Datenwissenschaft:Die Digitalisierung stellt Statistiker vor gewaltige Herausforderungen

"Die Mautdaten liegen uns 15 Tage nach Monatsende vor", sagt Linz, "das ist 23 Tage schneller als die herkömmliche Konjunkturprognose." Und Schnelligkeit ist ein Faktor im Rennen um die Glaubwürdigkeit. Denn wer mit seinen Daten viel später daherkommt als alle anderen, dem wird kaum noch jemand zuhören - selbst wenn er die präzisesten Zahlen vorlegt.

Am Beispiel der Konjunktur zeigt sich aber auch das Ausmaß der Herausforderung, vor der die Statistiker stehen: Aus den Lkw-Daten lässt sich vielleicht eine Aussage über das produzierende Gewerbe ableiten. Aber der Teil der Wirtschaft, der anfassbare, in Lastwagen verladbare Waren herstellt, wird kleiner und unbedeutender. Die Erzeugnisse der Digitalwirtschaft lassen sich so nicht erfassen. Außerdem läuft das digitale Geschäft international, die Entwickler sitzen in Land A, der offizielle Firmensitz ist steueroptimiert in Land B, die Server stehen in Land C und die Kunden kaufen in Land D. Wo wird nun die Wertschöpfung erbracht? Welches Land kann sich die Leistung in seiner Bilanz anrechnen? Und kann man die Dynamik solcher Geschäfte mit einer behördlichen Befragung überhaupt erfassen? Das sind Fragen, über die die Ökonomen des Statistischen Bundesamts gerade nachdenken.

Statistiker wollen nur die Realität möglichst gut abbilden

Der politische Ökonom und Soziologe William Davies schreibt den amtlichen Statistikern in seinem aktuellen Buch "Nervöse Zeiten: Wie Emotionen Argumente ablösen" eine bedeutende Rolle für das Vertrauen in Institutionen zu - sieht diese Rolle aber in großer Gefahr. "Experten betrachten die Gesellschaft vielleicht weiter durch die Brille der Statistik", schreibt er, "aber wenn deren Kategorien nichts Sinnvolles mehr erfassen, können sie von der Bevölkerung kein Vertrauen erwarten." Davies führt etwa das Beispiel des Wirtschaftswachstums auf, das seine Berechtigung verliere, wenn es nichts über die Situation der Leute aussage - weil die etwa dank steigender Ungleichheit immer weniger in der Tasche haben, obwohl es insgesamt aufwärts geht.

In so einem Fall muss die Statistik Methoden finden, um die Wirklichkeit präziser und differenzierter zu beschreiben. Dazu müssen die Statistikbehörden die neuen Datenquellen nutzen und sie mit ihren originären Stärken verbinden: ihre Unabhängigkeit und Transparenz. Im Gegensatz zu den Unternehmen, die an jeder Ecke mit eigenen Analysen wedeln, haben die Statistiker kein Interesse außer jenes, die Realität möglichst gut abzubilden.

In einem Beitrag für den Guardian vergleicht Davies das Verhältnis von Statistik und Bevölkerung mit dem von Kartografie und Gelände. Ohne Landkarte würde man ziemlich orientierungslos umherirren, und genauso muss auch die Gesellschaft vermessen werden, damit sich ihre Mitglieder zurechtfinden.

Gut lassen sich diese Herausforderungen auch anhand einer weiteren zentralen Statistik beschreiben: der Inflation, also der Entwicklung der Preise. Klassischerweise wird sie mit Daten ermittelt, die Mitarbeiter in den Läden erheben: Sie gehen mit Klemmbrettern durch die Regale und notieren die Verkaufspreise für alle Artikel aus einem vorher definierten Warenkorb. Diese Methode ist nicht ganz zeitgemäß. Viele Supermärkte haben längst elektronische Anzeigetafeln, auf denen sie die Preise sekündlich ändern können. Im Online-Handel kann man sogar noch einen Schritt weitergehen und jedem Kunden einen individuellen Preis anbieten. Beim Statistischen Bundesamt würden sie daher lieber die Preise direkt von den Händlern bekommen, aus einer Schnittstelle an den Kassen-Scannern. Doch das werden die Händler eher nicht freiwillig machen, man bräuchte neben einer neuen Technologie also auch hier erst einmal ein neues Gesetz. Online lassen sich die Preise ohnehin maschinell abfragen, so wie es etwa Vergleichsportale machen.

Datenwissenschaftler sind begehrt, da tun sich Behörden schwer

Dieses sogenannte Web Scraping gehört unter jungen Datenwissenschaftlern zum Handwerkszeug. Die sind allerdings auf dem Arbeitsmarkt begehrt, die Statistikämter mit ihren auf die Zahl der Berufsjahre ausgerichteten Gehaltsstrukturen tun sich da schwer. Zumal technisch versierte Uniabsolventen auf Stellensuche nicht unbedingt als allererstes an einen Behördenjob denken. Dazu kommen sprachliche Schwierigkeiten. An Unis und in der Privatwirtschaft arbeiten Datenwissenschaftler meistens in den Programmiersprachen Python oder R, die Beamten dagegen noch mit der Software SAS, auf die auch die IT-Strukturen ausgerichtet sind.

Destatis-Präsident Thiel, erst seit Oktober 2017 im Amt, hat in der Behörde viel angestoßen. Junge Wissenschaftler werden als Promotionsstudenten eingestellt, die IT auf Vordermann gebracht, Experimente und Pilotprojekte gestartet. In einem Trendreport hat Thiel aufschreiben lassen, welche neuen Technologien und Möglichkeiten die Behörde in den nächsten Jahren anwenden oder erkunden soll.

Neben neuen Methoden in der Erhebung und Auswertung will Thiel die Daten auch besser verbreiten, sie näher an den Alltag der Nutzer bringen. Zu den innovativeren Produkten der Statistikämter gehört der Unfallatlas, der für Autobahn und größere Landstraßen relativ detailliert angibt, wie hoch die Unfallrate auf einzelnen Streckenabschnitten ist.

"Diese Daten will ich direkt in die Polizeistationen und in die Navis der Leute bringen", sagt Thiel. Wer auf der A8 von Augsburg nach München fährt, würde dann kurz vor der Anschlussstelle Sulzemoos eine warnende Stimme hören: "Achtung, erhöhte Unfallgefahr." Warnend klingt auch Georg Thiel, wenn er über die Modernisierung der Statistik sagt: "Wir dürfen uns nicht ausruhen."

© SZ vom 23.03.2019
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