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Alphabetisierung im KI-Zeitalter: Data Literacy

Data Literacy, zu dt. Datenkompetenz, bezeichnet die Fähigkeit, auf kritische Art und Weise versiert mit Daten umzugehen und diese kontextuell bewusst einzusetzen. Sie unterteilt sich in verschiedene Einzelkompetenzen wie Datenerfassung, -analyse oder -visualisierung. Besonders der Bereich Big Data erfordert eine neue Form der Alphabetisierung.

Wieso sollte jeder ein Datenliterat sein?

Für unsere heutige, digital-durchdrungene Gesellschaft ist die Datenkompetenz der einzelnen Mitglieder essenziell. Nur so kann die Digitalisierung umfassend vorangetrieben werden. Im Zuge dessen wird sich auch die Arbeitswelt verändern; sie wird zunehmend datengetrieben. Somit wird Data Literacy zukünftig zur Grundkenntnis, die Arbeitnehmer brauchen, um nicht auf der Strecke zu bleiben. Immer mehr Unternehmen erkennen, wie kostbar Daten für ihren wirtschaftlichen Erfolg sind und welcher Wettbewerbsvorteil der richtigen Nutzung von Zero Party Data oder Big Data-Technologien innewohnt. Daher ist es für sie von großer Wichtigkeit, dass auch ihre Mitarbeiter, durch alle Abteilungen hindurch, den Wert von geschäftskritischen Daten erkennen und in der Lage sind, deren Informationsgehalt zielführend und kompetent für ihre Arbeit zu nutzen.

Doch auch außerhalb des Jobs ist der kritische Umgang mit Daten und Informationen im Allgemeinen zu einer wichtigen Fähigkeit geworden. In Zeiten einer alles umfassenden Digitalisierung, Fake News und Smart Devices gilt es, neue Technologien und Informationen mit einem gesunden Maß an Skepsis einzuordnen und nicht allen Heilsversprechen blind zu vertrauen.

Ein amüsantes Beispiel, wie sogar reale Daten im falschen Kontext täuschen können, zeigt die Website tylervigen.com. Hier finden sich die absurdesten (Nicht-)Korrelationen, dargestellt in professionell anmutenden Diagrammen. Auf Grundlage dessen könnte bspw. angenommen werden, dass es einen Zusammenhang zwischen der Zahl an Menschen, die in einem Pool ertranken und Filmen, in denen Nicolas Cage mitspielte, gäbe. Das lassen wir jetzt einfach mal so stehen. 😉

Datenkompetenz in Zeiten der Corona Krise

Besonders jetzt, in der unsicheren Lage der Corona Krise, wollen sich Menschen auf die vermeintlich sicheren Daten verlassen, die täglich aktualisiert und neu veröffentlicht werden. Doch warum das nicht so einfach geht, erklärt Katharina Schüller auf dem Blog des Hochschulforums Digitalisierung. So können die berechneten Modelle zur Verbreitung und Sterblichkeitsrate des Virus nur vage Aussagen über die Wirklichkeit treffen. Die vorhandenen Daten seien für eine zuverlässigere Berechnung unzureichend und nicht repräsentativ. Vor allem aber die exponentielle Ausbreitung des Virus mache eine Prognose schwer.

Ein Beispiel für die mögliche Fehlinterpretation der Daten birgt die Betrachtung von Neuinfektionen mit Covid-19. Diese mit den verhängten Ausgangsbeschränkungen allein zu korrelieren, sei falsch, meint Schüller. So lässt sich die gesteigerte Infektionsrate u.a. auf ein neuartiges Testverfahren zurückführen, das schnellere und damit mehr Tests von Verdachtsfällen ermöglicht.

Ein kritischer Blick auf diese Zahlen ist also wichtig, um nicht in Panik zu verfallen, aber den Ernst der Lage auch nicht zu unterschätzen. Erst in den nächsten Wochen wird sich wirklich zeigen, wie erfolgreich die getroffenen Maßnahmen zur Eindämmung des Virus sind.

Wie erreichen wir Data Literacy?

Datenkompetenz an Schulen und Hochschulen

Ein erster Schritt nachhaltiger Datenkompetenz innerhalb der Gesellschaft ist das entsprechende Lehr- bzw. Lernangebot, beginnend in der Schule. Um bei der Digitalisierung nicht abgehängt zu werden, müssen die Datenexperten von morgen bereits heute an das Thema herangeführt werden. Durch passende Angebote in den Schulen bzw. die direkte Integration von Data Science Aspekten in die einzelnen Fächer, würden Schüler von Anfang an für den Umgang mit Daten sensibilisiert werden. Diese Kenntnisse wären ein wichtiger Grundstein für ihren weiteren (digitalen) Werdegang.

Um dieses Ziel zu erreichen, muss jedoch noch einen Schritt weiter gedacht werden. Schüler können Datenkompetenz nur von datenkompetentem Lehrpersonal erlernen. Dafür muss es auch an Hochschulen entsprechende Studienangebote geben. Doch nicht nur angehenden Lehrern müssen die einzelnen Komponenten von Data Literacy vermittelt werden. Vielmehr müssen die entsprechenden Lehrveranstaltungen studienübergreifend sein, um Studierenden aller Fächer den kompetenten Umgang mit Daten zu vermitteln. Nur so erreicht die Digitalisierung zukünftig alle Branchen und Fachbereiche.

Datenkompetenz im Unternehmen

Auch Unternehmen müssen zunehmend data driven werden, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Natürlich braucht es dazu ausgebildetes Fachpersonal, sprich Data Scientists. Sie wissen, wo sich die wertvollen Daten verstecken, wie sie zu interpretieren und schlussendlich als ultimativer Wettbewerbsvorteil einzusetzen sind. Doch Data Scientists allein reichen nicht aus. Auf allen Ebenen sind deshalb Datenliteraten notwendig, die genau wissen, wie sie die vorhandenen Daten für ihre Arbeit nutzen können. Weiterbildungen und Beratungsangebote sind ein guter Schritt, dieses Ziel zu erreichen.

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