Bristol im Südwesten Englands. Chicago im Nordosten von Illinois. Pittsburgh im Südwesten von Pennsylvania. All diese Städte befinden sich auf dem Weg zu einer Smart-City – einer Stadt, die Unmengen an Daten von Bürgern, Infrastruktur und Umwelt sammelt, um sich so flexibel an die Bedürfnisse der Bewohner (oder Politiker) anzupassen.

In Bristol sollen im Zuge des Projekts „Bristol Is Open“ willige Bewohner Daten von ihren Smartphones mit der Stadt teilen. Damit will die Verwaltung besonders in Bezug auf Energie, Luftqualität und den Verkehr zu einem weltweiten Vorreiter werden. An der Carnegie Mellon Universität in Pittsburgh sollen am gesamten Campus Mikrofone, Kameras, Feuchtigkeits- sowie Vibrationssensoren angebracht werden. Damit können Studenten und Lehrende jederzeit ruhige Räume zum Studieren oder belebte Plätze zum Diskutieren finden. Auch Chicago will sich im Zuge des Projekts „Array of Things“ zu einer innovativen Stadt entwickeln. Sensoren sollen Bürger beispielsweise über wenig befahrene Straßen informieren oder auf eine Luftqualität hinweisen, die besonders gut für Sport geeignet ist.

Normalerweise würde dieser Artikel jetzt in eine Privatsphäredebatte abschweifen. Doch neben dem Thema der Sicherheit und Privatsphäre ändert die Idee einer Smart-City ganz allgemein, was es heißt, ein mündiger, demokratischer Bürger zu sein – so die These von Casey Boyle in ihrem Essay „Pervasive Citizenship through #SenseCommons.“

noah leidingerMay 17, 2020Tracker, Fitness, Stadt, Privatsphäre, Privacy, Smart, Smart-City, Big Data, KI, Künstliche Intelligenz, Überwachung, Cybersicherheit

Wenn der Algorithmus investiert

Big Data. Data Science. Deep Learning. Algorithmisches Investieren. Kein Jahr vergeht ohne das ein neues Buzzword rund um das Thema der computergetriebenen Entscheidungsfindung in die Köpfe von Investoren, Managern und Politikern implantiert wird.

Nun schreibt genau einer der Vorreiter im Bereich des algorithmischen Investierens, Ray Dalio, dass Entscheidungsmechanismen, die auf Machine Learning basieren gefährlich und nicht wirklich hilfreich sind. Er schreibt das, obwohl Algorithmen ihn zum Milliardär und sein Unternehmen Bridgewater zu einem der wichtigsten Investmentkonzerne der Welt gemacht haben. Er schreibt das, obwohl Machine Learning der heißeste Trend ist, wenn es um computergesteuerte Entscheidungen geht.

Aus diesem Grund darf man beim Investieren Methoden zur Datenanalyse immer nur dazu anwenden, irgendwelche Muster zu erkennen. Dann gilt es diese Muster zu verstehen. Auf Basis von diesem Verständnis kann man schlussendlich investieren, denn dann wird man auch sehen, ob sich die zugrundeliegenden Faktoren verändern und das bisherige Verständnis obsolet wird.

Wirtschaftnoah leidingerMarch 17, 2020Entscheidungen, Entscheidungsmechanismus, Algorithmen, AI, KI, Künstliche Intelligenz, Daten, Big Data, Investieren, Investitionen, Prinzipien

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