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refining data to knowledge
Methodologie:
InfoMine entstand anhand detaillierter - am sozialwissenschaftlichen Forschungsprozeß orientierter - Überlegungen. Viele Details dieses Instruments haben ihre Ursprünge oder Parallelen in der sozialwissenschaftlichen Theorie:
1. Vorerfahrungen als Voraussetzung für Wissen
2. Sprache als Medium für Wissen
2.1. Definitionen
2.2. Hypothesen
2.3. Theorien
3. Gegenständlichkeiten und Strukturen
4. Daten, Information und Wissen
5. Bewertungen und Entscheidungen
6. Nutzenfunktion
1. Vorerfahrungen als Voraussetzung für Wissen.
Alles Wissen kann als historisches Produkt (s.u.) aller subjektiv gewonnenen und dann weitergegebenen Wahrnehmungen, Bewertungen und Schlußfolgerungen aus der Konfrontation mit der Realität umschrieben werden ('Erfahrungen'). Dabei spielen weniger emotional-affektive als mehr auf Erkenntnis und Erklärung abzielende Erfahrungen eine Rolle. Der kumulierte Wissensfundus wird in diesem umfassenden Sinne allgemein als 'Wissenschaft' bezeichnet. Wissensvermittlung ist somit eine auf kollektiven Vorstellungen basierende Vermittlung von nicht selbst gemachten Vorerfahrungen. Vorerfahrungen sind also verfügbare, aus der Vergangenheit ableitbare Erkenntnisse - nie losgelöst von spezifischen Annahmen über die Wirklichkeit (Hypothesen) und vermittelt durch Sprache oder logischen / mathematischen Regeln.
Wissen ist nicht statisch, sondern zeitlicher Dynamik unterworfen:
- der Zuwachs an Wissen entwickelt sich in (nahezu) allen Disziplinen exponentiell,
- sozialwissenschaftliche Aussagen (z.B. auch über Organisationen und Märkte) lassen sich mit der Erweiterung durch den Faktor Zeit gleichermaßen präzisieren und validieren,
- sozialwissenschaftliche Erfahrungen unterliegen Veränderungen,
- Wissenschaftliche Methoden und Vorgehensweisen diffundieren zunehmend in Bereiche der Wirtschaft und des öffentlichen Lebens
InfoMine schafft die Möglichkeit, zu allen Gegenstandsbereichen numerische Daten abzulegen und - aufgebrochen mit dem Faktor Zeit - jederzeit schnellstens abzurufen. Die Funktionalität von InfoMine unterstützt ideal die Evaluation von Hypothesen unter Berücksichtigung der zeitlicher Dynamik im Rahmen des durch Daten verfügbar gemachten Gegenstandsbereichs. Daraus resultiert Wissen.
2. Sprache als Medium für Wissen
Basis aller Kommunikation ist eine implizit als gegeben vorausgesetzte Sicht der Verwendung von Begriffen (in stärker formalisierten Gebieten auch Symbole und Regeln) und den dabei unterstellten und als bekannt vorausgesetzten Bedeutungen. In der Alltagssprache sind inkongruente Bedeutungsgehalte der verwendeten Begriffe bei den an der Kommunikation Beteiligten eher ärgerlich denn bedeutsam. In der Wissenschaftssprache oder bei der Verständigung über wirtschaftsrelevante Sachverhalte in Unternehmen (z.B. Festlegung eines Marketingplans unter Beteiligung aller Ressorts) sind derartige Konsequenzen problematischer.
Es gilt folgende Typen von Definitionen zu unterscheiden, denen z.B. bei der begrifflichen Klassifikation von Datenmaterial, deren Ablage in einem multidimensionalen Datenhaltungssystem, und bei dem Retrieval eine häufig nicht bedachte Rolle zukommt:
a. Die Nominaldefinition: Darunter versteht man eine Festsetzung, daß ein bestimmter Ausdruck A1 gleichbedeutend mit einem anderen Ausdruck A2 sein soll, wobei die Bedeutung des anderen Ausdrucks A2 als bekannt vorausgesetzt wird. Dabei kann die Festlegung von Begriff ('Definiendum') und Erklärung ('Definiens') pragmatisch und willkürlich erfolgen. Beim Erstellen hierarchisch-kategorialer Begriffssysteme ist daher vor der Verwendung dieser Begriffe deren Inhalt und Bedeutung eindeutig festzulegen, um begriffsinhaltliche Assoziationen zu vermeiden und Eindeutigkeit sicherzustellen.
b. Die analytische Definition: Ein Begriff wird auf seine Bedeutung hin analysiert. Es wird also eine Behauptung darüber aufgestellt, daß ein bestimmter Ausdruck von bestimmten Personen in bestimmter Weise verwendet wird, d.h. daß einem bestimmten Ausdruck eine bestimmte Bedeutung zugeschrieben wird. Diese Aussage kann empirisch überprüft werden, und damit richtig oder falsch sein.
