Page - 170 - in Limina - Grazer theologische Perspektiven, Volume 1:1

170 | www.limina-graz.eu Komplexer: Meinungen, Denkmuster und Gruppen ähnlich Denkender formieren, verstärken und verfestigen sich durch positiven Zuspruch und durch Abschwächung ausgewogener Information. Dies wird durch Big Data unterstützt, trifft aber nicht ausschließlich da- rauf zu. Verglichen mit wenigen (Broadcast)-Medien vor dem Internet- Boom gibt es heute viel mehr oft sehr einschlägige Informations-Quellen und -Produzenten. Eine Selektion und damit letztlich die Filterung erfolgt auch eigenverantwortlich! im Extremfall endet man selbst gefangen in den Echokammern bevorzugter Angebote, wofür man aber letztlich nieman- dem – außer dem eigenen Selektionsverhalten – die unmittelbare Schuld geben kann. Erkenntnisse durch Big Data und Machine Learning Machine Learning8 und Künstliche Intelligenz9, 10 ermöglichen nicht nur das Erkennen bisher unbekannter Zusammenhänge, sondern auch das Finden ganz neuer Lösungsansätze. Dies kann ganz wesentlich zu neuen Erkennt- nissen führen. Beispielhaft seien angeführt: ̟ Aufnahmen bildgebender Verfahren in der Medizin können vorsor- tiert und auffällige Bereiche darin markiert werden; ̟ Erkennung von gesellschaftlich anstößigen oder verbotenen In- halten und die darauf folgende Streichung der betreffenden Inhalte z.  B. aus Suchergebnissen oder deren Löschung aus Datenbanken;11 ̟ Überprüfung von Sozialleistungen durch Umfeldanalyse12 der Bezieher; ̟ Predictive Policing – Berechnung von z.  B. Einbruchswahrschein- lichkeiten oder Autodiebstählen in Parkgaragen und der vermehr- ten Präsenz von Polizeikräften; ̟ Predictive Maintenance – vorausschauende Wartung von z.  B. Auf- zugsanlagen, Flugzeug-Triebwerke. Die Anwendungsmöglichkeiten sind natürlich wesentlich zahlreicher als diese kurze Auflistung. Die Basis für alles maschinelle Erkennen und Lernen sind große Daten- mengen. Die herausragende Eigenschaft von Machine Learning ist die enorme Geschwindigkeit und iterative Anpassung. Mit einem dynamischen Teil des Datenbestandes wird erkannt und gelernt – und dies wird gegen Christian Ekhart | Big Data und Metadaten 8 Vgl. https://en.wikipedia.org/ wiki/Machine_learning. 9 Vgl. https://medium.com/iot- forall/the-difference-between- artificial-intelligence-machine- learning-and-deep-learning- 3aa67bff5991. 10 Vgl. https://en.wikipedia.org/ wiki/Artificial_intelligence. 11 Hier machen wir private Konzerne und Maschinen zu vor- sorglichen Wächtern oder sogar Richtern. 12 Beispiele dafür gibt es etwa in Großbritannien. Hier wird eine Ab- wägung „Datenschutz vs. berechtig- tes Interesse der Gesellschaft“ vorgenommen.