Predictive Policing in der Schweiz

Nach langer Abwesenheit melden wir uns wieder zurück. Bereits in einem früheren Beitrag haben wir das Predictive Policing behandelt. Jetzt hat Daniel Schurter von Watson in einer Artikelreihe wichtige Punkte zu Precobs und dessen Einsatz bei der Polizei in der Schweiz zusammengestellt. Da wir dem Artikel nichts mehr anzufügen haben, hier einfach die Links zu den Artikeln:

Schweizer Polizisten sagen mit Spezial-Software Verbrechen punktgenau voraus. Nachfragen sind unerwünscht.

Die Polizei blickt in die Kristallkugel

Interview mit Thomas Schweer

Das müssen Sie über Predicitve Policing wissen

Die neue Polizeisoftware darf keine Blackbox sein

 

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Blicken wir zurück

Big Data hat uns zwei Autorinnen nun über vier Monate begleitet. Wir haben viel gelesen, noch mehr gesurft und enorm viel gelernt. Was als Leistungsnachweis für das Modul IGEP begann, hat sich zu einer regelrechten Passion entwickelt. Beide haben wir das Bloggen als eine interessante Art empfunden, sich mit einem Thema zu beschäftigen und auch seine Gedanken und sein Wissen über ein Thema weiterzugeben.

In diesen vier Monaten haben wir uns vom Allgemeinen über gesellschaftliche Fragen bis hin zu Anwendungsbereichen und Zukunftsszenarien mit Big Data auseinander gesetzt. Dazwischen hat auch das BÜPF unser Interesse geweckt. Die technischen Aspekte wurden von uns weitgehend ignoriert, da wir unser Augenmerk auf die Anwendung und die Auswirkung von Big Data legen wollten. Wer sich aber für die technische Seite interessiert, kann sich zum Beispiel über bigdata.wordpress.com oder über das Big Data-Dossier von heise.de informieren.

Und wenn man dann merkt, dass die Blogbeiträge sogar gelesen und verlinkt werden, schlägt das Bloggerherz etwas höher. Gerne würden wir noch mehr Kommentare und Feedbacks zu unseren Artikeln erhalten. Die dürfen durchaus auch kritisch sein.

Trotz aller Freude: Dieses Projekt hat uns viele Stunden unserer spärlichen Freizeit und weit mehr ECTS-Stunden als gefordert gekostet. Mit dem Druck, regelmässig einen neuen Text zu publizieren, musste man auch umgehen lernen. Wobei dies vergleichsweise leicht fiel, da es uns grosse Freude bereitete. Es gab eigentlich keine Woche, an dem man nicht an einen Artikel recherchiert und geschrieben hat. Zudem haben wir unsere Texte immer auch gegenseitig vor der Publikation gelesen. Wer jetzt denkt, wir hätten uns gegenseitig zensuriert oder sonst wie beeinflusst liegt falsch. Die Zusammenarbeit war mehr als zufriedenstellend und dank dem gegenseitigen Lesen konnten wir einige sprachliche und grammatikalische Fehler vor der Publikation eliminieren. Der unter anderem so entstandene Datenaustausch ermöglichte uns, (Big) Data in einer Breite und Vielschichtigkeit zu erkennen, die wir heute nicht mehr missen möchten.

Der Blick voraus

Vielleicht wird dieser Blog weitergeführt… genügend Stoff für weitere Artikel gibt es zu Hauf und auch das Interesse am Thema und am Bloggen selbst ist nach wie vor da, einzig der Faktor Zeit könnte sich in den nächsten zwei Jahren aufgrund fortführender Studientätigkeiten als hindernd gestalten.

Wir hoffen, wir konnten den einen oder anderen Leser inspirieren, dass euch das Lesen ebenso Freude bereitete wie uns das Schreiben und dass auch in Zukunft hin und wieder jemand reinschaut.

(Autorin: E. A. Maurer)

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Was wir über euch wissen

Was wir über Euch wissen

Nun haben wir bereits etliche male über Datensammlungen, Datenanalysen usw. geschrieben, daher halten wir es für mehr als nur fair, Euch auch an unserer Datensammlung über Euch teilhaben zu lassen. Es ist nicht so, dass wir Euch mit irgendwelchen Systemen und Programmen überwachen. WordPress sammelt jedoch automatisch ein paar Daten über den Besucher einzelner Blogs, welche in der Blogadministration einsehbar sind. Es handelt sich hierbei um statistische und nicht um persönliche Daten. So haben wir einige spannende Fakten herausgefunden, mit denen wir nicht im Traum gerechnet hätten und die uns unheimlich motivierten.

