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Zur Person
Stei Derenz, geboren 1968, absolvierte 2016
das Bachelorstudium im Studiengang Infor
mation und Dokumentation an der Fachhoch
schule Potsdam und ein Jahr später dort
auch das Masterstudium Informationswissen
schaten mit dem Studienschwerpunkt
Wissenstransfer und Projektkoordination.
PRAXISERFAHRUNGEN
langjährige Arbeit und vielfältige Praxis
erfahrungen als studentische Hilfskrat in der
Bibliothek des Wissenschatsparks Albert
Einstein auf dem Telegrafenberg in Potsdam
sowie in der Tageszeitung taz in Berlin
10jährige Tätigkeit als selbstständige Unter
nehmerin in der Gastronomie
Grundstudium der Philosophie, Kunst
geschichte und Religionswissenschat an
der FUBerlin
Ausbildung und Arbeit als Goldschmiedin
INFORMATIONSWISSENSCHAFTLICHE
SCHWERPUNKTE
Informationsethik, Philosophie der Information,
Data Science
AUSZEICHNUNGEN
DeutschlandStipendium
Stei Derenz
EMail: [email protected]
EMail: [email protected]
Data Science aus Sicht informationswissen-schatlicher Forschung – Ein systematischer Überblick (Systematic Review)Masterarbeit von Stei Derenz
Masterarbeit
TITEL
Data Science aus Sicht informationswissen
schatlicher Forschung – Ein systematischer
Überblick (Systematic Review)
SCHLAGWORTE
Data Science, Big Data, Systematic
Review, Erkenntnistheorie, Data Scientist,
Datenwissenschat
BEARBEITUNGSZEITRAUM
März – August 2017
GUTACHTER
Prof. Dr. HansChristoph Hobohm
Prof. Dr. Rolf Däßler
MasterDay 2017 — Masterarbeiten aus dem Fachbereich Informationswissenschaten der Fachhochschule Potsdam
Inhalte und Ergebnisse
FORSCHUNGSFRAGE (FF) UND
UNTERFRAGEN (UF)
FF: Was verbindet die aktuelle informations
wissenschatliche Forschung mit dem Thema
Data Science?
UF1: Wie werden die erkenntnistheoretischen
Auswirkungen vor dem Hintergrund von Big
Data bewertet?
UF2: Was lässt sich daraus für die Informati
onswissenschat ableiten?
METHODE
In dieser Arbeit wurde die Methode des
Systematic Review angewandt. Da diese For
schungsmethode im Bereich deutschsprachi
ger Bibliotheks und Informationswissenschat
bisher noch wenig Verbreitung gefunden hat,
wird sie in einem Exkurs ausführlicher erläu
tert. Vor dem Hintergrund der Forschungs
frage wurden nach vordeinierten Ein
und Ausschlusskriterien ausgewählte Artikel
narrativ und statistisch ausgewertet und
zusammengefasst. Zuvor wurde der Such
prozess übersichtlich dokumentiert, um
replizierbar zu sein.
ZIEL
Diese Arbeit untersucht die Rolle von Data
Science in der aktuellen informations und
bibliothekswissenschatlichen Forschung.
Diesbezüglich wird der aktuelle Diskurs um
Big Data berücksichtigt und danach gefragt,
wie vor dem Hintergrund eines postulierten
BigDataParadigmas zu erkenntnistheoreti
schen Problemen Stellung genommen wird.
Darüber hinaus soll dargelegt werden, wie sich
die Informationswissenschat vor dem auf
strebenden Feld der Datenwissenschat (Data
Science) positioniert und welche Aufgaben
sich zuküntig für sie ableiten lassen.
ERGEBNISSE
Von insgesamt rund 700 wissenschatlichen
Zeitschritenartikeln zu diesem Thema wurden
15 Arbeiten ausgewählt und nach Auswertung
folgende drei Themenschwerpunkte identii
ziert: Beruf Data Scientist, domänenspezii
sche Fragestellungen sowie Texte zur allge
meinen Philosophie der Daten. Neben der
Beleuchtung des Berufsbildes des Datenwis
senschatlers und unterschiedlichen bereichs
speziischen Fragestellungen wurden insbe
sondere erkenntnistheoretische Probleme auf
breiter Ebene diskutiert. Außerdem setzt man
sich kritisch mit ontologischen, ethischen
und politisch motivierten Fragestellungen zum
Thema Daten auseinander.
FAZIT
Die informationswissenschatliche Expertise,
welche sich traditionell aus dem Umgang
mit Informationen und zunehmend auch
kontextabhängigen Daten (wie z. B. For
schungsdaten) sowie Erfahrungen kritischer
LISForschung ergibt, kann und sollte
(Erkenntnis) Theorie und Praxis von Data
Science bereichern.
Flussdiagramm zum Such und Selektionsprozess, Quelle: Eigene Darstellung
Die brückenbauende Funktion der Informationswissenschaft
Quelle: Eigene Darstellung mit Bezug auf L. Floridi: „Ethics in the Age of Information“, Video: 17:34 bis 18:14.
Online: https://www.oii.ox.ac.uk/videos/turing-lecture-ethics-in-the-age-of-information (Zugriff: 25. 09. 17)