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| Data-Mining ein vereinfachter Begriff für Knowledge Discovery in Databases (KDD). D.h. KDD ist der Versuch aus vorhandenen Datenmassen in Datenbanken Erkenntnisse zu bekommen. Bei nicht als Datenbanken vorliegenden Texten wird dabei zuerst [[http://wissensexploration.de/textmining-vs-datamining.php|Text Mining]] betrieben. | = Data Mining = == Data Mining als Teilbereich der KI == Data-Mining ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Informartik. Data-Mining ist ein vereinfachter Begriff für Knowledge Discovery in Databases (KDD). D.h. KDD ist der Versuch aus vorhandenen Datenmassen in Datenbanken Erkenntnisse zu bekommen. Bei nicht als Datenbanken vorliegenden Texten wird dabei zuerst [[http://wissensexploration.de/textmining-vs-datamining.php|Text Mining]] betrieben. |
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| Bei normalen Daten versucht die KDD ebenfalls die Daten durch eine Funktion zu approproximieren. Diese ist allerdings keine mathematische Funktion und es ist deswegen noch fehleranfälliger. Zum Finden der Funktion gibt es verschiedene Verfahren, welche je nach vorhandenen Daten ausgewählt werden müssen. Das Finden der Funktion wird bei den KI-Informatikern [[http://wissensexploration.de/datamining-kdd-machine-learning.php|Maschinelles Lernen]] genannt. Dieser Begriff ist allerdings problematisch, da er zur Überschätzung der Erkenntnisse durch Data-Mining führt. Gerade bei Kriminalbeamten, die in der Regel keine höhere Mathematik studiert haben, kann dieses problematisch werden (wie z.B. das Festhalten an einer falschen Spur, da ja das Programm uns das gesagt hatte). |
Bei nicht numerischen Daten versucht Data-Mining ebenfalls die Daten durch eine Funktion zu approproximieren. Diese ist dann allerdings keine analytische Funktion, sondern eine abstrahierte Funktion. Das Verfahren ist somit noch fehleranfälliger als wie bei numerischen Daten. Zum Finden der Funktion gibt es verschiedene Verfahren, welche je nach vorhandenen Daten ausgewählt werden müssen. Das Finden der Funktion wird bei den KI-Informatikern [[http://wissensexploration.de/datamining-kdd-machine-learning.php|Maschinelles Lernen]] genannt. Dieser Begriff ist allerdings problematisch, da er zur Überschätzung der Erkenntnisse durch Data-Mining führt. Gerade bei Kriminalbeamten, die in der Regel keine höhere Mathematik studiert haben, kann dieses problematisch werden. Denn es kann dazu führen, dass an einer falschen Spur festgehalten, da das Programm ja den oder die Verdächtige ausgegeben hat (Der Fall [[http://annalist.noblogs.org|Andrej Holm]] dürfte auf fehlerhaftes Nutzen der Data-Mining Programme zurückzuführen sein). |
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| *[[http://www.ai.wu.ac.at/~koch/courses/wuw/archive/inf-sem-ws-00/nentwich/index.htm| Seminararbeit zu Data-Mining]] *[[http://www.rote-hilfe.de/static/publikationen/die-rote-hilfe-zeitung/2006/4/data-mining-rasterfahndung-und-der-ueberwachungsstaat.html| Rote Hilfe Zeitung zu Data Mining]] *[[http://dbs.informatik.uni-halle.de/Lehre/KDD_SS09_web/dm_skript.pdf|Data-Mining Skript (mathematisch)]] |
== Projekte im Überwachungsbereich mit Data-Mining == === INDECT === Im Rahmen der [[Datenbanken EU|EU]] gibt es ein Projekt namens [[INDECT]] indem alle Datenbanken, alle durch [[Überwachungstechnik]] aufgezeichneten Daten und durch Software Agenten im Netz gefundenen Daten mit Hilfe von Data-Mining geplante Verbrechen a la Minority Report vorhergesehen werden sollen. == Anschauliche Erläuterung der Gefahren von Data-Mining == In einem [[http://www.faz.net/s/Rub117C535CDF414415BB243B181B8B60AE/Doc~E38A2F6DD0A734EB789AAD27EDE6F9A35~ATpl~Ecommon~Scontent.html|FAZ-Artikel über Data-Mining]] von [[http://frank.geekheim.de|Frank Rieger]] wird die Problematik von Data-Minig sehr anschaulich beschrieben: ''Die Profile sind nützlich, um uns gezielt zum Kauf von mehr nutzlosem Tand oder interessanteren Büchern zu verleiten, uns effizienter zu verwalten und zukünftiges Verhalten zu prognostizieren. Und um Menschen unter präventive Überwachung zu stellen, deren Profil sich bedenklich dem von Straftätern nähert. Dabei geht es nicht um hundertprozentige Präzision der Vorhersage. Wahrscheinlichkeiten, Neigungen, Tendenzen, Zugehörigkeit zu Kohorten sind die Währungen der algorithmischen Orakel.'' == Grundsätzliche Kritik an de KI == Einer der ersten und versiertesten Kritiker der Künstlichen