So waren wir nicht nur überrascht wie viele Aufrufe unser Blog aus der Schweiz hatte (zugegeben, eine Vielzahl dieser Aufrufe stammen von uns selbst) sondern aus die Anzahl der Aufrufe aus Deutschland erstaunte uns. Mit insgesamt 6 Aufrufen aus den USA und Grossbritannien hätten wir ebenfalls nie gerechnet, wobei wir uns hierzu keine Illusionen machen und uns durchaus bewusst ist, dass dieser Blog für diese Personen eher ein nutzloser Treffer auf Google war, ebenso halten wir es mit den zwei Aufrufen aus Rumänien. Aber natürlich wollen wir niemanden irgendetwas unterstellen. Folgend die Aufschlüsselung der Aufruforte.

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Erstaunliche 41 Personen haben uns via Google gefunden. Erstaunlich hierbei finden wir, dass dies über 6 verschiedene Googles (u.a. .ch, .de, .ro, .com) geschah. Eine Vielzahl Aufrufe fand auch über die Blogs unserer Kommilitonen und unseres Dozenten statt. Ganze 6 Personen wurden durch Twitter auf uns aufmerksam.

Die beliebtesten Beiträge auf unserem Blog, abgesehen der Übersicht auf der Startseite waren folgende:

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Wie man seine Privatsphäre schützen kann, scheint nicht nur uns zu beschäftigen. Durch die einen Vergleich der verschiedenen Statistiken à la small Data, stellten wir fest, dass dieser Artikel unabhängig der jeweiligen Filterbubbles unter den Top 5 Resultaten von Google steht, wenn man nach Privatsphäre Zeitalter Big Data googelt. Die tägliche Statistik weist darauf hin, dass dies durchaus einige Besucher gemacht haben. Der Aufwand von E. A. Maurer zum erstellend diese Beitrages, sie hat dafür nebst allen Arbeiten in nur 14 Tagen ein gesamtes Buch gelesen, hat sich also mehr als gelohnt.

Mit Abstand am Meisten besucht wurde unser Blog im Mai, wobei jeder der 61 Besucher durchschnittlich 4.45 verschiedene Beiträge/Seiten besuchte. Der Juni holt mit seinen bis heute 46 Besuchern aber auf.

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Zu Beginn unseres Blogs hätten wir uns nie auch nur zu träumen gewagt, dass irgendjemand ausserhalb unseres Bekanntenkreises unseren Blog besuchen würde. Die Zahlen, resp. Grafiken, sagen da etwas vollkommen anderes aus.

An dieser Stelle möchten wir uns bei unseren Lesern für deren Aufrufe bedanken! Zudem möchten wir euch bitten, uns über das Kommentarfeld oder auch per E-Mail, Anmerkungen oder Kritikpunkte zukommen zu lassen. Natürlich nehmen wir auch gerne Lob entgegen. Besonders freuen würden wir uns auch, wenn Ihr uns sagen könntet, wie Ihr auf unseren Blog gestossen seid. Natürlich werden keine Daten (ausser denen, die Ihr in den Kommentarfeldern hinterlässt) veröffentlicht oder in irgendeiner Art und Weise gespeichert und/oder analysiert und selbstverständlich werden alle Informationen vertraulich behandelt. Wir sind schlicht und einfach nur neugierig, wie oben genannte Zahlen zustande kamen.

(Autorin: N. Christen)

Sämtliche Grafiken und Zahlen stammen von WordPress (stand 19.6.2014) und sind in der Administratorenansicht dieses Blogs einsehbar. Die Statistiken wurden automatisch und ohne Einfluss der Autorinnen erstellt.

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Was wird uns die Zukunft bringen?

Was wird uns die auf Big Data basierende Zukunft bringen?

Bei dieser Frage scheiden sich die Geister. Die einen sehen in Big Data das perfekte Mittel um einen allumfassenden Überwachungsstaat aufzubauen, die anderen sehen eine Zukunft, in der viele Probleme von Algorithmen bereits gelöst werden, bevor sie überhaupt entstehen. Fakt ist, durch Big Data ändert sich unser Leben grundlegend. Wie bei der Einführung des Buchdrucks (oder jeder beliebigen Technologie) werden die verschiedensten Lebensbereiche neu geordnet und unter Umständen gar neue Lebensbereiche generiert. Stellen Sie sich nur mal vor, wie das Internet die Welt verändert hat. Genauso verhält es sich mit Big Data. Ein totales Abblocken jeglichen Fortschritts aus Angst einer totalen Überwachung wäre ebenso fatal, wie eine blinde Erfinderwut aus lauter Angst vor einem Stillstand.

