{"id":684,"date":"2023-01-28T12:00:28","date_gmt":"2023-01-28T11:00:28","guid":{"rendered":"podlove-2023-01-27t15:56:41+00:00-597b5f51dceff66"},"modified":"2023-01-30T14:26:40","modified_gmt":"2023-01-30T13:26:40","slug":"dl034-jahresrueckblick-2022","status":"publish","type":"podcast","link":"https:\/\/www.datenleben.de\/index.php\/2023\/01\/28\/dl034-jahresrueckblick-2022\/","title":{"rendered":"dl034: jahresr\u00fcckblick 2022"},"content":{"rendered":"\n\t\t\n            <div class=\"podlove-web-player intrinsic-ignore podlove-web-player-loading\" id=\"player-6a138bade0088\"><root data-test=\"player--xl\" style=\"max-width:950px;min-width:260px;\">\n  <div class=\"tablet:px-6 tablet:pt-6 mobile:px-4 mobile:pt-4 flex flex-col\">\n    <div class=\"flex-col items-center mobile:flex tablet:hidden\">\n      <show-title class=\"text-sm\"><\/show-title>\n      <episode-title class=\"text-base mb-2\"><\/episode-title>\n      <subscribe-button class=\"mb-4 mobile:flex tablet:hidden\"><\/subscribe-button>\n      <poster class=\"rounded-sm w-48 shadow overflow-hidden\"><\/poster>\n      <divider class=\"w-full my-6\"><\/divider>\n    <\/div>\n\n    <div class=\"tablet:flex flex-grow\">\n      <div class=\"w-64 mobile:hidden tablet:block tablet:mr-6\">\n        <poster class=\"rounded-sm shadow overflow-hidden\"><\/poster>\n      <\/div>\n      <div class=\"w-full\">\n        <div class=\"hidden tablet:block\">\n          <show-title class=\"text-base\"><\/show-title>\n          <episode-title class=\"text-xl desktop:text-2xl\"><\/episode-title>\n          <divider class=\"w-full my-4\"><\/divider>\n        <\/div>\n        <div class=\"flex items-center justify-between\">\n          <div class=\"block\">\n            <play-state on=\"active\">\n              <speed-control class=\"flex items-center\"><\/speed-control>\n            <\/play-state>\n          <\/div>\n\n          <div class=\"flex\">\n            <play-state on=\"active\">\n              <chapter-previous class=\"mx-2 block\"><\/chapter-previous>\n            <\/play-state>\n            <play-state on=\"active\">\n              <step-backward class=\"mx-2 block\"><\/step-backward>\n            <\/play-state>\n\n            <play-button class=\"mx-2 block\" :label=\"$t('PLAYER.PLAY_EPISODE')\"><\/play-button>\n\n            <play-state on=\"active\">\n              <step-forward class=\"mx-2 block\"><\/step-forward>\n            <\/play-state>\n            <play-state on=\"active\">\n              <chapter-next class=\"mx-2 block\"><\/chapter-next>\n            <\/play-state>\n          <\/div>\n\n          <div class=\"block\">\n            <play-state on=\"active\">\n              <volume-control class=\"flex items-center\"><\/volume-control>\n            <\/play-state>\n          <\/div>\n        <\/div>\n        <div class=\"flex w-full\">\n          <progress-bar><\/progress-bar>\n        <\/div>\n        <div class=\"flex w-full -mt-2\">\n          <div class=\"w-3\/12 text-left\">\n            <timer-current class=\"text-sm\"><\/timer-current>\n          <\/div>\n          <div class=\"w-6\/12 text-center truncate\">\n            <play-state on=\"active\">\n              <current-chapter class=\"text-sm\"><\/current-chapter>\n            <\/play-state>\n          <\/div>\n          <div class=\"w-3\/12 text-right\">\n            <timer-duration class=\"text-sm\"><\/timer-duration>\n          <\/div>\n        <\/div>\n      <\/div>\n    <\/div>\n    <divider class=\"w-full mt-6 mb-3\"><\/divider>\n    <div class=\"flex justify-between\">\n      <div class=\"flex mobile:w-full tablet:w-3\/12 desktop:w-3\/12 justify-between\">\n        <tab-trigger tab=\"chapters\">\n          <icon type=\"chapter\"><\/icon>\n        <\/tab-trigger>\n        <tab-trigger tab=\"transcripts\">\n          <icon type=\"transcripts\"><\/icon>\n        <\/tab-trigger>\n        <tab-trigger tab=\"files\">\n          <icon type=\"download\"><\/icon>\n        <\/tab-trigger>\n        <tab-trigger tab=\"playlist\">\n          <icon type=\"playlist\"><\/icon>\n        <\/tab-trigger>\n        <tab-trigger tab=\"share\">\n          <icon type=\"share\"><\/icon>\n        <\/tab-trigger>\n      <\/div>\n      <subscribe-button class=\"mt-1 mobile:hidden tablet:flex\"><\/subscribe-button>\n    <\/div>\n  <\/div>\n  <div class=\"w-full relative overflow-hidden\">\n    <tab name=\"chapters\">\n      <tab-chapters><\/tab-chapters>\n    <\/tab>\n    <tab name=\"transcripts\">\n      <tab-transcripts><\/tab-transcripts>\n    <\/tab>\n    <tab name=\"files\">\n      <tab-files><\/tab-files>\n    <\/tab>\n    <tab name=\"playlist\">\n      <tab-playlist><\/tab-playlist>\n    <\/tab>\n    <tab name=\"share\">\n      <tab-share><\/tab-share>\n    <\/tab>\n    <tab-overflow><\/tab-overflow>\n  <\/div>\n  <error><\/error>\n<\/root>\n<\/div>\n            <script>\n              document.addEventListener(\"DOMContentLoaded\", function() {\n                var player = document.getElementById(\"player-6a138bade0088\");\n                podlovePlayerCache.add([{\"url\":\"https:\\\/\\\/www.datenleben.de\\\/index.php\\\/wp-json\\\/podlove-web-player\\\/shortcode\\\/publisher\\\/684\",\"data\":{\"version\":5,\"show\":{\"title\":\"datenleben\",\"subtitle\":\"der podcast \\u00fcber data science\",\"summary\":\"Was ist Data Science? Was bedeuten die Daten f\\u00fcr unser Leben? Woher kommen sie und wozu werden sie benutzt?\\r\\nDas sind alles Fragen, mit denen wir uns auseinander setzen werden.\\r\\nWer schon immer mehr \\u00fcber Daten und deren Effekt auf unser Leben wissen wollte, ist hier genau richtig.\",\"poster\":\"https:\\\/\\\/www.datenleben.de\\\/podlove\\\/image\\\/687474703a2f2f7777772e646174656e6c6562656e2e64652f77702d636f6e74656e742f75706c6f6164732f323032302f30362f636f7665722e706e67\\\/500\\\/0\\\/0\\\/datenleben\",\"link\":\"https:\\\/\\\/www.datenleben.de\"},\"title\":\"dl034: jahresr\\u00fcckblick 2022\",\"subtitle\":\"Was war 2022 so los?\",\"summary\":\"Hier ist unser traditioneller Jahresr\\u00fcckblick \\u2013 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 f\\u00fcr 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 k\\u00f6nnen wir nat\\u00fcrlich nicht auslassen. Und zum Abschluss versuchen wir uns wieder an einem kleinen Ausblick, was dieses Jahr auf uns zukommt.\",\"publicationDate\":\"2023-01-28T12:00:28+01:00\",\"duration\":\"01:10:26.110\",\"poster\":\"https:\\\/\\\/www.datenleben.de\\\/podlove\\\/image\\\/68747470733a2f2f7777772e646174656e6c6562656e2e64652f77702d636f6e74656e742f75706c6f6164732f323032332f30312f3033345f436f7665722e706e67\\\/500\\\/0\\\/0\\\/dl034-jahresrueckblick-2022\",\"link\":\"https:\\\/\\\/www.datenleben.de\\\/index.php\\\/2023\\\/01\\\/28\\\/dl034-jahresrueckblick-2022\\\/\",\"chapters\":[{\"start\":\"00:00:00.000\",\"title\":\"Intro\",\"href\":\"\",\"image\":\"\"},{\"start\":\"00:00:18.452\",\"title\":\"Thema des Podcasts\",\"href\":\"\",\"image\":\"\"},{\"start\":\"00:00:38.284\",\"title\":\"Thema der Folge\",\"href\":\"\",\"image\":\"\"},{\"start\":\"00:02:31.944\",\"title\":\"Warum ist dieses Thema interessant?