Von Ralf Keuper 

Stephen Few ist mit Edward Tufte einer der Pioniere der Datenvisualisierung. In seinen Veröffentlichungen und Vorträgen in aller Welt versucht Few die Menschen für die Möglichkeiten aber auch Fallstricke der verschiedenen Darstellungsformen großer Datenmengen zu sensibilisieren. Besonders argwöhnisch betrachtet Few den Hype um Big Data. Ohne entsprechendes methodisches Rüstzeug, so Few, bleiben auch die Anwendung der ausgefeiltesten Algorithmen weitgehend wirkungslos; ja sie können sogar ein schiefes Bild liefern. Insbesondere Visualisierungstechniken können das Dilemma noch verschärfen.

Aus diesem Grund hat Few in dem Paper A Course of Study in Analytical Thinking die Methoden näher beschrieben, die er für unabkömmlich hält, um die technologischen und analytischen Werkzeuge zur Datenrepräsentation auf verantwortliche Weise einsetzen zu können, darunter:

  1. Whole Brain Thinking
  2. Critical Thinking
  3. Logical Thinking
  4. Scientific Thinking
  5. Statistical Thinking
  6. Systems Thinking
  7. Visual Thinking
  8. Ethical Thinking
  9. Data Sensemaking

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