 
neu, als redundant oder als Rauschen zu identifizieren.
2. Das Verstehen auf der Ebene der Semiotik. Ein Empfänger einer 
Nachricht hat diese inhaltlich verstanden, denn er erkennt die 
pragmatische Bedeutung der Zeichen auf der semiotischen Ebene. Er 
interpretiert sie und bringt sie in einen Zusammenhang mit anderen 
verwandten Begriffen. Auch das vermag schon jeder Hund, wenn man ruft, 
„komm her“, und er belegt sein Verständnis, indem er entsprechend 
reagiert.
3. Das Verstehen auf der Wissensebene. Der Empfänger versteht die an ihn 
gerichtete Nachricht nicht nur auf der informatorischen und der 
semiotischen Ebene, sondern erkennt auch noch die Begründung 
beziehungsweise die Konsequenzen, die sich aus dieser Nachricht ergeben. 
Auch diese Verstandesebene erfüllt beispielsweise ein Hund noch. So kann 
man erkennen, dass er beim Ruf „komm her“, unter bestimmten 
Randbedingungen sofort den Schluss zieht, dass er jetzt spazieren gehen 
wird.
4. Das Verstehen auf der Bewusstseinsebene. Ein Empfänger erkennt nicht 
nur den Wissensgehalt einer Nachricht, sondern reflektiert dieses Wissen 
auch noch in der Weise, dass er ein Wissen über sein Wissen gewinnt. 
Dies vermag ein Hund beispielsweise nicht zu leisten. Er kann 
erfahrungsgemäß über sein Wissen definitiv nicht nachdenken. Bei Affen 
wird seit Jahren versucht herauszufinden, wie weit sie diese Hürde zu 
überwinden vermögen, wobei man allerdings bei den Interpretationen 
entsprechender Versuche sehr vorsichtig sein muss. Erfahrungen bei 
Pferden, wie beispielsweise beim „Klugen Hans“, haben deutlich gemacht, 
mit welch spezialisierter Sensorik dieses Pferd begabt war, und damit 
eine Intelligenz (also ererbtes Wissen) besaß, das uns Menschen 
weitgehend unzugänglich ist.“
(Zwischen Informationsflut und Wissenswachstum S. 112/113; 2009)

MfG
Walther Umstätter

Am 2013-10-18 10:24, schrieb Jakob Voß:
> Hallo,
>
> Vielen Dank für den Verweis auf meinen Artikel in LIBREAS
> <http://libreas.eu/ausgabe23/02voss/>. Die daran anschließende
> Definition bezieht sich aber leider wenig auf auf Inhalt oder Thema
> des Artikels (nämlich Daten) sondern vor allem auf Informationen.
> Informationen sind nicht Thema meiner Untersuchung. Ich schreibe:
>
> "Während [...] Informationen in verschiedenen Disziplinen eine
> zentrale Rolle spielen, führend Daten als primärer
> Forschungsgegenstand noch immer ein Schattendasein. [...] Erst in den
> letzten Jahren ist neben rein affirmativen Trends wie Linked Data und
> Big Data auch eine kritische Auseinandersetzung mit der Frage zu
> beobachten, was Daten eigentlich sind."
>
> Angesichts des Hypes um Big Data, Open Data, Forschungsdaten etc.
> halte ich das Schweigen der Informationswissenschaft zu Daten für
> schade. Da hilft es nichts, ganz schnell von Date zu Informationen
> überzuleiten und die alten Diskussionen über den Informationsbegriff
> wieder hervorzuholen.
>
> Ich habe trotzdem einige Anregungen aus der Diskussion hier gezogen
> und unter <https://github.com/jakobib/libreas2013/issues/1>
> zusammengefasst. Sowohl die DIKW-Pyramide als auch Kuhlen hätten im
> Artikel zumindest erwähnt werden sollen. Mich würde von Rainer Kuhlen
> dazu interessieren, ob und wie er Daten und die formal-syntaktische
> Ebene Informationen von Informationen voneinander abgrenzt.
>
> Schöne Grüße
> Jakob Voß
>
> --
> Jakob Voß <jakob.voss@xxxxxx>, skype: nichtich
> Verbundzentrale des GBV (VZG) / Common Library Network
> Platz der Goettinger Sieben 1, 37073 Göttingen, Germany
> +49 (0)551 39-10242, http://www.gbv.de

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