\",\"href\":\"\",\"image\":\"\"},{\"start\":\"00:03:10.022\",\"title\":\"Einspieler: Jahresr\\u00fcckblick \\u2014 2022 im Schnelldurchlauf\",\"href\":\"\",\"image\":\"\"},{\"start\":\"00:09:09.812\",\"title\":\"Wie sehen die datenleben-Daten f\\u00fcr 2022 aus?\",\"href\":\"\",\"image\":\"\"},{\"start\":\"00:16:46.357\",\"title\":\"Unsere Lieblingsfolgen in 2022?\",\"href\":\"\",\"image\":\"\"},{\"start\":\"00:19:39.211\",\"title\":\"Feedback zu datenleben\",\"href\":\"\",\"image\":\"\"},{\"start\":\"00:25:14.265\",\"title\":\"Was nehmen wir mit aus 2022 an Themen oder Erkenntnissen?\",\"href\":\"\",\"image\":\"\"},{\"start\":\"00:30:44.360\",\"title\":\"Was ist beim Maschinellen Lernen passiert?\",\"href\":\"\",\"image\":\"\"},{\"start\":\"00:31:41.395\",\"title\":\"Bildgenerierung und Stable Diffusion\",\"href\":\"\",\"image\":\"\"},{\"start\":\"00:36:44.729\",\"title\":\"Musik und Machine Learning\",\"href\":\"\",\"image\":\"\"},{\"start\":\"00:43:38.476\",\"title\":\"ChatGPT und Sprache zu Text\",\"href\":\"\",\"image\":\"\"},{\"start\":\"00:52:27.113\",\"title\":\"Was gab es sonst noch beim Maschinellen Lernen?\",\"href\":\"\",\"image\":\"\"},{\"start\":\"00:55:32.238\",\"title\":\"Gibt es was Neues zum Wetterprojekt? \\u2013 Ja!\",\"href\":\"\",\"image\":\"\"},{\"start\":\"01:00:05.395\",\"title\":\"Was haben wir noch gefunden?\",\"href\":\"\",\"image\":\"\"},{\"start\":\"01:02:08.683\",\"title\":\"Was erwartet uns wohl in diesem Jahr?\",\"href\":\"\",\"image\":\"\"},{\"start\":\"01:06:59.589\",\"title\":\"Fazit\",\"href\":\"\",\"image\":\"\"},{\"start\":\"01:09:06.961\",\"title\":\"N\\u00e4chste Folge: zum Thema Heuschnupfen am 25.02.2023\",\"href\":\"\",\"image\":\"\"},{\"start\":\"01:09:23.280\",\"title\":\"Call to Action\",\"href\":\"\",\"image\":\"\"},{\"start\":\"01:10:13.963\",\"title\":\"Outro\",\"href\":\"\",\"image\":\"\"}],\"audio\":[{\"url\":\"https:\\\/\\\/www.datenleben.de\\\/podlove\\\/file\\\/144\\\/s\\\/webplayer\\\/c\\\/website\\\/DL034-jahresrueckblick.mp3\",\"size\":\"68953639\",\"title\":\"MP3 Audio (mp3)\",\"mimeType\":\"audio\\\/mpeg\"}],\"files\":[{\"url\":\"https:\\\/\\\/www.datenleben.de\\\/podlove\\\/file\\\/144\\\/s\\\/webplayer\\\/DL034-jahresrueckblick.mp3\",\"size\":\"68953639\",\"title\":\"MP3 Audio\",\"mimeType\":\"audio\\\/mpeg\"}]}}, {\"url\":\"https:\\\/\\\/www.datenleben.de\\\/index.php\\\/wp-json\\\/podlove-web-player\\\/shortcode\\\/config\\\/default\\\/theme\\\/datenleben\",\"data\":{\"activeTab\":\"chapters\",\"subscribe-button\":null,\"share\":{\"channels\":[\"link\",\"facebook\",\"twitter\",\"whats-app\",\"linkedin\",\"pinterest\",\"xing\",\"mail\"],\"outlet\":\"https:\\\/\\\/www.datenleben.de\\\/wp-content\\\/plugins\\\/podlove-web-player\\\/web-player\\\/share.html\",\"sharePlaytime\":true},\"related-episodes\":{\"source\":\"disabled\",\"value\":null},\"version\":5,\"theme\":{\"tokens\":{\"brand\":\"#fff\",\"brandDark\":\"#fff\",\"brandDarkest\":\"#000\",\"brandLightest\":\"#8cc240\",\"shadeDark\":\"#807E7C\",\"shadeBase\":\"#807E7C\",\"contrast\":\"#000\",\"alt\":\"#8cc240\"},\"fonts\":{\"ci\":{\"name\":\"ci\",\"family\":[\"-apple-system\",\"BlinkMacSystemFont\",\"Segoe