Forschung
Nr. 45

TU Forum: Wie komplex ist die Wirklichkeit?

Christine Cimzar-Egger | PR und Marketing

Das 23. TU Forum stand unter dem Thema „Komplexitätswissenschaften“. Expert_innen der TU Wien und des Complexity Science Hub Vienna diskutierten darüber, was sie an dieser noch jungen Wissenschaftsdisziplin fasziniert und fordert, aber auch wie diese in unser aller Alltag einwirkt.

Das „Internet of Things“, das aus lauter smarten Geräten besteht, die mit einander vernetzt sind und eigenständig Daten austauschen, ist nur eines der Schlagwörter, die an diesem Abend im Rahmen der Diskussionsrunde gefallen sind. Spricht man über Komplexitätswissenschaften, spricht man sofort auch über Daten. Daten sind es auch, die einem jeden Modell zu Grunde liegen, und damit erst Berechnung, Voraussagen und die Erstellung von Simulationen ermöglichen.

Peter Klimek vom Complexity Science Hub Vienna erklärte, dass alle Systeme – sei es die Politik, das Gesundheitswesen oder viele andere – extrem viele Daten produzieren. Spannend wird es, wenn man versucht die Daten zu verstehen und zu erklären, was da passiert. Klimek veranschaulichte sein Forschungsinteresse gleich auf Basis eines „großen, soziologischen Experiments“, wie er Wahlen beschrieb. Anhand von Grafiken zeichnete er das Wahlverhalten in verschiedenen Ländern nach. Auf den Grafiken waren deutliche Unterschiede zwischen Ländern mit etablierten Demokratien und jenen, die noch nicht eine so lange demokratische Tradition haben zu sehen. „ Die Daten, bzw. das Instrument, das wir geschaffen haben, ermöglicht gewisse Prozesse abzubilden. Wenn man diese jetzt als Qualitätskriterien für wahlbestimmende Prozesse sieht und die Daten in Echtzeit abruft, kann man direkt entscheiden, wo man die Wahlbeobachter hinschicken muss, um den demokratischen Prozess zu verbessern“, ist Klimek überzeugt.

„Im Grunde geht es darum, wie man Daten oder sogar Systeme verbinden kann“, erklärt Niki Popper von der TU Wien. „Wenn ich eine große Raummenge unter verschiedenen Personengruppen oder Nutzergruppen aufteilen muss, um beispielsweise einen Flughafen optimal zu organisieren, kann ich das mit Hilfe entsprechender Modelle am Computer machen.“ Die Komplexitätswissenschaften schauen sich an, welche Daten wie in Verbindung gebracht werden können und was man daraus dann ablesen kann. Popper erzählte ebenfalls von einem Projekt mit einer Produktionsanlage, bei dem er an der TU Wien mitgearbeitet hatte. Wenn man beispielsweise eine Semmelfabrik ansieht, gibt es verschiedene Fragestellungen: Wann werden welche Gebäckstücke produziert? Wann wird welches Mehl angeliefert? Wann muss geheizt werden, wann nicht? Und wie gut funktioniert die Maschine überhaupt? Setzt man diese einzelnen Informationen nun z.B. über Feedbackloops in Beziehung, lernt man etwas über dynamische Systeme. Bei diesem konkreten Beispiel konnten schließlich bis zu 50% Energie eingespart werden, weil man sich plötzlich Daten angesehen hat, die man zuvor nicht betrachtet hatte.

Olga Saukh vom Complexity Science Hub Vienna bestätigt diese Vorgehensweise in einem ganz anderen Zusammenhang. Sie hat sich sehr stark mit dem Umweltthema beschäftigt, beispielsweise mit der Luftqualitätsmessung. Dabei muss man sich bewusst machen, welche chemischen Verbindungen leicht mit Sensoren erhoben werden können und Rückschlüsse zulassen. Andere Verbindungen, beispielsweise Ozon, sind nicht so leicht einordenbar, da so viele verschiedene Faktoren hineinspielen. Es ist also nicht nur wichtig, eine relevante Menge an Daten zu erheben. Man muss sich auch genau überlegen, welche Daten man verwendet und was man von diesen ableiten möchte.

Apropos Daten: Daten sind ein wertvolles Gut, da sind sich alle Expert_innen einig. Radu Grosu von der TU Wien betont, dass man mit verfügbaren Daten, die allerorts erhoben werden, viel Gutes tun kann, aber eben auch viel Böses. Da inzwischen schon vieles möglich ist, ist es umso wichtiger, dass der entsprechende rechtliche Rahmen für den Umgang mit und die Verwendung von diesen Daten geschaffen wird. Als Beispiel nannte Grosu die Daten, die in Autos gespeichert werden. Gehören die Daten dem Autobauer oder dem Lieferanten der jeweiligen Komponenten? Und sollten diese Daten nicht eigentlich dem jeweiligen Autofahrer gehören, da er sie ja „produziert“?

Niki Popper, der an vielen Projekten im Gesundheitsbereich arbeitet, kann dem nur zustimmen. In diesen Projekten ist beispielsweise ganz genau geregelt, wer welche Daten sehen darf und wer was mit welchen Daten machen darf, um Missbrauch zu verhindern. Wenn er also bestimmte Analysen anwendet, um davon etwaige Maßnahmen für den Gesundheitsbereich abzuleiten, ist ganz klar geregelt, was geht und was nicht.

Ein anderes Beispiel wäre eine „smarte“ Waschmaschine, die Ge- und Verbrauch mitprotokolliert. Von diesen Daten könnte aber abgeleitet werden, ob und wann man zuhause ist. Dabei stellt sich wieder die Frage: Wem gehören diese Daten? Zusätzlich zur Frage, welche Daten man sammelt, gesellt sich auch die Entscheidung, was ich auf Basis dieser Daten mit der entsprechenden Information mache.

Die Expert_innen sind sich einig, dass noch viele Fragestellungen, die in die Domäne der Komplexitätswissenschaften hineinfallen, offen sind. Aber vielleicht macht gerade das diese Forschungsdisziplin so interessant. Nimmt man jedenfalls Anleihe am realen Leben, bekommt man sehr schnell eine Vorstellung davon, was Komplexität bedeutet. Schließlich besteht das menschliche Herz aus 4 Milliarden Zellen, die mit einander verknüpft sind und völlig synchron funktionieren. Und das, ohne dass wir auch nur einen bewussten Gedanken daran verschwenden müssen.

Das TU Forum gab es auch diesmal wieder auf der Facebookseite der TU Wien als Livestream. Hier das Video zum nachschauen:
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