DIE ZEIT: Sie haben vorhergesagt, Big Data werde die Wissenschaft grundlegend verändern. Hat das schon begonnen? Und falls ja, wo?

Viktor Mayer-Schönberger: Die ersten Anwendungsfälle gab es in den Naturwissenschaften. In der Astronomie, wo einzelne Teleskope relativ viele Messungen gemacht haben, aber die Forscher eben immer nur mit den Daten eines einzigen Teleskops gearbeitet haben. In den vergangenen zehn bis 15 Jahren haben sie angefangen, ihre Messungen zusammenzuführen und damit Großdatenanalyse zu machen, also Big Data. Ähnlich war es in der Biotechnologie. Nun drängt Big Data in die Sozialwissenschaften.

ZEIT: Können Sie das an einem konkreten Beispiel erklären?

Mayer-Schönberger: In Afrika war die Verfügbarkeit von sozialwissenschaftlichen Daten bisher eher schlecht. So musste man sich auf bei Nacht aufgenommene Satellitenbilder verlassen, um aus der relativen Helligkeit von Straßenzügen auf den Armutsgrad der Bewohner in den jeweiligen Straßen zu schließen. Aber diese nächtlichen Satellitenbilder sind sehr ungenau. Nun berichtet das Wissenschaftsmagazin Science, dass es einem Forschungsteam aus Stanford gelungen ist, mithilfe einer Großdatenanalyse bei Tag und bei Nacht aufgenommene Satellitenbilder millionenfach zu vergleichen, bis das System aus den Daten gelernt hatte, welche Farben und Formen auf den bei Tag aufgenommenen Bildern Kennzeichen von Armut sind. Weil diese Bilder in wesentlich besserer Auflösung vorliegen, wurde es möglich, die Armut in Afrika wesentlich besser einzuschätzen. An diesem Beispiel sieht man, dass wir gerade auch dort neue Einsichten gewinnen können, wo es bisher nur wenige oder zu unzuverlässige Daten gab.

ZEIT: Ein Werkzeug mehr, wie schön für die Forscher!

Mayer-Schönberger: Nein, es ist mehr als das. Der Zugang zu riesigen Datenmengen, ihr Einsatz als Rohstoff für den Erkenntnisprozess – das verändert die Natur- und die Sozialwissenschaft grundlegend, aber auf unterschiedliche Art und Weise. Die Sozialwissenschaften werden sozialwissenschaftlicher. Ihre Ergebnisse werden belastbarer. Beispielsweise sehen wir in der Psychologie nicht mehr so oft Studien mit wenigen Psychologiestudenten als Probanden und damit zu kleine, nicht repräsentative Samples.

Dieser Artikel stammt aus der ZEIT Nr. 42 vom 6.10.2016.

ZEIT: Und was ist mit den Naturwissenschaften?

Mayer-Schönberger: Manche, insbesondere die Lebenswissenschaften werden sozialwissenschaftlicher.

ZEIT: Was bedeutet das?

Mayer-Schönberger: In der Medizin zum Beispiel gehen wir weg von der Betrachtung anonymer Durchschnittsdaten und hin zum Datensatz einzelner Patienten, indem wir immer mehr individuelle Aspekte einer Person einbeziehen, um ihren Gesundheitszustand zu beurteilen – in Form von physiologischen Messwerten, des Erbguts, aber eben auch von Daten zur sozialen Situation und zum individuellen Kontext.

ZEIT: Welchen Vorteil hat ein Patient davon?

Mayer-Schönberger: Zunächst bessere, weil individuellere Aussagen über seine Krankheit, aus denen dann die richtige Therapie und bessere Heilungschancen folgen. Die Datenfülle lässt uns aber auch über vertraute Phänomene neu nachdenken, nehmen wir das Wort Krankheit. Das beschreibt bisher schlicht eine Abweichung vom Durchschnitt der Menschen. War der Cholesterinspiegel relativ zum Durchschnitt erhöht, so hieß es dann oft gleich "krank". In Zukunft wird man viel stärker nach Abweichungen vom individuellen Normalzustand suchen ...

ZEIT: Vorausgesetzt, dieser ist bekannt. Wer weiß schon, was die eigenen Normalwerte sind?

Mayer-Schönberger: Ja, klar. Aber viele Menschen zeichnen schon heute allerhand auf. Smartwatches und Smartphones spülen den Ärzten eine ganz neue Datenfülle ins Haus.