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Kundenrezensionen

3,4 von 5 Sternen
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am 21. Dezember 2014
Der Titel trifft das Programm dieses Buches. Von der Kurzbeschreibung auf der Buchrückseite sollte man sich daher nicht irritieren lassen, denn sie wählt nur einen kritischen Bereich von Big Data – die Überwachung personenbezogener Daten - aus, worauf das Buch lediglich auf zwei Seiten im Kapitel 12 Bezug nimmt.

Das Buch hat zwei inhaltliche Schwerpunkte: Die erste Hälfte beschreibt die auf „Data“ fokussierte Wissenschafts-geschichte und zeigt dabei, wie seit der Antike mit Sextus Empiricus beginnend, Wissenschaft und Empirie schon immer im Wettstreit stehen und sich gegenseitig befruchtend das Wissen der Welt vorantreiben. Mainzers Credo ist: Big Data gibt es schon immer. Hierzu erläutert er, wie sich die wissenschaftlichen Mittel, Daten zu sammeln, zu analysieren und daraus praktische Schlüsse abzuleiten, über die Jahrhunderte entwickelten und zu welchem Erkenntnisschub neue Methoden und verbesserte Rechenleistungen führten. Dabei spannt er eine weitere Ebene auf, in der er erläutert, wieso die Algorithmen „richtig rechnen“, also zu verlässlichen Aussagen über unser Universum führen. Diese Ebene ist anspruchsvoll, da sie die Grundlagen von Mathematik, Physik und Informatik berührt. Daher erschließt sie sich am besten mit mathematischen Vorkenntnissen. Man kann das Buch auch ohne diese mit Gewinn (aber nur halben Spaß) lesen.

In der zweiten Hälfte des Buches bewegt sich Mainzer im aktuellen Spannungsfeld zwischen extrem verbesserten Rechenleistungen mit ausgefeilten Algorithmen zur Datenanalyse einerseits und den gegenwärtigen Grenzen mathematisch fundierter Modelle und der Theorie komplexer Systeme andererseits. Hier erhalten aktuelle Fragestellungen zu Big Data und philosophische Reflexionen breiteren Raum. Erläutert werden das Potenzial, Anwendungsmöglichkeiten, Risiken und Gefahren von Big Data, sowohl in ethischer Sicht als auch in Form von Fehlschlüssen und falsch gewählten Modellen. Durch den Bezug auf die Vergangenheit „erdet“ der Autor Big Data als Teil der Wissenschaftsentwicklung und folgert daraus, wie die verwendeten Algorithmen mit Theorie und streng logischen Beweisen wiederum zukünftig zu untermauern sind und sich Logik und Empirie aneinander weiterhin prüfen lassen müssen.