Mit Big Data lassen sich nämlich wunderbare Dinge anstellen. Für Krebskranke können die passenden Heilmethoden gefunden werden, Neugeborene können mittels Frühwarnsystem gerettet werden, die Polizei sorgt für eine sichere Umgebung und selbst Brände können mittels Big Data-Vorhersagen verhindert werden. Die Liste der aktuellen positiven Einflüsse auf unser Leben liesse sich ins unendliche weiterführen und der Nutzen von Daten wird erst gerade entdeckt. So gibt es auch die Vision eines vollständig individualisierten Welt. Hierzu ein schönes Beispiel einer solchen Zukunft bietet folgendes Video.


 

Auch die negativen Seiten von Big Data lassen sich nicht verschweigen. Zu Beginn unseres Blogs sind wird recht ausführlich auf die dunklen Seiten eingegangen. Gefährlich wird Big Data, wenn wir uns ausschliesslich auf die Aussagen der Algorithmen verlassen. Denn Big Data liefert nur das Ergebnis und nicht weshalb dieses Ergebnisses zustande kommt. Es könnte durchaus sein, dass ein Algorithmus ausspuckt, dass Personen, die orange Halstücher tragen zu Amokläufen auf öffentlichen Plätzen neigen. Werden aufgrund dessen, sämtliche Menschen mit orangen Halstüchern überwacht oder gar verhaftet ist das mehr als nur problematisch. Das gleich gilt, wenn vorsorglich Daten gespeichert werden (egal ob von Staaten oder Firmen), um diese später unter Umständen gegen einzelne Personen verwenden zu können. Mayer-Schönberger (S. 245) sieht auch ein Problem darin, das Big Data unter anderem auf Daten aus der Vergangenheit beruht. Somit würde es unmöglich, seine Vergangenheit hinter sich zu lassen und eine neue, unbelastete Zukunft zu starten.

Mayer-Schönberger (S. 247 ff) sagt aber auch aus, dass eine allumfassende Vorhersage mittels Big Data nie möglich sein wird, da er es auch in der Zukunft als unwahrscheinlich erachtet, dass sämtliche auf dieser Welt vorhandenen Informationen in analysierbarer Form zur Verfügung stehen können. Daher werden Vorhersagen, die auf Big Data basieren immer fehlerbelastet sein. Was wiederum dazu führt, dass man sich zu keiner Zeit nur auf diese Daten stützen sollte. Viel mehr dient Big Data als Ressource und Werkzeug. Ressourcen und Werkzeuge die von kreativen Menschen entwickelt werden, welche Bereiche erforschen die für Nicht-Dataanalysten jenseits allem Vorstellbaren sind.

Zusammenfassend kann also gesagt werden, dass unsere Welt durch Big Data vollkommen umgewälzt wird. Wohin uns die Zukunft führt, wird sich zeigen. Es wird eine Zukunft sein, die wenig mit der heutigen Welt zu tun haben wird. Was für eine Zukunft dies sein wird, kann niemand vorhersagen. Die Richtung jedoch kann jeder selbst mitbestimmen, indem er sich für seine Anliegen einsetzt und sich durch eigenständiges Denken selbst eine Meinung bildet. Denn die Zukunft von Morgen wird durch Taten von Heute gestaltet.

 

(Autorin: N. Christen)

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Wie wir (versuchten) unsere Kommilitonen in Sachen Big Data zu Schulen

Wie unter Über Uns erwähnt, entstand dieser Blog im Rahmen eines Leistungsnachweises an der Fachhochschule HTW Chur. Zu ebendiesem Leistungsnachweis gehört auch eine 45-minütige Schulung unserer Kommilitonen zu unserem Thema.

Am 7. Juni 2014 war es endlich soweit und unsere Schulung ging über die Bühne – oder doch eher über den Beamer. Da die Schulung am Samstag unserer Kompaktwochenendes in Chur stattfand, war nur knapp ein Drittel der Klasse anwesend, was wir natürlich ein wenig Schade fanden. Zumal wir der Meinung sind, ein nicht gerade unbedeutendes Thema für unser Studium in diesem Blog zu behandeln. Die Anwesenden Personen waren dafür interessant und nahmen auch aktiv am Unterricht teil.

Ziel der Schulung

Hauptziel unserer Schulung war es, nebst der Funktionsweise auch einige (wichtige) Anwendungen von Big Data näher zu bringen. Aufgrund dieser Beispiele wollten wir verdeutlichen, dass es verschiedenen Arten in der Anwendung von Big Data aber auch Unterschiede in den Datengrundlagen von Anwendungen gibt. Durch diese Gegenüberstellung verschiedener Beispiele, wollten wir den Studierenden die Möglichkeit geben, sich selbst ein Bild von Big Data mit all seinen Schwiegrigkeiten, offenen Fragestellungen, Risiken aber auch seinem immensen Potential zu geben. Zudem wurden auch Themen wie Datensammlungen durch den Staat und Datenschutz resp. die Bedeutung des Datenhandels für unsere Privatsphäre behandelt.

