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Der richtige Umgang mit Studien - Statistiken- Wahrscheinlichkeiten

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Das Datenvolumen verdoppelt sich weltweit alle zwei Jahre. Wissenschaft
trägt dazu in hohem Maße bei: Messdaten aus der Geologie, Modelle für die
Klimaforschung und Genomsequenzierung in der Medizin zeigen das
Potenzial der Digitalisierung. Ebenso werden mittels Big Data neue
Technologien, Produktionssysteme und Arbeitsprozesse entwickelt. All dies
erfordert Speicher-, Rechen- und Analysekapazitäten ebenso wie Regularien
und Gesetzen zum Umgang mit Daten. Wie also vollzieht sich der Wandel hin
zur Informationsgesellschaft? Was bedeutet die digitale Revolution für
unseren Lebens- und Berufsalltag?
Im dritten Seminar geht es um folgende Schwerpunkte:
 Geisteswissenschaften und Digital Humanities
 Gesellschaftliche Perspektive auf die digitale Revolution
 soziale, juristische, ethische Konsequenzen und Diskurse:
o Gestaltung und Flexibilität der Arbeit in Beruf, Management, Familie
o Bildung / eLearning
o Internetkriminalität und Cyberattacks
o Recht im Internet
o Zugang zu und Schutz von Daten

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Der richtige Umgang mit Studien - Statistiken- Wahrscheinlichkeiten

  1. 1. Studien–Statistiken-Wahrscheinlichkeiten Was Journalisten mit Studien, Statistiken und Wahrscheinlichkeiten machen (sollten)
  2. 2. Studien–Statistiken-Wahrscheinlichkeiten Ein Beispiel, das zu denken gibt
  3. 3. Studien–Statistiken-Wahrscheinlichkeiten „Wer grüne Socken trägt, isst gerne Schnitzel!“ Prof. Dr. Günter Müller, Computerwissenschaftler Freiburg
  4. 4. Studien–Statistiken-Wahrscheinlichkeiten Einige unangenehme journalistische Grundwahrheiten: Zahlen, Daten und Fakten machen Dir jede Dramaturgie Deiner Geschichte kaputt! Leser, Zuschauer, Hörer sind nicht zahlenaffin. Zu viele Journalisten scheitern bereits an der Prozentrechnung.
  5. 5. Studien–Statistiken-Wahrscheinlichkeiten Andererseits: - Geschichten ohne Daten sind weniger glaubwürdig - Unsere Nutzer wollen belegte Thesen und die Präsentation wissenschaftlicher Studien - Um Daten zu Geschichten zu verarbeiten, brauchen wir Kenntnis statistischer Methoden, Umgang mit Graphdatenbanken, Anwendung von Visualisierungsmethoden, Verständnis von Inferenzanalysen und vor allen Dingen die vier Grundrechenarten - Wir müssen Datenmengen strukturieren, um neue Beziehungsmuster und Zusammenhänge erkennen zu können
  6. 6. Studien–Statistiken-Wahrscheinlichkeiten Einen Meilenstein hat hier Andreas Holovaty gesetzt
  7. 7. Studien–Statistiken-Wahrscheinlichkeiten Einige Beispiele:
  8. 8. Studien–Statistiken-Wahrscheinlichkeiten
  9. 9. Studien–Statistiken-Wahrscheinlichkeiten Womit haben wir es also zu tun? Im weitesten Sinne mit Zahlen und statistischen Zerrbildern
  10. 10. Studien–Statistiken-Wahrscheinlichkeiten Die Sprachen der Daten und Ausgangsformate: Portable Data Format – PDF Comma separated Values – CSV Excel – Xls oder Xlsx Extended Markup Language – XML Word – DOC oder DOCX Javascript Object Notation – JSON
  11. 11. Studien–Statistiken-Wahrscheinlichkeiten Traue nur der Statistik, die Du selbst gefälscht hast!
  12. 12. Studien–Statistiken-Wahrscheinlichkeiten Traue nur dem Inferenz-Algorithmus, den Du selbst gewichtet hast
  13. 13. Studien–Statistiken-Wahrscheinlichkeiten Stimmt, die Zahl der Raucher ist von 1960 bis zum Jahr 2012 um mehr als ein Drittel gestiegen. Aber: Die Weltbevölkerung wuchs im gleichen Zeitraum noch wesentlich stärker. Der Anteil der Raucher an der Weltbevölkerung ist also gesunken. Wie lautet jetzt unsere Schlagzeile ?
  14. 14. Studien–Statistiken-Wahrscheinlichkeiten Fragen an Zahlen: - Wie breit und ggf. repräsentativ ist die Datenbasis? - Sind die Einzelbestände widerspruchsfrei? - Passen die präsentierten Zahlen eigentlich zum präsentierten Ergebnis bzw. zur Schlagzeile oder These? - Sind die angegebenen Zeiträume stimmig? - Kann ich die logischen Grenzen des Datenbereichs für mich deutlich ziehen? - Können die Zahlen durch Quellenangaben nachrecherchiert werden? - Wie genau sind die Befragungsumstände, Studien-Setting etc. erklärt? - Stimmt die Visualisierung oder haben sich falsch skalierte Achsen, Mengendarstellungen, Symbolgrößen etc. eingeschlichen? - Beruhen behauptete Zusammenhänge auf bloßen Korrelationen oder gibt es weitere Anhaltspunkte? - Liegt nur ein Ähnlichkeitsmuster vor oder kann ich weitere Korrelationen bis hin zu Kausalitäten geltend machen?
  15. 15. Studien–Statistiken-Wahrscheinlichkeiten Wie komme ich an seriöse Quellen? Wo kann ich nachfragen? - Open-Data-Initiativen - Statistik-Ämter - Science Media Center in Köln - Expertenrecherche über den idw - Usenet News Groups - Kollegen aus der Wissenschaftsredaktion (Doch die sind ansprechbar) - Telefonat mit den Verfassern der Studie
  16. 16. Studien–Statistiken-Wahrscheinlichkeiten Kritik, Anregungen, Fragen? peter@welchering.de www.welchering.de Auf Twitter: @welchering

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