Hier eine Übersicht der enthaltenen Themen – auf Grund der inhaltlichen Dichte nur ein stichwortartiger grober Abriss:
- Mainzer beginnt seinen Exkurs mit prinzipiellen Überlegungen. Er erläutert, wie Symmetrien für grundlegende Theorien zur Beschreibung der Welt und zur immerwährenden Suche nach der Weltformel benutzt werden.
- Big Data bei den Babyloniern, die z.B. Daten zu Astronomie und Handel sammelten und auf der Gegenseite der streng mathematische Ansatz mit Euklids Axiomen.
- Die Hypothese von Laplace, dass unsere Welt vollständig berechenbar sei (unterhaltsam der Ausflug in seine Lebensdaten mit Bezug auf Napoleon)
- Die Weiterführung dieser Hypothese im 23-Punkte-Programm von David Hilbert und die einschneidende Relativierung durch die Gödelschen Unvollständigkeitssätze
- Die Grundlage aller Rechentechnik – Alan Turings universelle Turingmaschine – Theorie und Praxis der Berechenbarkeit und der Zusammenhang mit Gödels Theorem. Grenzen der Berechenbarkeit, die zur Einführung der „Orakel-Maschine“ Anlass gibt.
- Aus diesen Erkenntnissen leitet sich ein neuer Wissenschaftszweig ab, der die Grade der Berechenbarkeit untersucht und damit das Feld der Komplexitätstheorie eröffnet.
- Theorie und Empirie bei den zellularen Automaten, die erstmalig komplexe Muster- und Strukturbildung aus einfachen rekursiven Funktionen ermöglichen und die Theorie der dynamischen Systeme begründen.
- Die Erweiterung der wissenschaftlichen Sicht obiger immer noch vollständig determinierter Systeme hin zur Quantenphysik und die Idee des Quantencomputers als Äquivalent zur Berechenbarkeit hierzu.
- Hypothese, dass das Universum selbst ein riesiger Quantencomputer sei
- Komplexitätsforschung, Selbstorganisation komplexer dynamischer Systeme und lokale Aktivität, Reaktions-Diffusionsgleichungen. Struktur- und Musterbildung am Rande des Chaos. Das ist ein neuer grundlegender Abschnitt im Buch, da aus den Reaktions-Diffusions-Gleichungen abgeleitet wird, wie aus toten Einheiten durch Diffusion Leben entstehen kann.
- Komplexe (Computer-) Netze und die Interpretation des WWW als komplexe virtuelle Maschine
- Die Berechenbarkeit von Risiken, mit einem Exkurs in die Wahrscheinlichkeitstheorie und deren Anwendung auf Versicherungs- und Börsen-Märkte. Hier wird erneut deutlich, wie wichtig adäquate Modelle und die Bestimmung ihrer Gültigkeitsgrenzen sind.
- Das vorletzte Kapitel zeigt die Grenzen der gegenwärtigen Big Data Analysen auf, bezieht sich z.B. auf das Delphi-Verfahren, wo die obige Orakel-Maschine nun durch ein Expertengremium repräsentiert wird und warnt vor den Gefahren einer „Datenhörigkeit“. Im letzten Kapitel fasst Klaus Mainzer den Kern seines Buches zusammen: Die Notwendigkeit, Daten, Erfahrungen und Theorie als Einheit zu betrachten.

Ein anspruchsvolles, komplexes Buch, das endlich den Big Data Hype versachlicht und einen spannenden Ausblick auf die nächstliegende Zukunft gibt.
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Klaus Mainzers Buch "Die Berechnung der Welt: Von der Weltformel zu Big Data" ist eine anspruchsvolle Geschichte der Mathematik, die für Laien recht schwer zu lesen ist, aber auch stellenweise anschauliche Beschreibungen aus der Anwendung bietet. Darüber hinaus will der Autor dem Big-Data-Wahn ein Plädoyer für Theorie und Verstehen entgegenhalten.

Die mangelnde Verständlichkeit des Buches ist sein größtes Manko. Insbesondere die erste Hälfte des Buches gleicht stellenweise einer Einführung in die höhere Mathematik. Der Autor erklärt recht dicht mit vielen Fachvokabeln und auch an Hand einiger Formeln die Entwicklung der Mathematik und ihrer Probleme. Es werden zwar alle eingeführten Begriffe erklärt und erläutert, aber dabei bleibt der Text zu oft zu nah an einem Lehrbuch-Stil, als dass er Lesefreude aufkommen lassen würde. Diese Wirkung wird noch durch die Gliederung des Textes verstärkt. Die vielen kurzen Unterkapitel, aus denen das Buch besteht, zerfasern den Text in zu viele kleine Häppchen. Was bei einem Lehrbuch sinnvoll ist, um einen Gedanken nach dem anderen zu verstehen, stört hier eher den Lesefluss.

Dabei hat Mainzer viel Interessantes zu erzählen. Er schreibt letztlich eine Geschichte der Mathematik, Informatik und Physik, in der sowohl die Idee der Weltformel als auch die Idee von Big Data erzählt wird. Die mathematischen Entdeckungen der letzten Jahrhunderte werden dabei nicht nur trocken und formalisiert nachvollzogen, sondern auch immer ihre Bedeutung für Wissenschaft und unser heutiges Leben dargestellt. Diese anwendungsorientierten Unterkapitel sind dann auch die für den Laien lesbarsten.