Ablauf der Schulung

Nach der Begrüssung starteten wir mit einem kleinen Spiel, welches die Funktionsweise von Big Data aufgrund des gestellten Handels mit nicht persönlich identifizierenden Datensets aufzeigen sollte. Hierbei sollten die Anwesenden herausfinden, wer sich hinter den Daten versteckt. Das Spiel wurde mit viel Humor aufgenommen, wobei allerdings angemerkt werden muss, dass diejenigen die mehr in unserem Umfeld verkehrten auch deutlich mehr Spass hatten. Dies war uns jedoch auch im Voraus bekannt und so waren wir sogar ein wenig überrascht, dass es allen Anwesenden gelungen ist, zumindest eines der Datensetz zuzuordnen (aus Datenschutzgründen können wir hier leider nicht weiter auf dieses kleine Spiel eingehen, da es sich bei einer der Personen hinter den Datensets um eine Studierende handelt, welche unsere Schulung als Zuhörerin besuchte). Anschliessend wurde der Begriff Big Data und das Problem um den Handel mit nicht persönlich identifizierenden Daten erläutert. Es folgte eine Auswahl an Big Data Anwendungen, genauer wurden PatientsLikeMe, Google Flu Trends, die Brandpräventation New Yorks, PredPol, die Bedeutung der sogenannten Vorratsdaten und die Busmap of Dhaka genauer vorgestellt und auch Unterschiede und Gemeinsamkeiten ebendieser erläutert. Vor der finalen Fragerunde wurden noch die Auswirkungen von Big Data auf die Arbeitswelt erläutert und mögliche Zukunftsszenarien gezeichnet.

Fazit

Das Durchführen der Schulung hat uns grosse Freude bereitet. Es machte uns Spass, unser im Rahmen diese Blogs erworbene Wissen zu teilen und so bei unseren Mitstudenten das eine oder andere Aha-Erlebnis herbeizuführen. Sehr interessant waren die Punkte, die unser Dozent bei der abschliessenden Fragerunde ergänzend ansprach und die unsere Botschaften wunderbar ergänzten und unterstützten. So entstand eine, unserer Meinung nach, interessante Lektion und wir hoffen, dass wir es schafften, dass sich der eine oder die andere ZuhörerIn ein wenig mit Big Data beschäftigen wird.

(Autorin: N. Christen)

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Big Data – mehr als eine Zukunftsvision

Wie in den vorausgehenden Beiträgen hervorgeht, ist Big Data schon längst keine Zukunftsversion mehr. Hier eine Zusammenfassung der wichtigsten  Anwendungen und Anwendungen welche einfach mal erwähnt sein sollten.

Während der Ausbreitung des H1N1 Virus im Jahr 2009 wurde die Medizinwelt auf Google Flu Trends aufmerksam.  Diese Anwendung wurde zufälligerweise wenige Wochen vor dem Auftreten von H1N1 in einer Fachzeitschrift der Öffentlichkeit vorgestellt. Die Autoren des Artikels behaupteten, dass Google durch die Analyse seiner erhaltenen Suchanfragen die Ausbreitung von Grippewellen in Echtzeit voraussagen kann. Und sollte Recht behalten, da die Daten von Google mit denjenigen des Centers for Disease Control and Prevention (CDC) überinstimmten. Letzteres berechnete die Grippewelle aufgrund der tatsächlich diagnostizierten Grippefälle in den USA. Google Flu Trends wurde in den darauffolgenden Jahren als Musterkind von Big Data gefeiert. (Mayer-Schönberger et al., 2013) Bis Anfang dieses Jahres bekannt wurde, dass Google die so genannten Peaks viel zu höher berechnet hat, als es tatsächlich Erkrankungen gegeben hat. (Butler, 2013)

Oren Etzioni entwickelte 2003 die Idee zu „Hamlet“. Hamlet ist ein Programm, welches die Ticketpreise von Fluggesellschaften vergleicht und gleichzeitig berechnet, ob die Preise tendenziell eher steigen oder sinken und empfiehlt den Kunden zu kaufen oder zu warten. Dies auf Grundlage der Daten der meisten amerikanischen Fluggesellschaften.  (Mayer-Schönberger et al., 2013)

