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EPISODE · Jul 1, 2019 · 34 MIN

006 - Messen, was messbar ist?

from Zukunft Denken – Podcast · host Alexander Schatten

Was ist Wissenschaft? Diese Frage ist erstaunlich schwierig zu beantworten und wir werden uns aus dem Hinterhalt nähern und das Ziel von mehreren Seiten angreifen. Als Basis von empirischen Wissenschaften, also etwa den Naturwissenschaften, gelten Experimente, Daten und messbare Fakten. Versuchen wir unser Glück einmal an dieser Stelle. In dieser Episode ist die ergänzende Frage, die für unsere Zukunft von großer Bedeutung ist: wie hilft sie uns in der Entscheidungsfindung? Denn wir wollen uns nicht alleine in der Theorie verlieren. »Messen was messbar ist, messbar machen was nicht messbar ist« – fälschlich Galileo zugeschrieben – gilt als eines der traditionellen Prinzipien empirischer Wissenschaft. Schon in der Antike wurde fallweise empirisch gearbeitet, wir sehen das am Beispiel von Hippokrates und der Beschreibung der Malaria. Eine wirklich systematische, über verschiedene Disziplinen gehende empirische und statistische Betrachtung der Welt ist allerdings eher der Neuzeit zuzuschreiben. Wir werfen in dieser Episode beispielhaft den Blick auf Erklärungen der Pest im Mittelalter sowie auf Cholera und medizinische Versorgung im 19. Jahrhundert, am Beispiel von Dr. John Snow und Florence Nightingale. Zuletzt reißen wir die wichtige Frage an: wie sieht das Thema Daten und Entscheidungen eigentlich heute aus? Stichwort: Datenüberfluss, Big Data, künstliche Intelligenz? Diese Fragen werden uns noch weiter beschäftigen müssen.   Referenzen Hippokrates und die Malaria Cunha CB, et al. J Vector Borne, Brief history of the clinical diagnosis of malaria: from Hippocrates to Osler. Malariasite Johns Hopkins Lecture on Malaria Georgios Pappas et al, Insights into infectious disease in the era of Hippocrates, International Journal of Infectious Diseases Vol 12, Issue 4, (2008) Pest und Erklärungen der Zeit Rosemary Horrox, The Black Death, Manchester University Press (1994) Florence Nightingale The Lady with the Lamp (Wikipedia) Florence Nightingale Museum London Presentation by Prof. Lynn McDonald at Gresham College. (30. Oct., 2014) Florence Nightingale, datajournalist: information has always been beautiful Dr. John Snow (no, not Game of Thrones!) In the time of cholera (BBC) Sandra Hempel, The Medical Detective, Granta Books, London (2006) John Snows Cholera Karte (Wikipedia) Gerd Gigerenzer über Risiko, Bauchentscheidungen und anderes Gerd Gigerenzer im Interview mit Tim Pritlove (Podcast: Forschergeist) Gerd Gigerenzer, Wie trifft man gute Entscheidungen? (Präsentation) Gerd Gigerenzer, Risiko: Wir man richtige Entscheidungen trifft (Buch) Nassim Taleb, Black Swan Aristoteles: Nikomachische Ethik: Genauigkeit Steven Chu über Forschung Byung-Chul Han, Psychopolitik

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Was ist Wissenschaft? Diese Frage ist erstaunlich schwierig zu beantworten und wir werden uns aus dem Hinterhalt nähern und das Ziel von mehreren Seiten angreifen. Als Basis von empirischen Wissenschaften, also etwa den Naturwissenschaften, gelten Experimente, Daten und messbare Fakten. Versuchen wir unser Glück einmal an dieser Stelle. In dieser Episode ist die ergänzende Frage, die für unsere Zukunft von großer Bedeutung ist: wie hilft sie uns in der Entscheidungsfindung? Denn wir wollen uns nicht alleine in der Theorie verlieren. »Messen was messbar ist, messbar machen was nicht messbar ist« – fälschlich Galileo zugeschrieben – gilt als eines der traditionellen Prinzipien empirischer Wissenschaft. Schon in der Antike wurde fallweise empirisch gearbeitet, wir sehen das am Beispiel von Hippokrates und der Beschreibung der Malaria. Eine wirklich systematische, über verschiedene Disziplinen gehende empirische und statistische Betrachtung der Welt ist allerdings eher der Neuzeit zuzuschreiben. Wir werfen in dieser Episode beispielhaft den Blick auf Erklärungen der Pest im Mittelalter sowie auf Cholera und medizinische Versorgung im 19. Jahrhundert, am Beispiel von Dr. John Snow und Florence Nightingale. Zuletzt reißen wir die wichtige Frage an: wie sieht das Thema Daten und Entscheidungen eigentlich heute aus? Stichwort: Datenüberfluss, Big Data, künstliche Intelligenz? Diese Fragen werden uns noch weiter beschäftigen müssen. Referenzen siehe Podcast Website mit Links!

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