Auch ist die Grundthese des Autors wichtig. Bei Big Data geht es vor allem darum riesige Datenmengen zu sammeln und mittels Algorithmen Korrelationen zu entdecken. So können bisher unbekannte Zusammenhänge entdeckt werden oder in vielen Bereichen Frühwarnsysteme oder Zukunftsprognosen entwickelt werden. Aber Korrelation ist keine Kausalität. Mainzer führt im gesamten Buch immer wieder Beispiele auf, die zeigen, dass wir Zusammenhänge verstehen müssen, wenn wir nachhaltig Probleme lösen wollen und neue Erkenntnisse anstreben. Sich einzig auf das Konzept Big Data zu verlassen, kann mehr Schaden anrichten als Nutzen bringen.

Hätte Mainzer sich auf diese These konzentriert, hätte er auf so manche komplexe mathematische Herleitung verzichten können. Es ist als Leser gar nicht notwendig, jedes theoretische Detail der Turingmaschine oder der Wahrscheinlichkeitsrechnung zu verstehen, um dieses Anliegen des Autors zu begreifen. Letztlich ist das Buch zwar wegen dieses Anliegens und vieler interessanter Stellen die Lektüre wert, aber die Kost hätte sehr viel leichter zu verdauen sein können. Wer dieses Werk lesen will, sollte daher viel Muße mitbringen und auch mal die Geduld haben, manche Abschnitte mehrmals zu lesen.
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am 12. Dezember 2016
Beim Lesen der ersten Seiten war ich begeistert, in welchen historischen Zusammenhang der Autor Big Data setzt.
Leider wird nach wenigen Kapiteln diese Begeisterung erschlagen durch zu viel nutzlose Informationen, die in keinem direkten Zusammenhang mit dem Thema gebracht werden.
Der Autor wiederholt in seinem Buch eigentlich nur Wissen, das so in anderen Lehrbüchern steht - Big Data taucht in diesem Wust aus Lexikonartikeln nur immer wieder auf, eine Berarbeitung dieser Themen entfällt weitgehend. Wieso er dieses ganze Wissen in das Buch rein steckt, ist unklar. Als Lehrbuch ist dieses Buch nicht geeignet, da da für die teilweise komplexen Themen doch zur oberflächlich behandelt werden und die Bandbreite der Themen zu groß ist. Für wen das Buch nun gedacht ist bleibt offen. Vielleicht nur für die Verlängerung der Veröffentlichungsliste des Autors.
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am 4. Oktober 2014
Ungefähr wie beim Besuch einer solchen Lehrveranstaltung kam ich mir während der Lektüre dieses Buchs vor. Es werden zwar sehr interessante Themen angerissen, aber dies auf eine für Laien schwer verständliche und vor allem wenig unterhaltsame Weise. Auch die Kürze, in der die Themen abgehandelt werden, und die "Abgehacktheit" der sehr vielen Unterkapitel lassen weder Lesefluss noch -freude aufkommen. Hätte der Klappentext von vornherein darauf hingewiesen, dass es sich eher um ein komprimiertes Lehrbuch als um ein populärwissenschaftliches Sachbuch handelt, wäre meine Enttäuschung geringer gewesen. Der Autor steht damit aber in einer Tradition anderer deutscher Professoren, die immer wieder zeigen, dass sie ihren angelsächsischen Kollegen in diesem Punkt leider hinterherhinken - aus irgendeinem Grund kommen aus diesen Ländern die allgemeinverständlicheren, lesbareren Bücher.
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am 29. April 2014
Klaus Mainzer gelingt es hervorragend, die Geschichte der Wahrscheinlichkeitsrechnung bis zu Big Data darzustellen. Dies geschieht sehr solide, wobei auf entsprechende Gesetze mit Formeln verwiesen wird. Doch es werden auch interessante Anmerkungen zu den Wissenschaftlern gemacht. Ärgerlich ist allerdings die Vielzahl an Grammatik- und Rechtschreib-Fehler sowie an Falschschreibungen von Personennamen. Bei einem so renommierten Verlag hätte ich ein besseres Lektorat erwartet.
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