UI\",\"Roboto\",\"Helvetica\",\"Arial\",\"sans-serif\",\"Apple Color Emoji\",\"Segoe UI Emoji\\\", \\\"Segoe UI Symbol\"],\"src\":[],\"weight\":800},\"regular\":{\"name\":\"regular\",\"family\":[\"-apple-system\",\"BlinkMacSystemFont\",\"Segoe UI\",\"Roboto\",\"Helvetica\",\"Arial\",\"sans-serif\",\"Apple Color Emoji\",\"Segoe UI Emoji\\\", \\\"Segoe UI Symbol\"],\"src\":[],\"weight\":300},\"bold\":{\"name\":\"bold\",\"family\":[\"-apple-system\",\"BlinkMacSystemFont\",\"Segoe UI\",\"Roboto\",\"Helvetica\",\"Arial\",\"sans-serif\",\"Apple Color Emoji\",\"Segoe UI Emoji\\\", \\\"Segoe UI Symbol\"],\"src\":[],\"weight\":700}}},\"base\":\"https:\\\/\\\/www.datenleben.de\\\/wp-content\\\/plugins\\\/podlove-web-player\\\/web-player\\\/\"}}]);\n                podlovePlayer(player, \"https:\/\/www.datenleben.de\/index.php\/wp-json\/podlove-web-player\/shortcode\/publisher\/684\", \"https:\/\/www.datenleben.de\/index.php\/wp-json\/podlove-web-player\/shortcode\/config\/default\/theme\/datenleben\").then(function() {\n                  player && player.classList.remove(\"podlove-web-player-loading\");\n                });\n              });\n            <\/script>\n            <style>\n              .podlove-web-player.podlove-web-player-loading {\n                opacity: 0;\n              }\n            <\/style>\n        \n\t\n\t\t\n<p>Hier ist unser traditioneller Jahresr\u00fcckblick \u2013 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 f\u00fcr 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 k\u00f6nnen wir nat\u00fcrlich nicht auslassen. Und zum Abschluss versuchen wir uns wieder an einem kleinen Ausblick, was dieses Jahr auf uns zukommt.<\/p>\n<h3>Links und Quellen<\/h3>\n<ul>\n<li>Twitter: <a href=\"https:\/\/twitter.com\/datenleben\">@datenleben<\/a> <\/li>\n<li>Mastodon: <a href=\"https:\/\/podcasts.social\/@datenleben\">@datenleben@podcasts.social<\/a><\/li>\n<li>Webseite: <a href=\"https:\/\/www.datenleben.de\/\">www.datenleben.de<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/mastodon.social\/@AnitaWorks9698\/109428105923231673\">Mastodon.social, AnitaWorks9698: &quot;Worauf ich bei der Genforschung noch hinweisen m\u00f6chte, ...&quot;<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/twitter.com\/Kelly_McKernan\/status\/1603611368438976512\">Twitter, Kelly_McKernan: &quot;This is what I mean by uncanny valley.&quot;<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.gofundme.com\/f\/protecting-artists-from-ai-technologies\">gofundme: Protecting Artists From AI Technologies<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/futurezone.at\/digital-life\/raetselhafte-gruselige-frau-ki-bildgeneratoren-dall-e-midjourney-loab-horror-gesicht\/402140256\">futurezone: R\u00e4tselhafte, gruselige Frau taucht immer wieder in KI-Bildern auf<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/facebookresearch\/demucs\">GitHub, Facebook Research: demucs<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=isrgZpuJ-KI\">YouTube, Kevin MacLeod: Happy Happy Game Show<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.riffusion.com\/about\">https:\/\/www.riffusion.com\/about<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/sweetcocoa.github.io\/pop2piano_samples\/\">sweetcocoa.github.io: Pop2Piano : Pop Audio-Based Piano Cover Generation<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/openai\/whisper\">GitHub, OpenAI: