Experimente sind eine wichtige Methode, um Erkenntnisse über uns und die Welt in der wir leben, zu gewinnen. Aber nicht alles lässt sich mit planbaren Experimenten im Labor untersuchen. Dann müssen wir auf Beobachtungen zurückgreifen. Wir reden darüber, was Experimente sind und wann sie warum u.a. nicht möglich sind. Und wir gehen der Frage nach: Was sind natürliche Experimente und wie können mit ihnen Erkenntnisse gewonnen werden? … und wie nicht? Weitere wichtige Schlagworte dieser Folge sind: Korrelation & Kausalität und Ethik.

Was ist data feminism und was hat das mit Macht zu tun? Diese Folge heißt „data feminism“, was gleichzeitig der Titel des Buches ist, über das wir reden werden. „Data Feminism“ wurde von Catherine D’Ignazio und Lauren F. Klein geschrieben. Laut den Autorinnen ist Data Science eine Form von Macht mit der sowohl Gutes, als auch Schlechtes getan werden kann. Und wie das mit der von den Autorinnen präsentierten Perspektive des intersektionellen Feminismus zusammenhängt, werden wir uns näher ansehen. Dafür haben wir uns 3 Kapitel des Buches genauer angesehen und werden darüber reden, welche Beobachtungen, Beispiele und Anmerkungen wir dabei vorfinden.

Wir reden über Vögel – und mehr. Bei der „Stunde der Gartenvögel“ vom Naturschutzbund Deutschland (NABU) heißt es: Zählen, zählen, zählen. Seit vielen Jahren ruft der NABU bundesweiten dazu auf, bei der Datenerhebung zu helfen. Wir haben uns die Broschüre „15 Jahre Stunde der Gartenvögel“ des NABU angesehen und fragen uns: Was kam dabei raus? Wie sieht die Methode der Untersuchung aus? Wie können die Citizen Scientists mitmachen? Es geht also um Methoden der Datenerhebung, um Bürger*innen-Beteiligung und um die kleinen gefiederten Nachbarn in unseren Gärten und Grünanlagen.

In unserer Reihe zu Graphentypen geht es um verschiedene Daten und welche Arten der Darstellung es für diese gibt. Im ersten Teil (dl029: graphentypen – skalen und zeiger) ging es um die kleinste Einheit: um eindimensionalen Daten. Dieses Mal wird es ein bisschen komplexer. Wir reden über Graphentypen, mit denen sich eindimensionale Verteilungen abbilden lassen. Es geht um Histogramme, Boxplots, Violinenplots und kumulierte Häufigkeiten. Welche Darstellung eignet sich für welchen Zweck? Worauf kann man bei der Auswahl des Plots achten? Und überhaupt: Womit erstellt mensch eigentlich modern aussehende Plots?

Frühjahr heißt für viele auch wieder, dass die Heuschnupfen-Saison beginnt. Deswegen haben wir uns gefragt: Wie sieht das eigentlich mit dem Heuschnupfen so aus? Wo und wann merken die Menschen das am stärksten und wie wird das eigentlich überhaupt erfasst, wer unter Heuschnupfen in der Bevölkerung leidet? Gibt es Unterschiede zwischen Stadt und Land? Wie Hat sich die Häufigkeit von Heuschnupfen so entwickelt? Ausserdem werfen wir auch einen Blick auf die spannende Frage, welche Rolle der Klimawandel hier spielt oder spielen kann. Am Ende gucken wir auch noch kurz, wie die Daten für die Pollenvorhersagen erhoben werden.

Hier ist unser traditioneller Jahresrückblick – wir gucken uns das Jahr 2022 nochmal an. Den Anfang machen wir mit einem kleinen Schnelldurchlauf durch das Jahr. Dann gucken wir einmal auf datenleben selbst, weil unser Podcast produziert Daten und die gucken wir uns an. Gibt es da vielleicht irgendetwas, was wir 2022 beobachtet haben? Was waren unsere Lieblingsfolgen? Im Zentrum steht für uns aber die Frage, was wir so aus 2022 mitnehmen an Themen und Erkenntnissen. Eine Sache hat dabei besonders viel hergegeben, das Thema Machine Learning in 2022. Stichworte sind Bildgenerierung, chatGPT können wir natürlich nicht auslassen. Und zum Abschluss versuchen wir uns wieder an einem kleinen Ausblick, was dieses Jahr auf uns zukommt.