So sollte bei der Erstellung des hierarchisch-kategorialen Begriffssystems von allen Nutzern eines Informationssystems (z.B. Controlling, IT, F&E, Marketing und Leitung) den verwendeten Begifflichkeiten die gleichen Inhalte zugeschrieben werden, um Mißverständnisse bei der Nutzung und der Interpretation von Zahlen auszuschließen. Wird festgestellt, daß die Nutzer den Begriffen unterschiedliche Inhalte zuschreiben, so ist im Rahmen von Nominaldefinitionen Begriff und Inhalt eindeutig zu spezifizieren. Darüberhinaus - und dies ist noch wichtiger - muß bei den Festlegungen, welche Daten von einzelnen Unternehmensteilen zugeliefert werden auch die Art, Herkunft, Gültigkeit, etc. des Datenmaterials exakt spezifiziert werden - um systematische Verzerrungen sowie gleichermaßen Datenkontamination wie -konfundierung zu vermeiden.
c. Die operationale Definition: Die meisten der nicht alltagssprachlich verwendeten Begriffe kennzeichnen sich durch komplexe Bedeutungsgehalte; dazu korrespondiert auch ein analog komplexes Bündel empirischer Entsprechungen. Die operationale Definition eines Begriffes beinhaltet explizite Zuordnungsregeln empirischer 'Indikatoren' zu den verwendeten Begriffen. Beispielsweise kann das Begriffskonstrukt "Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung" nicht adäquat über eine einzige Variable ausgedrückt werden, sondern besteht aus einer Vielzahl von Konten, die in ihrer Gesamtheit und ihren Abhängigkeiten als empirische Entsprechung gelten. Auch der Begriff "Lebensqualität" bekommt seine eigentliche inhaltliche Bedeutung faktisch aus einer Anzahl unabhängiger Variablen (Einkommen, Zufriedenheit mit den relevanten Aspekten im privaten Bereich, Erfolg in den beruflichen Facetten, ...), die aber im Gegensatz zum vorhergehenden Beispiel durchaus zu einem Gesamtindex verrechnet werden dürfen.
InfoMine ist für die präzise begriffliche Datenverschlagwortung, -ablage und -suche konzipiert. Hierbei sind die verfügbaren Daten über drei hierarchisch sich ausdifferenzierende Dimensionen mit frei wählbaren begrifflichen Ordnungsschemata - vom allgeinen zum zunehmend besonderen, operationalen oder empirischeren - zugänglich. Als vierte Dimension steht die Zeit zur Verfügung. Die präzise Abbildung der Wirklichkeit wird durch das Aufbrechen jeder Dimension mit maximal 3 Variablen mit beliebiger Anzahl von Ausprägungen erreicht. Das Konzept der mehrstufig operationalen Definition mit der Zuordnung komplexer empirischer Inhalte ist dabei einzigartig gelöst.
Hypothesen sind (sehr verkürzt) Aussagen über behauptete Zusammenhänge, Unterschiede Veränderungen, etc. von Aspekten der Realität. Dabei sind die Aussagekomponenten über "wenn - dann" oder "je - desto" miteinander verknüpft. Hypothesen selbst können unterschiedlich operational sein, sollten jedoch so präzise formuliert sein, daß operationale Ableitungen in Form weiterer Hypothesen eine Hypothesenüberprüfung zulassen.
Im Rahmen der Konfrontation einer Hypothese mit der Empirie sind die Bewertungen - die Hypothese stützende oder zugunsten der Alternativhypothese verwerfende Ergebnisse statistischer Signifikanztests - von unterschiedlicher Güte. Signifikante korrelative Zusammenhänge sind intern weit weniger valide als Regressionsbeziehungen mit theoretisch eindeutigen Ursache - Wirkungszusammenhangsannahmen. Am intern validesten sind jedoch Kausalhypothesen (Unterschiedshypothesen), die im Rahmen eines (Feld-)experimentellen Designs varianzanalytisch überprüft werden konnten. In diesem Zusammenhang sei auf die massive Interdependenz von Fragestellung, Erhebungsdesign und statistischen Verfahren verwiesen.