Big Data umgibt uns bereits heute ständig. Spamfilter analysieren Mailinhalte mittels Big Data und sortieren verdächtige Mails aus. Online Partneragenturen berechnen, welche Personen zu uns passen (könnten). Beim sogenannten Targeting schalten Shopping Portale Werbung aufgrund unseres Kaufverhaltens auf den verschiedensten Webseiten auf. Sobald wir bei Google einen Begriff eingeben, werden uns mehr oder weniger passende Suchvorschläge angezeigt. Selbst die Autocorrect Funktion unserer Smartphones funktionieren mittels Big Data (Mayer-Schönberger et al., 2013). Kreditunternehmen berechnen unsere Kreditwürdigkeit aufgrund unseres Verhaltens im Internet und auf Social Media. Die Polizei von Santa Cruz verzeichnet mit Hilfe von PredPol einen markanten Anstieg an Festnahmen. Wie wenn nicht durch Big Data kann die Logistik von Frachthäfen – wie zum Beispiel in Hamburg – überhaupt bewältigt werden? (Spiegel, 2013)

Es gäbe noch unzählige Beispiele davon, wie sich Big Data bereits in unserem Alltag integriert hat. Denn ohne Big Data wäre das heutige Leben nicht mehr vorstellbar.

(Autorin: N. Christen)

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Daten schaffen Arbeit

Gartner Inc. sagt, dass bis 2015 4,4 Millionen Arbeitsstellen durch Big Data geschaffen werden (Ericson, 2012). Das ist zwar nur eine Trendanalyse, sehr unwahrscheinlich ist die Annahme aber nicht, denn es sind auch neue Berufsbilder am Entstehen. Sie heissen Data Scientist, Data Journalist und Data Designer.

Data Scientist

Data Scientists sind Mathematiker, Informatiker, Statistiker und andere Forscher, die mit Technologie wie Hadoop, MapReduce, Cloud Computing und der Datenvisualisierung umgehen können (Klausnitzer, 2013) und damit aus Big Data neue Erkenntnisse gewinnen.

Bereits heute baut das Geschäftsmodell von Kaggle auf dem Beruf des Data Scientist auf. Sie sagen von sich selber, die grösste Gemeinschaft von Datenwissenschaftlern weltweit zu sein (Kaggle – About, 2014). Unternehmen können Daten relativ günstig der Kaggle-Community zur Auswertung übergeben. In einer Art Wettbewerb werden von der Community die Daten ausgewertet. Das Unternehmen wählt schliesslich seinen Favoriten, der somit auch zum Gewinner des Wettbewerb wird (Klausnitzer, 2013).

Data Journalist

Im letzten Beitrag zu Big Open Data haben Sie bereits Heather Brooke kennengelernt. Sie gilt aktuell als eine der bekanntesten Datenjournalisten. Beim Datenjournalismus werden als Grundlage für einen Artikel nicht Interviews geführt und textbasierte Recherchen gemacht sondern Daten aus Verwaltung, Wirtschaft und Wissenschaft journalistisch aufbereitet. Bekannte englischsprachige Zeitungen wie der Guardian und die New York Times haben auf ihren Webseiten Datablogs die zeigen, was im Medienbereich mit Daten innovativ gemacht werden kann (Klausnitzer, 2013). Aber auch im deutschsprachen Raum gibt es bereits einige spannende Datenjournalismus-Blogs – eine kleine Auswahl:

Data Designer

Visualisierungen sind schneller und leichter zu lesen als unzählige Datensätze in Tabellen. Im Data Design geht es darum Daten so zu visualisieren, dass die resultierenden Fakten von verschiedenen Menschen gelesen und verstanden werden.

Open Data City (ODC), eine Agentur für Datenjournalismus und Datenvisualisierung aus Deutschland, hat dank ihren Visualisierungen bereits einige Preise gewonnen. So hat ODC zum Beispiel die Aktenschränke der Stasi mit den Datenbergen der NSA verglichen. ODC ist über Deutschland hinaus aktiv. Auch für die Schweiz hat ODC bereits Visualisierungen erstellt. Für die NZZ wurden die Lobbyisten im Bundeshaus den einzelnen Parlamentariern zugeordnet und im Auftrag der Digitalen Gesellschaft Schweiz wurden die Vorratsdaten von Nationalrat Balthasar Glättli visualisiert.

Diese und weitere Berufe, die im Umfeld von Big Data noch entstehen, können auch  für Informationswissenschaftler neue Arbeitsfelder erschliessen. Auf jeden Fall braucht es in naher Zukunft Spezialisten, die mit vielen Daten umgehen können.

(Autorin: E.A. Maurer)

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