Whisper<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/doctorow.medium.com\/undetectable-backdoors-for-machine-learning-models-8df33d92da30\">Cory Doctorow: Undetectable backdoors for machine learning models<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.science.org\/content\/article\/dreaming-new-proteins-ai-churns-out-possible-medicines-and-vaccines?utm_campaign=NewsfromScience&amp;utm_source=Social&amp;utm_medium=Twitter\">science.org, Robert F. Service: Dreaming up new proteins, AI churns out possible medicines and vaccines<\/a><\/li>\n<li><a href=\"forecastshttps:\/\/confluence.ecmwf.int\/display\/DAC\/ECMWF+open+data%3A+real-time+forecasts\">ECMWF.int: ECMWF open data: real-time<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/ecmwf\/ecmwf-opendata\">GitHub, ecmwf: ecmwf-opendata<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/bydata.github.io\/nyt-corona-spiral-chart\/\">bydata.github.io: Recreating the New York Times COVID-19 Spiral Graph<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/digitalcommons.butler.edu\/wordways\/vol29\/iss4\/5\/\">Butler Univeristy: A New Look at the Jotto Problem<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/joinbookwyrm.com\/instances\/\">https:\/\/joinbookwyrm.com\/instances\/<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=JpMl2UbLHzo&amp;t=1063s\">YouTube, datenleben: K\u00f6nnen Computer malen?<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h3>Schlagworte zur Folge<\/h3>\n<p>Maschinelles Lernen, Neuronale Netze, Bildgenerierung, ChatGPT, Offene Daten, Datenvisualisierung<\/p>\n<h3>Intro (00:00:00)<\/h3>\n<h3>Thema des Podcasts (00:00:18)<\/h3>\n<p>Helena: Willkommen zu unserer 34. Folge beim datenleben-Podcast, dem Podcast \u00fcber Data Science. Wir sind Helena<\/p>\n<p>Janine: und Janine<\/p>\n<p>Helena: und m\u00f6chten mit euch die Welt der Daten erkunden. Es wird immer wichtiger, Daten in das gro\u00dfe Ganze einordnen zu k\u00f6nnen. Wer schon immer mehr \u00fcber Daten und deren Effekt auf unser Leben wissen wollte, ist hier genau richtig.<\/p>\n<h3>Thema der Folge (00:00:38)<\/h3>\n<p>Janine: Ja, und damit willkommen im Jahr 2023, das wir damit er\u00f6ffnen, dass wir traditionellerweise einen R\u00fcckblick machen, was wir einmal so beschlossen haben, als wir anfingen. Und ja, jetzt ist es der dritte Jahresr\u00fcckblick und wir gucken uns das Jahr 2022 nochmal an. Den Anfang machen wir auf jeden Fall damit, dass wir wie die letzten beiden Male auch einen kleinen Schnelldurchlauf durch das Jahr machen und ein paar Ereignisse herausgepickt haben, die als kleine Chronik durchgegangen werden. Wie immer war die Historie in Wikipedia sehr hilfreich dabei, Ereignisse auszusuchen. Dann gucken wir einmal auf datenleben selbst, weil unser Podcast produziert Daten und die gucken wir uns an, was war 2022 so, gibt es da vielleicht irgendetwas, was wir beobachtet haben? Was waren unsere Lieblingsfolgen? Und dann kommen wir zum Kernpunkt und gucken uns an, was wir so aus 2022 mitnehmen, n\u00e4mlich Themen und Erkenntnisse, und ihr werdet sehr schnell feststellen, das wird dieses Mal, naja, monothematisch ist zu viel gesagt, weil das Thema ist extrem breit gef\u00e4chert und es gibt da eine gro\u00dfe Varianz an Sachen, die man besprechen kann, aber im Wesentlichen reden wir viel \u00fcber Machine Learning, weil 2022 irgendwie das Machine Learning-Jahr war. Also so Stichworte sind Bildgenerierung, chatGPT k\u00f6nnen wir nat\u00fcrlich nicht auslassen. Ja, und dann gucken wir vielleicht doch nochmal ein bisschen, was sonst noch so an Themen angefallen ist, so im Data-Science-Bereich. Und ja, dann vielleicht noch ein kleiner Ausblick, was uns wohl in diesem Jahr so erwarten k\u00f6nnte, also sowohl f\u00fcr den Podcast als auch etwas allgemeiner.