Big Data Prinzipiell wertneutral

Angewandte Mathematik hat Nutzen und Risiken. Wer die Herrschaft der Algorithmen pauschal verteufelt, der macht es sich zu einfach. Algorithmen sind nichts Geheimnisvolles.

Ein Gastbeitrag von Ulrich Trottenberg

Noch vor wenigen Jahren wurde ich meist verständnislos angesehen, wenn ich mich als Leiter eines "Institutes für Algorithmen" vorstellte. Heute hingegen sind Algorithmen in aller Munde. Zwar ist es gewiss erfreulich, wenn ein Begriff der - sonst noch immer so wenig geliebten - Mathematik (und Informatik) in das öffentliche Bewusstsein, in die Umgangssprache übergeht. Problematisch aber wird es, wenn der Begriff durch Missverständnisse in seiner Bedeutung verzerrt und irrational überladen wird. "Wir werden von Algorithmen beherrscht", "Ist er besser als wir?" - so lauten heute die Überschriften.

Algorithmen sind eindeutige, aus endlich vielen Schritten bestehende Verfahrens- oder Handlungsvorschriften zur Lösung eines mathematisch formulierten Problems. Das vielleicht älteste Beispiel ist der aus der Schule bekannte, 2300 Jahre alte euklidische Algorithmus zur Berechnung des größten gemeinsamen Teilers zweier natürlicher Zahlen. Wird ein Algorithmus in einer Programmiersprache formuliert, entsteht ein auf einem Computer ausführbares Programm. Jedes Stück Software, aber auch die größten Softwaresysteme setzen sich aus Algorithmen zusammen. Algorithmen können auch direkt in Hardware realisiert werden.

Algorithmen sind nichts Geheimnisvolles. MP3, GPS zur Navigation, die Reihenfolge der Treffer in Suchmaschinen (Page Ranking), die Chipkarten-Verschlüsselung - das sind Beispiele für Algorithmen, die wir täglich benutzen, ohne dass sie uns in Angst und Schrecken versetzen. Die mathematischen Prinzipien dieser Algorithmen können mit großem Erfolg im Schulunterricht behandelt werden; dies weckt bei den Schülern wegen der Alltagsnähe deutlich mehr Interesse und Begeisterung für Mathematik als zum Beispiel langwierige, praxisferne Kurvendiskussionen.

Zunächst ist die Unterscheidung von mathematischer Modellierung und Algorithmik wesentlich. Angewandte Mathematik entwickelt mathematische Modelle zur Beschreibung, Optimierung und/oder Prognose realer technisch-naturwissenschaftlicher Phänomene und Prozesse, aber auch wirtschaftlicher, gesellschaftlicher, medizinischer oder psychologischer Vorgänge und Entwicklungen. Um diese Modelle auf einem Computer auszuwerten, bedarf es entsprechender Algorithmen. Modellierung und zugehörige Algorithmik werden oft mit dem Begriff der numerischen Simulation zusammengefasst.

Das Schlagwort "Big Data" dagegen beschreibt den direkten Zugriff, die gezielte Auswertung und Analyse, die automatische Extraktion von Information und Wissen aus riesigen strukturierten oder unstrukturierten Datenmengen, etwa des Internets. Auch die "Big Data"-Analyse beruht auf Algorithmen, die auf hochleistungsfähigen Computern ausgeführt werden.