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Redescription Mining: Schatzsuche im Datendschungel

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Normalerweise formulieren Forscher eine Hypothese und prüfen diese auf ihre Richtigkeit, wenden dazu Methoden und Messungen an. Doch Pauli Miettinen vom Max-Planck-Institut für Informatik in Saarbrücken dreht den Spieß um – nutzt das sogenannte Redescription Mining.

Normalerweise stellen wir eine Anfrage an unseren Computer und dieser antwortet darauf. So kennt man es von Apples Siri, genauso jeder anderen Suchfunktion. Je nach Anfrage gibt es verschiedene, mehr oder weniger brauchbare Suchergebnisse. Pauli Miettinen hat dies umgekehrt.

Er hat Computer dazu gebracht Fragen auf zuwerfen, basierend auf Zusammenhängen, die dieser erkennt. „Im Grunde machen wir nichts anderes, als eine neue Hypothese aus vorhandenen Daten zu generieren.“, so Pauli in einer Mitteilung der Max-Planck-Gesellschaft.

Eine kleine, wissenschaftliche Revolution

Damit ergeben sich Hypothesen aus Daten statt willkürlich. Beweise für die Funktionalität seiner Methode schuf er durch die Anwendung auf die finnische Politik. So speisten Miettinen und sein Team die Informationen zum sozialen Hintergrund von 675 Politikern, außerdem deren Antworten auf 31 Fragen – etwa: „Sind Sie dafür, dass Sterbehilfe legalisiert wird?“ in eine Redescription-Mining-Software ein und kombinierten diese Daten mit denen eines Onlineportals zur Entscheidungsfindung für Wahlen, dem deutschen Pendant zum Wahlomat. So ließ sich mit vergleichsweise geringem Aufwand herausfinden, dass Personen zwischen 34 und 74 Jahren sowie Personen, die Kinder haben, Sterbehilfe eher ablehnen – ein Beispiel von vielen.

Im Fragenkatalog des Online Portals wurde lediglich gefragt, ob man Sterbehilfe befürwortet oder nicht. Die Software aber stellt einen sehr viel komplexeren Zusammenhang her, indem sie verschiedene Gemeinsamkeiten zwischen den Personen aufdeckt, die sich für oder gegen Sterbehilfe aussprechen. „Sie liefert im Nachhinein ganz neue Aussagen und generiert wertvolle Antworten auf Fragen, an die man damals noch gar nicht gedacht hatte“, sagt Pauli Miettinen.

Software steht allen für wissenschaftliche Arbeiten zur Verfügung

Selbst wenn der Begriff Redescription Mining für Nichtinformatiker ungewohnt und abstrakt klingen mag, regt Pauli Miettinen Forscher anderer Disziplinen an, die Software zu nutzen. Sie sei einfach zu bedienen und für ganz verschiedene Fragestellungen nutzbar. Zudem eigne sie sich sowohl für sogenannte bestätigende als auch für explorative Analysen. Diese unterscheiden sich darin, dass eine Analyse entweder mit oder ohne Arbeitshypothese startet.

Die explorative Analyse mit Redescription Mining ist geradezu eine Überraschungskiste, die alte Hypothesen stürzen oder auch neue hervorzaubern kann – ein Mittel zur Schatzsuche im Datendschungel. (mpg/iovolution)

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