InfoMine organisiert ihre Daten so, daß die Überprüfung von Hypothesen ein Kinderspiel wird: Mit der genialen Abfragelogik und weiteren Möglichkeiten der Datenmodellierung können die Abfrageergebnisse blitzschschnell in die, für die Hypothesenprüfung vorteilhafte Form gebracht werde. Dank der verfügbaren Schnittstellen zu nahezu allen Statistikprogrammen existiert wohl kaum eine Fragestellung, die nicht schnellstens statistisch evaluiert werden könnte.
Hypothesenprüfende Untersuchungen schaffen die Bausteine für Theorien. Eine Theorie besteht aus einer Menge konsistent, vollständig und widerspruchsfrei miteinander verbundener Hypothesen. Untersuchungen, oder bei Verwendung von InfoMine Analysen, die eine durch hypothesenerkundende Untersuchungen gewonnene Vermutung bestätigen, bilden das Kernstück einer neuen Theorie. Diese wird durch weiter bestätigende Analysen sowie durch ihre Bewährung in der Praxis ausgebaut. Untersuchungen, die eine aus mehr oder weniger bewährten Theorien abgeleitete Hypothese bestätigen, tragen zur Erweiterung oder Verfestigung des in der Theorie bereits zusammengefaßten Wissens bei. Widerspricht die Analyse einer solchen Hypothese, bedeutet dies zumindest die Einschränkung des Geltungsbereiches der Theorie.
Über Theorien zu verfügen - insbesondere wiederholt als gültig erkannte Theorien - bedeutet über Wissen zu verfügen. Die einzigartigen Möglichkeiten von InfoMine - Daten aus den unterschiedlichsten Quellen in einer Datenbasis zusammenzuführen und beliebige Subsets von Daten für alle Arten der Hypothesengenerierung und -überprüfung sich in kürzester Zeit zusammenzustellen - schafft Möglichkeiten Theorien über komplexe Zusammenhänge zu generieren, zu modifizieren und hinsichtlich der modellendogen erklärten Varianz ständig zu optimieren. Die zielorientierte Nutzung von InfoMine schafft Wissen!
Erfahrungen sind per se indifferent gegenüber den Bereichen und Gegenständen unserer Umwelt, d.h. die Gesamtheit unserer relevanten Umweltausschnitte kann Objekt von Erfahrung sein:
- Eine (neigungsbezogene) freie Entscheiung über die Bildung von Erfahrung besteht lediglich im Alltagsbereich. Herrscht Konkurrenz (z.B. zwischen Unternehmen) oder öffentlicher Auftrag (z.B. öffentliche Einrichtungen), so sind spezifische Erfahrungsbereiche (z.B für optimale Ressourcenallokation ) zentral: Administrative, ökonomische, ökologische oder epidemiologische Gegenstandsbereiche machen spezifische Erfahrungen (in der Breite wie in der Tiefe) notwendig.
- Gegenstände lassen sich kategorisieren in Klassen, deren Elemente bereits hinlänglich gut beschrieben sind und stabile Eigenschaftwerte aufweisen (z.B. Tisch oder Stuhl) und jene, die stärker im begrifflichen Sinne als im faßbar / beobachtbaren Bereich existieren (z.B. Partei XY oder Kreuzpreiselastizität der Nachfrage für Artikel A zum Zeitpunkt t): Faktisch existiert ein extrem breites Kontinuum mit variierender empirischer Entsprechung der Beschreibungsregeln für die jeweiligen Gegenstände (Abbildungsgenauigkeit).
Je weniger beobacht- und faßbar der relevante Gegenstand, umso weniger eröffnen sich damit Möglichkeiten mit dessen Auseinandersetzung und der Bildung von Erfahrungen. Noch problematischer sind Möglichkeiten der Bildung von Erfahrung, wenn der Gegenstand in hohem Maße aus dem Zusammenwirken und der gegenseitigen Beeinflussung einzelner Komponenten (z.B. Akteure, Institutionen oder auch technische Elemente) besteht. Ein solchermaßen strukturelles Zusammenwirken kompliziert sich noch weiter, da in den seltensten Fällen eine statische / unveränderliche Struktur vorliegt, sondern eher intern und extern dynamische und veränderliche Strukturen die Regel sind (z.B. in unregulierten Märkten).
