FOM Beitrag beim „Causal Data Science Meeting 2021”
Welche Schlüsse lassen sich aus Daten ziehen?
Die kausale Datenwissenschaft gewinnt zunehmend an Bedeutung – und das nicht nur in vielen Forschungsdisziplinen, sondern auch in der Industrie. Mitte November kamen daher wieder Forschende und Wirtschaftsvertreterinnen und -vertreter beim „Causal Data Science Meeting“ virtuell zusammen, um methodische Fortschritte, Herausforderungen und praktische Aspekte zu diskutieren. Keynote-Speaker war unter anderem der frisch gekürte Preisträger des Alfred-Nobel-Gedächtnispreises für Wirtschaftswissenschaften Guido Imbens, der als Professor an der Stanford University und der Stanford Graduate School of Business lehrt. Zu den Referentinnen und Referenten der hochkarätig besetzten Konferenz zählten auch Prof. Dr. Bianca Krol, Prof. Dr. habil. Sandra Sülzenbrück und Prof. Dr. Karsten Lübke von der FOM Hochschule.
Welche Schlüsse lassen sich aus Daten ziehen? Und wie können kausale Graphen bei der Interpretation von Daten unterstützen? Diesen Fragen gingen Prof. Dr. Bianca Krol, Prof. Dr. habil. Sandra Sülzenbrück und Prof. Dr. Karsten Lübke in ihrem gemeinsamen Vortrag „Drawing (Causal) Conclusions from Data – Some Evidence“ nach. Der Forschungsbeitrag entstand in enger Zusammenarbeit des ifes Institut für Empirie & Statistik und des iwp Institut für Wirtschaftspsychologie. „Unser Beitrag basiert auf einem computergestützten Experiment, bei dem wir FOM Studierende mit – scheinbar widersprüchlichen – Datensituationen konfrontiert haben“, erklärt Prof. Dr. Lübke, der am ifes im Bereich Data Literacy forscht. „Daten müssen immer in Zusammenhang mit ihrer Entstehungsgeschichte betrachtet werden. Mithilfe von Methoden der kausalen Graphen lassen sich vermeintliche Widersprüche auflösen – und auf dieser Basis die richtigen Schlüsse ziehen“, so der FOM Professor weiter. Prof. Dr. habil. Sülzenbrück, wiss. Direktorin des iwp, ergänzt: „Menschen neigen dazu, Informationen so zu deuten, dass sie ihren Erwartungen entsprechen – diese Erwartungen sind jedoch durch Vorurteile und stereotype Verzerrungen beeinflusst. In der Kognitionspsychologie sprechen wir vom sogenannten Bestätigungsfehler. Kausale Graphen helfen uns dabei, Daten korrekt zu interpretieren.“
Data Literacy an der FOM Hochschule
Die Vermittlung von Datenkompetenz („Data Literacy“) ist fest in der FOM Lehre verankert: Bereits seit 2017 fördert Deutschlands Hochschule für Berufstätige den kritischen und souveränen Umgang mit Daten – und zwar fachübergreifend und in allen Hochschulbereichen. Seit 2019 ist die FOM zudem Mitglied im Data Literacy Education Netzwerk des Stifterverbands und eine der Erstunterzeichnerinnen der Data Literacy Charta. Prof. Dr. Bianca Krol, FOM Dekanin für Schlüsselkompetenzen und Methoden sowie wiss. Direktorin des ifes: „Unsere Data-Literacy-Ausbildung orientiert sich an international modernen und erfolgreichen didaktischen Konzepten. Dabei greift sie Methoden der Arbeiten von Guido Imbens und Joshua Angrist auf, die für ihre Forschungen jetzt mit dem Wirtschaftsnobelpreis ausgezeichnet wurden.“