<\/p>\n<h3>Warum ist das Thema interessant? (00:02:32)<\/h3>\n<p>Helena: Genau, und wir machen diesen Jahresr\u00fcckblick, weil uns das interessiert und weil es gleichzeitig auch eine gute M\u00f6glichkeit ist, nochmal Erg\u00e4nzungen zu alten Folgen aufzunehmen und ein bisschen auch mal meta \u00fcber den Podcast zu reden, weil wir dann auch \u00fcber Themen nochmal reden k\u00f6nnen, f\u00fcr die wir jetzt keine ganze Folge eingeplant haben.<\/p>\n<p>Janine: Ja, wobei, eines dieser Themen ist ja ein Thema, von dem wir auch dachten, es wird keine ganze Folge und dann ist es eine ganze Folge geworden und wir k\u00f6nnen trotzdem noch etwas nachtragen jetzt.<\/p>\n<p>Helena: Genau.<\/p>\n<p>Janine: Ja, der R\u00fcckblick.<\/p>\n<h3>Einspieler: Jahresr\u00fcckblick \u2014 2022 im Schnelldurchlauf (00:03:10)<\/h3>\n<p>Janine : Jahresr\u00fcckblick \u2013 2022 im Schnelldurchlauf<\/p>\n<p>* 05. Januar: Bundesregierung beruft Sven Lehmann in das neu geschaffenes Amt des <a href=\"https:\/\/www.bmfsfj.de\/bmfsfj\/aktuelles\/presse\/pressemitteilungen\/neuer-beauftragter-fuer-die-akzeptanz-sexueller-und-geschlechtlicher-vielfalt-191532\">Beauftragten f\u00fcr die Akzeptanz sexueller und geschlechtlicher Vielfalt<\/a><br \/>\n* 15. Januar: Der <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Vulkanausbruch_des_Hunga_Tonga_2022\">Hunga Tonga Vulkan bricht aus<\/a>, die erzeugte Druckwelle reist mehrmals um die gesamte Erde und der Ausbruch wird sp\u00e4ter zu einer der St\u00e4rksten jemals gemessenen Erruptionen erkl\u00e4rt.<br \/>\n* 21. Februar: Der Pr\u00e4sident Russlands, Wladimir Putin, erkl\u00e4rt, die im Osten der Ukraine gelegenen Separatistengebiete Donezk und Luhansk als eigenst\u00e4ndige Staaten anzuerkennen.<br \/>\n* 24. Februar: Nur drei Tage nach Putins Erkl\u00e4rung, <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Russischer_%C3%9Cberfall_auf_die_Ukraine_2022\">marschiert Russland mit einem Gro\u00dfangriff in der Ukraine ein<\/a>.<br \/>\n* 27. Februar: In einer Sondersitzung des Deutschen Bundestages werden weitreichende Kurs\u00e4nderung im Angesicht des Krieges in der Ukraine beschlossen, die die Finanzierung der Bundeswehr, Waffenlieferungen an die Ukraine und den Energiesektor betreffen.<br \/>\n* 05. M\u00e4rz: <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Endurance\">Das Wrack der Endurance wurde gefunden<\/a>. Es ist eines der beiden Schiffe von Ernest Shackletons Antarktis-Expedition, das im November 1915 im Packeis des Weddelmeeres gesunken war.<br \/>\n* 09. M\u00e4rz: Im Bundeskabinett wird die <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Werbung_f%C3%BCr_den_Abbruch_der_Schwangerschaft\">Abschaffung des Paragrafen 219a im Strafgesetzbuch<\/a> beschlossen, der Werbung f\u00fcr Abbruch der Schwangerschaft verboten hat.<br \/>\n* 04. April: Der dritte \u2013 und damit letzte \u2013 Teil des <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Sechster_Sachstandsbericht_des_IPCC\">sechsten Sachstandsberichts des Weltklimarates<\/a> wird ver\u00f6ffentlicht.