IuM-Professor veröffentlicht meistgelesenes Paper im Journal of Statistics and Data Science Education

Gemeinsam mit drei Wissenschaftlern anderer Hochschulen hatte Horst zur Relevanz von kausalen Zusammenhängen im Themenfeld Big Data einen Beitrag in der renommierten Zeitschrift “Journal of Statistics Education”, einem Fachjournal der American Statistical Association, veröffentlicht.

Gerade im digitalen Zeitalter sei ein bewusster Umgang mit den großen Datenmengen, die uns zur Verfügung stehen, von großer Bedeutung, „... somit muss dies gerade auch in der statistischen Ausbildung gelten“, fordert Jörg Horst, der im Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Mathematik (IuM) lehrt.

Dass Korrelation nicht Kausalität bedeutet, ist in der Wissenschaft eine bestens bekannte Unterscheidung zwischen Ursache und Wirkung von Zusammenhängen. Doch erst seit einigen Jahrzehnten werden – unter anderem durch Forschungen zur "Künstlichen Intelligenz" (KI) – Methoden entwickelt, um mehr über kausale Zusammenhänge aussagen zu können. „Gerade in der KI ist es wichtig, Ursache und Wirkung auseinander zu halten. Man möchte aus Daten richtige Handlungen ableiten“, erklärt Horst. „Darum müssen Konzepte einbezogen werden, die Ursache und Wirkung unterscheiden.“ Wesentlicher Bestandteil der statistischen Ausbildung von Studierenden muss daher sein, dass Schlussfolgerungen aus Daten und deren Analysen stets kritisch zu hinterfragen sind.

Dass die Thematik in der Wissenschaft auf großes Interesse stößt, zeigt die Altmetrik-Kennzahl der Aufrufe des Papers: Unter circa 15 Millionen Artikeln erscheint er unter den fünf Prozent der meistgeklickten Artikel. „Natürlich machtso eine Rückmeldung auch ein wenig stolz, aber vor allem freut es mich, dass es uns mit dem Paper gelungen ist, die Thematik wieder in den Fokus zu rücken“, schließt Horst. (th/she)