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Data Mining: Fortschritt im Dialog

07.12.2000 - (idw) Universität Augsburg

AUGSBURGER SYMPOSIUM FÜHRTE ALLE BETEILIGTEN DISZIPLINEN UND ANWENDER AN EINEN TISCH

Welche Fernsehsendungen sind in Italiens Haushalten am beliebtesten? Welche Regionen des menschlichen Gehirns sind bei unterschiedlichen Stimuli aktiv? Wie soll die Struktur von Medikamenten aufgebaut sein, damit diese eine hohe Wirksamkeit besitzen? Diese unterschiedlichen Fragestellungen haben eines gemeinsam: Die großen Datenmengen, zu denen sie führen, lassen sich mit modernen Methoden der Statistik und des Data Minings analysieren. Und um diese Methoden ging es beim "International Symposium on Data Mining and Statistics", das im November 2000 an der Universität Augsburg stattfand.

BREITES METHODEN- UND ANWENDUNGSSPEKTRUM

In sieben eingeladenen Hauptvorträgen vermittelten Brian Ripley (Oxford), Peter Deuflhard (Berlin), Rosanna Verde (Neapel), Arno Siebes (Utrecht), Stefan Wrobel (Magdeburg), Graham Wills (Chicago) und Ed Wegman (Fairfax) einen Überblick über die verschiedenen Facetten des Data Minings und der visuellen Exploration von großen Datenbeständen. Schon nahezu klassisch sind die Anwendungen von Data-Mining-Methoden z. B. bei der Untersuchung von Kundenpräferenzen in virtuellen Warenhäusern und elektronischen Buchläden oder bei der Warenkorbanalyse. Bei den rund 30 Beiträgen des Augsburger Symposiums, die ein weites Spektrum an modernen Methoden der Datenvisualisierung und Datenanalyse abdeckten und neben den Themen Visualisierung und Statistifizierung insbesondere auch Anwendungen von Data Mining behandelten, standen aber auch ganz neue Anwendungsgebiete wie z. B. Medizin und Pharmazie, Finanzwirtschaft, Linguistik oder Klimaforschung im Mittelpunkt.

KEINE REIN AKADEMISCHE ANGELEGENHEIT

Data Mining, die Gewinnung von Information und Wissen aus großen Datenbeständen also, ist keineswegs von rein akademischem Interesse. Die große Anzahl von Repräsentanten der beruflichen Praxis, die sich unter den aus 14 Ländern angereisten 120 Teilnehmerinnen und Teilnehmern der Tagung fanden, unterstreicht vielmehr den Stellenwert, der dieser Thematik in der modernen Informationsgesellschaft beigemessen wird. Dieser gemischte Teilnehmerkreis aus Wissenschaftlern einerseits, die sich mit den Methoden aus theoretischer Sicht befassen, und aus Anwendern dieser Methoden andererseits wird von den Veranstaltern als ein besonderes Charakteristikum dieses Symposiums hervorgehoben. Als noch wichtiger aber betonen sie, dass es hier gelungen ist, Wissenschaftler verschiedener Disziplinen - insbesondere der Statistik und der Informatik - an einen Tisch zu bringen und sie für die gemeinsame Arbeit an der Lösung der anstehenden Probleme und Fragestellungen zu motivieren.

INTERDIZIPLINÄRER ZUGRIFF UNERLÄSSLICH

Ein solch interdisziplinärer Zugriff wurde auch von allen Diskutanten der ins Symposium einführenden Podiumseranstaltung als überfällig begrüßt und nachdrücklich eingefordert. Denn die heute verfügbaren Datensätze stellen die Statistik als klassische Disziplin der Datenanalyse vor neue Herausforderungen. Diese sind ohne interdisziplinären Ansatz nicht mehr zu bewältigen; insbesondere machen sie die Einbeziehung moderner Technologien und leistungsfähiger Werkzeuge der Informatik erforderlich. Und zugleich müssen die Methoden und Techniken der Datenanalyse im jeweiligen fachwissenschaftlichen Kontext gesehen werden. Nur dann nämlich können relevante Informationen herausgefiltert und in Wissen umgesetzt werden.

Eine Dokumentation der Tagung wird als Sonderheft des Journal of Computational Statistics erscheinen. Hier werden auch die Beiträge dreier Studierender enthalten sein, deren Teilnahme am Symposium mit Reisestipendien unterstützt wurde. In den Genuß dieser Förderung kamen Ursula Becker aus München, Xiuju Fu aus Singapur und Francesco Virilis aus Terni.

KONTAKT:

PD Dr. Adalbert F. X. Wilhelm

Lehrstuhl für Rechnerorientierte Statistik und Datenanalyse
Institut für Mathematik
Universität Augsburg
D-86135 Augsburg
Telefon ++49/821/598-2236
Telefax ++ 49/821/598-2200
e-mail: adalbert.wilhelm@math.uni-augsburg.de
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