<br \/>\n* 04. Mai: Nationaler <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Erd%C3%BCberlastungstag\">Erd\u00fcberlastungstag<\/a> 2022. Das ist der Tag, an dem Deutschland so viele Ressourcen verbraucht hat, wie f\u00fcr das Jahr zur Verf\u00fcgung gestanden h\u00e4tten.<br \/>\n* 14. Mai: Indien stobbt seine Weizenexporte aufgrund einer durch die seit M\u00e4rz anhaltenden <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Hitzewelle_in_S%C3%BCdasien_2022\">Hitzewelle in S\u00fcdasien<\/a> verursachten unsicheren Ern\u00e4hrungslage.<br \/>\n* 18. Mai: <a href=\"https:\/\/www.sciencemediacentre.org\/expert-reaction-to-wmo-state-of-the-climate-2021\/\">Die Weltorganisation f\u00fcr Meteorologie (WMO) ver\u00f6ffentlicht ihren Klimazustandsbericht f\u00fcr 2021<\/a>. Darin stellen sie unter anderem fest, dass die globale Durchschnittstemperatur 2021 etwa 1,1 Grad Celsius \u00fcber dem vorindustriellen Niveau lag.<br \/>\n* 01. Juni: <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/9-Euro-Ticket\">In Deutschland tritt f\u00fcr die n\u00e4chsten drei Monate das 9-Euro-Ticket tritt in Kraft<\/a>.<br \/>\n* 28. Juni: Ein <a href=\"https:\/\/www.rbb24.de\/panorama\/beitrag\/2022\/06\/kz-wachmann-sachsenhausen-prozess-neuruppin-urteil.html\">Ehemaliger Wachmann des KZ Sachsenhausen wird zu 5 Jahren Haft verurteilt<\/a> f\u00fcr 3.500 F\u00e4lle wegen Beihilfe zum Mord.<br \/>\n* 08. Juli: Shinz\u014d Abe, ehemalige Premierminister Japans, <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Attentat_auf_Shinz%C5%8D_Abe\">wird bei einem Wahlkampfauftritt ermordet<\/a><br \/>\n* 11. Juli: Die <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Webb%E2%80%99s_First_Deep_Field\">erste Deep Field Aufnahme des James-Webb-Weltraumteleskops<\/a> wurde ver\u00f6ffentlicht und zeigt einen Abschnitt, den bereits das Hubble Weltraumteleskop abeglichtet hatte. Der Vergleich macht die technische Entwicklung deutlich.<br \/>\n* 18. Juli: Seit diesem Tag ist <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Werbung_f%C3%BCr_den_Abbruch_der_Schwangerschaft\">Werbung f\u00fcr den Abbruch einer Schwangerschaft<\/a> in der Bundesrepublik Deutschland kein Straftatbestand mehr.<br \/>\n* 12. August: In der Oder kommt es flussaufw\u00e4rts ab Breslau zu einer Umweltkatastrophe, bei der <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Umweltkatastrophe_in_der_Oder_2022\">zahlreiche Fische und andere Lebewesen sterben<\/a>.<br \/>\n* 30. August: Der Politiker <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Michail_Sergejewitsch_Gorbatschow\">Michail Gorbatschow<\/a> ist gestorben.<br \/>\n* 31. August: Der UNHCHR in Genf sagt, dass die Anhaltspunkte f\u00fcr Verbrechen gegen die Menschlichkeit durch <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Verfolgung_und_Umerziehung_der_Uiguren_in_China_seit_2014\">Verfolgung und Umerziehung der Uiguren in Xinjiang<\/a> gegeben sind.<br \/>\n* 06. September: Nach <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Boris_Johnson\">Boris Johnsons<\/a> R\u00fccktritt, wird <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Liz_Truss\">Liz Truss<\/a> zur Premierministerin des Vereinigten K\u00f6nigreichs ernannt.<br \/>\n* 08. September: <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Elisabeth_II.\">Queen Elisabeth II.