In der neuen Big-Data-Welt

Die Scientifica an Uni und ETH zeigte anschaulich, dass heute alle Forschungszweige mit grossen Datenmengen arbeiten.

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Der junge Forscher am Stand M18 sagt es, als hätte er es an diesem Tag schon tausendmal gesagt. Zwei Terabyte. So viele Daten verarbeitet der Computer, um die Niere einer Maus zu simulieren. Das ist Big Data. Ja, auch das. Im Duden steht die Definition: Technologien zur Verarbeitung und Auswertung riesiger Datenmengen.

Big Data ist mehr als Googles Sammel­wut persönlicher Datenspuren im Netz und vom Smartphone. Big Data ist aber auch keine neue Erfindung. Gelehrte haben schon im Mittelalter Informationen gesammelt, analysiert und Schlüsse daraus gezogen. Nur ist heute das Tempo dazu dank der Digitalisierung horrend, die weltweite Vernetzung durch das Internet bis in die hinterste Ecke der Erde geht beschleunigt voran, das Wissen vermehrt sich exponentiell, und der Nutzen ist faszinierend – und manchmal auch beängstigend.

Über 30'000 Besucher tauchten am Wochenende an der Scientifica, den Wissenschaftstagen an der ETH und der Universität Zürich, in diese neue Welt der vierten industriellen Revolution ein. Manches ist bereits Alltag, vieles aber Zukunftsmusik. Bei der Nierensimulation zum Beispiel werde es noch einige Jahre dauern, bis das Fernziel erreicht sei, den Stoffwechsel einer Niere zu modellieren, erklärt der junge Ingenieur vom Zürcher Zentrum für Integrative Human­physiologie. Die ­hochaufgelösten ­Bilder, die am grossen Monitor flackern, überzeugen den Laien aber bereits. Dank Computertomografie und Elektronenbeschleuniger konnten all die kleinsten Blutverästelungen des Organs simuliert werden. Habe man einmal verstanden, wie die Niere im Detail funktioniere, liessen sich neue Therapien – die Zahl der chronisch Nierenkranken steigt – entwickeln, erklärt der Forscher. Schneller, effizienter, am Bildschirm.

Manches ist bereits Alltag, vieles aber noch ­Zukunftsmusik.

Es ist reiner Zufall, dass kurz nach der Vorführung eine Hundertschar Tierschützer draussen auf dem Hochschulgelände gegen Laborversuche mit ­Tieren protestiert. Die friedliche Demonstration erinnert an die Worte des Ingenieurs. Ohne Tierversuche lasse sich die Computersimulation nicht machen, die Daten stammen von Nieren toter Mäuse. Aber vielleicht reduziert Big Data ­künftig ja tatsächlich die Zahl der Tierversuche.

Der Gang durch die Hallen der beiden Hochschulen zeigt: Die Verarbeitung grosser Daten ist keine neue wissenschaftliche Disziplin. Sie durchdringt alle Forschungszweige. Auch in den Geisteswissenschaften, zum Beispiel im Projekt Historische Statistik Schweiz online. In einem Hörsaal erklärt der Historiker ­Matthieu Leimgruber von der Uni Zürich, dass die Schweiz bereits um 1900 in der Gruppe der kleinen europäischen Länder wie Finnland, Belgien oder Schweden das reichste Land war – und zeigt auf eine Grafik auf der weissen Wand hinter ihm, die das belegt. «Zwei Jahrzehnte Forschung brauchte es, um diese Grafik zu erstellen», sagt der Professor. Gesammelte Daten zum Brutto­inlandprodukt (BIP) gibt es erst ab den 1970er-Jahren. Frühere Informationen mussten die Historiker mithilfe von Dokumenten und Statistik rekonstruieren.

Faszination und Zweifel

Solche historischen Recherchen kennen jene Ingenieure und Naturwissenschaftler nicht, die sich ausschliesslich auf Daten der Gegenwart konzentrieren können. Etwa das ETH-Institut für Raum- und Landschaftsentwicklung, das die Welt mit Laserscannern und Drohnen ausmisst und im Computer ­rekonstruiert. Die Virtual-Reality-Brille macht es möglich, Landschaften zu begehen, sie aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten und in die Zukunft zu blicken, zum Beispiel mit Windrädern oder Häusern mit Fotovoltaik.

Nicht immer versteht man den unmittelbaren Nutzen der Datensammlung. Etwa, wenn Geografen ­Hunderttausende Nachrichten von Tweets und Whatsapp auf bestimmte Begriffe analysieren, um herauszufinden, wie der Mensch seinen Lebensraum beschreibt.

Jedenfalls scheint es keine Grenzen mehr zu geben, um an Daten zu ­kommen und diese entsprechend zu verarbeiten. Bilderdaten helfen Drohnen, damit sie sich in der Luft zurechtfinden. Mithilfe von Infrarotdaten erkennt eine Spezialbrille, wohin der Träger blickt, um ihn dann mit weiteren Infos der Umgebung zu füttern. Derweil steht eine Menschenschlange geduldig vor der Body-Scan-Anlage, die von jedem Einzelnen einen 3-D-Ganzkörperscan anfertigt. Innert Sekunden erhält der Forscher ein detailliertes Abbild der Körperoberfläche, das ihm wichtige Erkenntnisse zur Verteilung von Fett und Muskelmasse im Körper liefert. Aus diesen Daten kann er das Gesundheitsrisiko beurteilen.

Vier Stunden lang wähnt man sich in der Zukunft, die aber näher denn je ist. Bei aller Faszination kommen zwischendurch Zweifel auf. Dafür gibt es die «­Science Cafés». Hier werden Frage gestellt wie: Nimmt uns der Roboter die Arbeit weg? Leben wir tatsächlich dank Schrittzähler und Smartphone gesünder? Wie gehen wir gegen Datendiebe vor? Erkennen wir im Zeitalter der Digitalisierung den Unterschied zwischen Lüge und Wahrheit? Nur die Zukunft wird die Antworten liefern.

So tut sich der Besucher der Scientifica am Abend noch etwas Gutes: Er liefert der Website des ETH-Spin-offs Selfnation die Daten seines Bauch-, Hüft-, Knie- und Wadenumfangs und seiner Schrittlänge. In zwei Wochen werden die massgeschneiderten Jeans per Post geliefert. Auch das ist Big Data.

Erstellt: 03.09.2017, 18:34 Uhr

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