Die Datenwirtschaft #9: Nur eine Grippe

Ausgabe 9 - nur eine Grippe!

Willkommen

Neue Ausgabe! Irgendwie schaffe ich es nicht regelmäßig. Daher kommen die Newsletter jetzt immer, wenn ich einen fertig habe. Das kann eine, zwei oder mehr Wochen dauern. Aber er kommt! Heute geht es mal wieder um Corona. Und damit der Spaß nicht zu kurz kommt, schauen wir mal in die Spieleindustrie.

Viel Spaß beim Lesen!

Corona und Daten

Wir leben in einer sehr speziellen Zeit. Eine globale Pandemie zwingt uns in Lockdowns, Schulen erkennen, wie schlecht deren Digitalisierung ist und andere wiederum sind der Meinung, diese Pandemie gibt es gar nicht. Auf die letzte Gruppe möchte ich nicht eingehen. Das schont meine Nerven. Nicht leugnen kann man die Daten, die durch die Pandemie erzeugt werden. Es gibt etliche Statistiken und frei zugängliche Zahlen zu aktuellen Infektionen, (Über)Sterblichkeiten und Inzidenz.

Wer gerne mit „lebendigen Daten“ arbeitet, findet in diesen Zahlen ein großes Spielfeld. Ganz früh hat die Johns-Hopkins-Universität angefangen alle gemeldete Zahlen zu sammeln und auf Github zu veröffentlichen. Tableau hat einen Covid-19-Data-Hub ins Leben gerufen und so ziemlich jedes Bundesland (beispielhaft Hessen) veröffentlicht für seine Kreise die aktuellen Zahlen und Inzidenz. Und das Robert Koch-Institut (RKI) informiert für Deutschland über Zahlen, Maßnahmen usw.. Zahlreiche Artikel wurden veröffentlicht, die als Beispiel die Fallzahlen der Pandemie heranziehen und so ziemlich jede großen Zeitungen veröffentlichen täglich aktuelle Visualisierungen und Erkenntnisse aus den Zahlen (online, wie offline). Der Daten-Journalist hat in der Zeit sehr viel zu tun.

Zu Beginn der Pandemie lag sehr viel Hoffnung in künstliche Intelligenzen, die die Pandemie stoppen sollten. Leider war das nicht ganz so wirkungsvoll, wie man es sich in einem Science-Fiction-Film vorstellen mag. Fakt bleibt: Eine Pandemie ist schwierig zu modellieren. Vor allem, wenn die Menschen irrational handeln. Das beginnt beim Kauf von Toilettenpapier und geht bis zur Verweigerung eines Mund-Nasen-Schutzes. Wobei wir hier wieder bei der besagten dritten Gruppe vom Anfang sind. Und bevor ich mich über diese Menschen aufrege gehen gehe ich lieber zum nächste Thema über.

Ich will doch nur spielen

Nein, es soll jetzt nicht um Annett Louisan gehen. Ich werfe einen Blick in die Datenwelt von Computerspielen. Persönlich hatte ich das Vergnügen bei einem sehr bekannten internationalen Social-Games-Entwickler zu arbeiten. Damals (ca. 2012) wurden die anfallenden Daten schon sehr genau analysiert. Es gab große Abteilungen, die nichts anderes taten. A/B-Tests mit KAUF MICH-Buttons etc. Seitdem Spiele Zugriff auf ein nahezu immer verfügbares Internet haben, werden Daten gesammelt, Spieler getrackt und die Daten systematisch ausgewertet. Zumeist, um den Spieler zum Kauf weiterer DLCs zu verführen. Aber auch „gutes“ wird getan. Fraud-Detection (Erkennung von Betrug) erfährt große Unterstützung von trainierten Modellen, die auf den gesammelten Daten basiert. Auch bei der Erstellung von Spielen ist KI hilfreich. Durch Objekterkennung ist das Motion-Capturing um einiges einfacher geworden. Vor allem bei Augmented Reality und Synthetic Media ist die Objekterkennung essenziell. Es gibt sogar experimentierfreudige Entwickler, die ein Text Adventure aus Maschinen-generierten Texten erstellt haben. Mit GPT-3 können damit bestimmt noch bessere Ergebnisse erreicht werden. Die Spieleindustrie hat schon immer sehr viele Daten erhoben und systematisch ausgewertet, man nannte es nur nicht Data Science.

Links

Eine KI hat ein Tastaturlayout entworfen. Endlich effizient tippen.

Welche unvorstellbaren Ideen aus Science Fiction sind nahezu real geworden? Diese!

Damit haben wir wieder das Ende der dieser Ausgabe erreicht! Ich freue mich über Verbesserungsvorschläge und Tipps für Themen, Links oder Meinungen. Gerne per Mail an hallo@datenwirtschaft.online oder einfach per Twitter an mich senden.

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