Das Ende des Zufalls - Wie Big Data uns und unser Leben vorhersagbar macht (German Edition)

des ersten Verkäufers mit dem höheren Preis heranführte. Und so trieben die beiden Algorithmen, voll automatisiert, den Preis dieses Buches so lange in die Höhe, bis er den Wert eines Penthouses in Manhattan erreicht hatte. Erst menschliche Korrektur durchbrach den entgleisten Mechanismus. 87
     
    Der Vorgang, wiederholbare Rechenvorgänge einzusetzen, um aus diversen Daten – wie in unserem Beispiel dem Preis, den der Konkurrent verlangt – automatisierte Entscheidungen für das eigene Verhalten zu gewinnen, ist nicht neu. Schon die Sumerer hatten rund 2500 vor Christus auf Tontafeln ihre Algorithmen, mit denen sie die Getreideernte unter einer wechselnden Zahl von Männern gerecht aufteilen konnten. Für alle, die tiefer in die Welt der Algorithmen und ihre Macht eintauchen möchten, kann ich Christopher Steiners Buch „Automate This“ nur empfehlen. Es ist eine spannende Reise von den Erkenntnissen mathematischer Genies wie Leonardo da Pisa, auch Fibonacci genannt, Gottfried Wilhelm Leibniz, Carl Friedrich Gauß, der Gelehrtenfamilie Bernoulli, Leonhard Euler und George Boole bis zum Hochfrequenzhandel im Nanosekundentakt an den großen internationalen Handelsplätzen. Der Einfluss der Algorithmen wird weiter zunehmen, denn sie sind die Rechenmaschinen, die aus Big Data das Bild der Zukunft filtern und uns den Blick in die digitale Kristallkugel ermöglichen. Aber das ist noch nicht alles. Die zitierte Studie über den Computerhandel hat es ja schon anklingen lassen. Die nächste Generation an adaptiven Algorithmen kann mehr, als nur lernen. Dort, wo diese adaptiven Algorithmen es für notwendig halten, können sie sich auch vermehren, das heißt, selbst weitere Algorithmen kreieren.

Der Wettlauf um die perfekte Kristallkugel
     
     

Das „Moneyball“-Prinzip
    Kaum ein Kommentar zum Thema Big Data, der den Film „Moneyball“ nicht als Beispiel für den unaufhaltsamen Sieg der Statistik über das Bauchgefühl zitiert hat. Daten siegen über Experten. In „Moneyball“, einer wahren Geschichte, vertraut der neue Team-Manager der Oakland Athletics nicht der Erfahrung der altgedienten Trainer, sondern dem Einsatz von Statistik und Formeln. „Ein statistikbesessener Sportmanager geht seinen Weg“, beschrieb „Der Spiegel“ den sechsfach oscarnominierten Film mit Brad Pitt, der auf dem Buch „Moneyball – The Art of Winning an Unfair Game“ von Michael Lewis beruht. 88 Für unser Thema ist aber weniger die dramaturgische Entwicklung der großartigen Story wichtig, sondern der Einsatz von Daten und Rechenformeln, die man heute Predictive Analytics nennt.
     
    Grady Fuson:
Artie, welcher Spieler gefällt dir?
Scout Artie:
Ich mag Perez. Er hat den klassischen Swing, einen wirklich sauberen Schlag!
Matt Keough:
Aber er hat eine hässliche Freundin!
Scout Barry:
Was soll das bedeuten?
Matt Keough:
Hässliche Freundin bedeutet, er hat kein Selbstvertrauen!
Gespräch der Baseball-Coaches aus dem Film „Moneyball“ 89
     
    Die zentrale Botschaft von „Moneyball“: Traditionelle „Erfahrung“ und etablierte Regeln sind meist subjektiv – und oft auch nicht relevant. So wie die Ansicht eines Trainers, dass eine hässliche Freundin ein Indiz für mangelndes Selbstvertrauen wäre. Der Siegeszug der Oakland Athletics im Jahr 2002 war der Sieg eines Smart Loops, also der stimmigen Kombination aus Analyse, Konzept und richtiger Verwertung der Daten, die am Ende die Grundlage für eine Handlungsentscheidung ergab. Die Zahlen standen schon lange allen zur Verfügung, aber der Weg, sie einzusetzen, war neu. Und konsequent. Es war der Sieg mathematischer Rechenmodelle, heute würde man sie Algorithmen nennen, über traditionelle, subjektiv geprägte Wahrnehmung und Intuition. Wie formulierte es Billy Beanes „Daten-Assistent“ Peter Brand im Film: „Es geht einfach darum, die Dinge auf eine Zahl runterzubrechen. So wie wir die Statistik interpretieren, können wir den Wert von Spielern erkennen, so wie ihn niemand anders erkennen kann. Leute werden einfach übersehen wegen bestehender Vorurteile. Wegen ihres Alters, ihres Aussehens, ihrer Persönlichkeit. Aber Billy James und die Mathematik helfen uns, da durchzublicken!“
    Mit einem Bruchteil des Budgets großer Baseball-Clubs wie der New York Yankees, die pro Saison mehr als 125 Millionen Dollar für Spielergehälter ausgaben, gewannen die Athletics mit einem neuen, datengetriebenen „Out of the box“-Konzept. Es war einer der beispielhaften