Gegenwärtig ist zunehmend mehr das Phänomen zu beobachten, über Informationen (oder noch besser Wissen) einer zunehmend komplexeren Wirklichkeit gegenüber verfügen zu müssen: Globalisierung beinhaltet vor allem, in einer ständig mehr zusammenwachsenden Welt Marktgeschehen - in von Minute zu Minute zunehmender Interdependenz der Marktteilnehmer - zu verstehen, wozu verfügbare, aus der Vergangenheit ableitbare Erkenntnisse Voraussetzung sind.
InfoMine schafft die Möglichkeit, zu allen - einfach bis komplex strukturierten - Gegenstandsbereichen Daten vorzuhalten und komplex interagierende Strukturen nicht nur transparent zu machen, sondern die Dynamik der Veränderung von endogenen und / oder exogenenen Zusstandsveränderungen zu erklären und in die Zukunft fortzuschreiben.
4. Daten, Information und Wissen
Daten repäsentieren aufgrund eindeutiger Zuordnungsregeln empirische Eigenschaften von Zuständen oder Gegenständen in beliebigen Zeichen (numerisch, oktal, Zeichen, ...). Daten fallen gezielt (z.B. codierte Fragebögen), systematisch (z.B. aggregierte Tagesparameter eines operativen Systems), zufällig (z.B. Aktienkurse der Tageszeitung für Nicht-Aktionäre) oder in Alltagssituationen (z.B. nachbarschaftlicher Austausch) an. Daten sind nicht unabhängig von potentiellen Nutzern oder Interessenten: Fehlt das potentielle Nutzerinteresse, werden Daten nicht oder nur als 'noise' wahrgenommen.
Daten sind die notwendige Voraussetzung für Information. Informationstheoretisch ist der Informationsgehalt einer Nachricht das Maß
Popper und Opp präzisieren den Informationsgehalt einer Aussage mit der Anzahl möglicher Falsifikatoren: Der Informationsgehalt eines Satzes ist gleich der Anzahl der Bewertungen, bei denen der Satz falsch ist.
Die Beziehung zwischen Daten und Information ist somit invers: Das Vorhandensein des entsprechenden Datums vorausgesetzt, welches im Gesamt aller Daten der Beseitigung von Ungewißheit dient, wird mit zunehmender Datenmenge der Informationsgehalt 'noisy'. Andererseits wächst mit steigendem Datenvolumen die Wahrscheinlichkeit, das Datum / die Daten zu finden welches / die der Beseitung von Ungewißheit dient / dienen.
InfoMine schafft die Möglichkeit, zu allen relevanten Gegenstandsbereichen Daten in beliebiger Menge, thematischer Breite und Tiefe vorzuhalten und mit präzisen und unmißverständlichen Suchstrategien aus multidimensionalen Datensets die Daten abzufragen, mittels denen die vorhandene Ungewißheit beseitigt wird.
In Abgrenzung zu den Ausführungen von Walther Umstätter, Fachhochschule für Bibliotheks- und Dokumentationswesen Köln, zu 'Die Skalierung von Information, Wissen und Literatur' unter http://hub.ib.hu-berlin.de/~wumsta/pub67.html, der Information und Wissen zu 'Informationswissen' vermengt, wird Wissen hier als weiterhende Stufung von Information verstanden: Weil Information nur Ungewißheit beseitigt, werden damit auch nur Facetten der Realität erklärt. So schafft z.B. die Konfrontation komplexer struktureller Zusammenhänge mit der Realität (auch über die Zeit, um zeitliche Invarianzen des Modells zu überprüfen) oder Prognoserechnungen mit zeitlichen Ausschnitten und die Validierung der Vorhersagen anhand der tatsächlichen Ergebnisse Gewißheit über die Beschaffenheit der Realität und / oder die Adäquanz theoretischer Modelle. Wissen soll somit als - im Extremfall - Gewißheit über das Funktionieren und die Beschaffenheit der relevanten Realitätsausschnitte verstanden werden.
InfoMine schafft die Möglichkeit, die abgefragten Datensets zur Überprüfung auch komplexer Annahmen über die Realität mittels State-of-the-art-methoden zu verrechnen, fortzuschreiben und daraus Wissen zu 'sublimieren'.
Analog zur Maslowschen Bedürfnispypramide soll in folgender Grafik die Hierarchie von Daten, Information und Wissen veranschaulicht werden:
