„Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts“, „Daten sind das neue Gold“ - solche Vergleiche werden häufig benutzt, um zu beschreiben, wie wertvoll Daten in der digitalen Wissensgesellschaft sind. Auch wenn die Bilder nicht exakt zutreffen, so wird doch deutlich, dass das kluge Management von Daten immer wichtiger wird.

In der Geophysik werden zum Beispiel Daten zu Vulkanaktivitäten erhoben, in der Gesundheitswissenschaft geht es um die Auswertung von Bewegungsdaten, in der Medienwissenschaft werden Hass-Nachrichten ausgewertet. Wirtschaftswissenschaften berechnen die Rendite von Finanzprodukten.

Fazit: Die Fülle der Informationen ist enorm. Die erfassten Daten sind aber erst dann brauchbar, wenn sie auch analysiert und eingeordnet worden sind.

Die Digitalisierung schreitet immer weiter voran. So wird es für Forschende nicht nur wichtiger, große Datenmengen zu generieren. Sie müssen auch mit diesen Mengen umgehen können – zum Beispiel bei der Planung und Auswertung von Studien. Doch bisher gibt es auf diesem Gebiet noch zu wenig Expertise.

Data Science Center bringt Fachbereiche zusammen

Das Data Science Center der Bremer Universität, kurz DSC, will das ändern. Das interdisziplinäre Institut möchte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aller Fachbereiche dabei unterstützen, das Maximum aus ihren gesammelten Daten herauszuholen. Das geschieht, indem sie eine Infrastruktur nutzen können, die auf große Datenmengen ausgerichtet ist. Denn: „Daten alleine sind es nicht“, betont Rolf Drechsler, Sprecher des Data Science Center und Professor für Rechnerarchitektur an der Universität Bremen. „Es braucht geeignete Analysemethoden, um neue wissenschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen. Diese bieten wir im Data Science Center.“

Etliche Fachbereiche sind schon dabei. Das Interesse ist groß, auch an den Fortbildungen in Data Science, die für Doktorandinnen und Doktoranden sowie Postdoktorandinnen und Postdoktoranden angeboten werden.

„Data Science ist eine Querschnittsdisziplin, mit der sich aus Datenschätzen neues Wissen gewinnen lässt“, erklärt Lena Steinmann. Die promovierte Geowissenschaftlerin ist Koordinatorin im Data Science Center. Sie weiß aus eigener Erfahrung, wie groß die Datenmengen sind, die erhoben und auswertet werden müssen. „Wir als Data Science Center stehen an der Schnittstelle zwischen Daten, Mathematik, Informatik, Statistik und Anwendung.“

Das heißt, Methoden aus der Mathematik und Informatik werden mit konkreten Anwendungsfeldern in den Natur-, Ingenieurs-, Gesundheits-, Geistes- oder Sozialwissenschaften verknüpft. Damit können die Datenbestände in neuer Qualität aufbereitet, analysiert und visualisiert werden. Dabei kommen sowohl statistische Verfahren als auch Methoden der künstlichen Intelligenz - wie maschinelles Lernen - zum Einsatz. „Es ist uns wichtig, alle Fachbereiche und Wissenschaftsschwerpunkte zusammenzubringen. Die kooperative Wissenschaft ist die Zukunft,“ sagt Rolf Drechsler: „Im Data Science Center wird ein gemeinschaftlicher Prozess angeregt und Forschenden aller Disziplinen ein Zugang zu neuen Technologien ermöglicht.“

Wie fließen Daten? Das DSC vermittelt das Wissen darüber

Lars Hornuf ist Mitglied im DSC. Der Professor für Betriebswirtschaftslehre beschäftigt sich am Fachbereich Wirtschaftswissenschaft insbesondere mit Finanzdienstleistungen und Finanztechnologie. Seine Arbeitsgruppe hat als Förderung einen DSC Seed Grant erhalten. Derzeit erforscht er mit seinem Team, wie auf Crowdworking-Plattformen Datenschutz betrieben wird. „Viele technische Fragen kann ich als Wirtschaftswissenschaftler gar nicht beantworten. Zum Beispiel, welche Daten über bestimmte Server fließen. Da brauche ich Informatikerinnen und Informatiker, die mir erklären, wie der Datenflow funktioniert, wie Server-Protokolle erstellt werden und wer alles Zugriff darauf hat.“ Es sei außerdem spannend, über das Data Science Center zu erfahren, welche Methoden andere Disziplinen anwenden und Kontakt zu diesen Fachbereichen zu bekommen.

Auch Cornelius Puschmann, Professor für Kommunikationswissenschaften an der Universität Bremen, sieht viele Vorteile darin, sich als Mitglied des DSC mit anderen Fachbereichen zu vernetzen. „Ich erhoffe mir, dass aus dem Austausch neue gemeinsame Forschungsprojekte entstehen.“

Wie verbreiten sich Hass-Botschaften in sozialen Medien?

Puschmann erforscht, wie sich Fake News und Verschwörungstheorien über digitale Kommunikation in Online-Nachrichten und auf Social-Media-Kanälen verbreiten. Dafür erhebt er große Datenmengen über Desinformationen in den sozialen Medien. „Wir sammeln die Postings zum Beispiel in öffentlichen Gruppen und in Tweets. Wir möchten wissen, wie oft ein Nachrichtenbeitrag geteilt wurde. Um daraus Erkenntnisse ableiten zu können, müssen diese Daten ausgewertet werden.“

Es geht also nicht nur um das reine Sammeln der Daten, es geht auch darum, die Informationen in Beziehung zueinander zu setzen: Welche Fehlinformationen verbreiten sich zum Beispiel besonders gut, welche Rolle spielen dabei Emotionen und welche Formulierungen werden dabei genutzt? „Da ich computergestützte Methoden anwende, hilft es mir sehr, die Infrastruktur und die großen Server des Data Science Center zu nutzen. Da reicht der heimische Computer schon lange nicht mehr“, so Puschmann.

Zusammenarbeit mit der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur

Forschungsdaten spielen an der Universität Bremen eine große Rolle. Gerade wird mit Bremer Beteiligung die Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) aufgebaut. Ziel der NFDI ist es, Datenbestände von Wissenschaft und Forschung systematisch zu erschließen, nachhaltig zu sichern, zugänglich zu machen sowie weltweit zu vernetzen. Der Bezug zwischen DSC und der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) ist eng: Das eine geht nicht ohne das andere, so Lena Steinmann. „NFDI ist dafür da, Daten nutzbar zu machen. Das Data Science Center ist dazu da, aus diesen Daten Erkenntnisse zu gewinnen.“

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