Intelligenz Forschung ist Joseph Weizenbaum. Joseph Weizenbaum war einer der Pioniere in der Künstlichen Intelligenz Forschung. Er hat das Programm Eliza entwickelt, welches einen Psychiater symuliert. Seine Intention für das Programm war allerdings nur eine bloße Übung, wie der Computer mit Sprache umgehen kann. Zu seinem Erschrecken wurde das Programm von vielen (auch seinen Kolleg_innen und Mitarbeiter_innen) als ernste Alternative zu einem realen Psychiater angenommen. Dieses Schlüsselerlebnis hat Joseph Weizenbaum zu einem entschiedenen Warner vor den Gefahren der KI gemacht (und dem latenten Größenwahn der Wissenschaftler_innen). * [[http://denkwerkzeuge.ch/| ELIZA zum ausprobieren]] * [[http://www.heise.de/newsticker/meldung/104672|Telepolis zum Tod von Joseph Weizenbaum]] == Weitere Links == [[http://www.ai.wu.ac.at/~koch/courses/wuw/archive/inf-sem-ws-00/nentwich/index.htm| Seminararbeit zu Data-Mining]] [[http://www.rote-hilfe.de/static/publikationen/die-rote-hilfe-zeitung/2006/4/data-mining-rasterfahndung-und-der-ueberwachungsstaat.html| Rote Hilfe Zeitung zu Data Mining]] [[http://dbs.informatik.uni-halle.de/Lehre/KDD_SS09_web/dm_skript.pdf|Data-Mining Skript (mathematisch)]] |
Inhaltsverzeichnis
Data Mining
Data Mining als Teilbereich der KI
Data-Mining ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Informartik. Data-Mining ist ein vereinfachter Begriff für Knowledge Discovery in Databases (KDD). D.h. KDD ist der Versuch aus vorhandenen Datenmassen in Datenbanken Erkenntnisse zu bekommen. Bei nicht als Datenbanken vorliegenden Texten wird dabei zuerst Text Mining betrieben.
Bei Zahlendaten ist dieses nicht anderes als ein numerisches Verfahren, d.h. mathematische Funktionen werden durch Polynome angenähert, also eine kompliziertere Version der linearen Regression.
Bei nicht numerischen Daten versucht Data-Mining ebenfalls die Daten durch eine Funktion zu approproximieren. Diese ist dann allerdings keine analytische Funktion, sondern eine abstrahierte Funktion. Das Verfahren ist somit noch fehleranfälliger als wie bei numerischen Daten. Zum Finden der Funktion gibt es verschiedene Verfahren, welche je nach vorhandenen Daten ausgewählt werden müssen. Das Finden der Funktion wird bei den KI-Informatikern Maschinelles Lernen genannt. Dieser Begriff ist allerdings problematisch, da er zur Überschätzung der Erkenntnisse durch Data-Mining führt. Gerade bei Kriminalbeamten, die in der Regel keine höhere Mathematik studiert haben, kann dieses problematisch werden. Denn es kann dazu führen, dass an einer falschen Spur festgehalten, da das Programm ja den oder die Verdächtige ausgegeben hat (Der Fall Andrej Holm dürfte auf fehlerhaftes Nutzen der Data-Mining Programme zurückzuführen sein).
Projekte im Überwachungsbereich mit Data-Mining
INDECT
Im Rahmen der EU gibt es ein Projekt namens INDECT indem alle Datenbanken, alle durch Überwachungstechnik aufgezeichneten Daten und durch Software Agenten im Netz gefundenen Daten mit Hilfe von Data-Mining geplante Verbrechen a la Minority Report vorhergesehen werden sollen.
Anschauliche Erläuterung der Gefahren von Data-Mining
In einem FAZ-Artikel über Data-Mining von Frank Rieger wird die Problematik von Data-Minig sehr anschaulich beschrieben:
Die Profile sind nützlich, um uns gezielt zum Kauf von mehr nutzlosem Tand oder interessanteren Büchern zu verleiten, uns effizienter zu verwalten und zukünftiges Verhalten zu prognostizieren. Und um Menschen unter präventive Überwachung zu stellen, deren Profil sich bedenklich dem von Straftätern nähert. Dabei geht es nicht um hundertprozentige Präzision der Vorhersage. Wahrscheinlichkeiten, Neigungen, Tendenzen, Zugehörigkeit zu Kohorten sind die Währungen der algorithmischen Orakel.
Grundsätzliche Kritik an de KI
Einer der ersten und versiertesten Kritiker der Künstlichen Intelligenz Forschung ist Joseph Weizenbaum. Joseph Weizenbaum war einer der Pioniere in der Künstlichen Intelligenz Forschung. Er hat das Programm Eliza entwickelt, welches einen Psychiater symuliert. Seine Intention für das Programm war allerdings nur eine bloße Übung, wie der Computer mit Sprache umgehen kann. Zu seinem Erschrecken wurde das Programm von vielen (auch seinen Kolleg_innen und Mitarbeiter_innen) als ernste Alternative zu einem realen Psychiater angenommen. Dieses Schlüsselerlebnis hat Joseph Weizenbaum zu einem entschiedenen Warner vor den Gefahren der KI gemacht (und dem latenten Größenwahn der Wissenschaftler_innen).