<\/a> stirbt nach siebzigj\u00e4hriger Regentschaft, ihr Sohn <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Charles_III.\">Charles III.<\/a> wird zwei Tage sp\u00e4ter zum neuen K\u00f6nig von Gro\u00dfbritannien und Nordirland sowie Oberhaupt des Commonwealth of Nations proklamiert.<br \/>\n* 19. September: Der ukrainische Pr\u00e4sident Selenskyj <a href=\"https:\/\/www.t-online.de\/nachrichten\/ukraine\/id_100055392\/ukraine-bringt-klage-vor-un-die-nacht-im-ueberblick.html\">erhebt vor den Vereinten Nationen Klage gegen die russische Offensive auf die Ukraine<\/a>.<br \/>\n* 20. September: Die anlasslose <a href=\"https:\/\/www.deutschlandfunk.de\/eugh-entscheidung-vorratsdatenspeicherung-100.html\">Vorratsdatenspeicherung wird vom Europ\u00e4ischen Gerichtshof f\u00fcr rechtswidrig erkl\u00e4rt<\/a>.<br \/>\n* 08. Oktober: Die Deutsche Bahn versinkt im Chaos, mal wieder, aber diesmal weil Menschen zwei wichtige Kabel durchtrennt haben und das <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Anschlag_auf_die_Deutsche_Bahn_am_8._Oktober_2022\">Zugfunknetz gro\u00dffl\u00e4chig ausgefallen<\/a> ist. 3 Stunden keine Fahrten, nichtmal unp\u00fcnktliche.<br \/>\n* 11. Oktober: <a href=\"https:\/\/www.nasa.gov\/press-release\/nasa-confirms-dart-mission-impact-changed-asteroid-s-motion-in-space\">Die NASA best\u00e4tigt, dass die DART Mission \u2013 der geplante Einschlag eines Raumfahrtobjektes auf der Oberfl\u00e4che eines Asteroiden \u2013 erfolgreich war.<\/a> Damit sollen Erkenntnisse \u00fcber die Abwehr von Asteroiden gewonnen werden, die der Erde zu nahe kommen k\u00f6nnten.<br \/>\n* 15. Oktober: Bei anhaltenden <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Proteste_im_Iran_seit_September_2022\">Protesten im Iran gegen gegen die autorit\u00e4re Regierung und Polizeigewalt<\/a> kommt es w\u00e4hrend der Proteste zu einem <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Evin-Gef%C3%A4ngnis#Brand_infolge_von_Protesten\">gro\u00dfen Brand im Evin-Gef\u00e4ngnis<\/a>, wo haupts\u00e4chlich politische Gefangene inhaftiert sind. Mehrere Menschen starben, viele wurden verletzt.<br \/>\n* 20. Oktober: Nach nur 45 Tagen Amtszeit, <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Liz_Truss#Als_Premierministerin_(2022)\">tritt die britische Premierministerin Liz Truss zur\u00fcck<\/a>.<br \/>\n* 29. Oktober: Bei Halloween-Feierlichkeiten bricht in der Nacht auf den 30. Oktober <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Halloween-Katastrophe_in_Seoul_2022\">in der s\u00fcdkoreanischen Stadt Seoul eine Massenpanik<\/a> im dichten Gedr\u00e4nge von Menschen aus. Viele sterben oder werden verletzt.<br \/>\n* 06. November: In \u00c4gypten beginnt die 27. UN-Klimakonferenz<br \/>\n* 10. November: Die Deutsche Bundestag beschlie\u00dft wegen Unregelm\u00e4\u00dfigkeiten bei der Wahldurchf\u00fchrung der Bundestagswahl vom 26. September 2021 die <a href=\"https:\/\/www1.wdr.de\/nachrichten\/berlin-bundestagswahl-wahl-wiederholung-100.html\">Wahlwiederholung in 431 Berliner Wahlbezirken<\/a>.<br \/>\n* 15. November: Der Bev\u00f6lkerungsfond der Vereinten Nationen gibt bekannt, dass <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Weltbev%C3%B6lkerung#Zahl_aller_jemals_geborenen_Menschen\">die Acht-Milliarden-Menschen-Marke \u00fcberschritten<\/a> wurde. Die Festlegung auf den 15. November ist symbolisch zu verstehen, da die Sch\u00e4tzung der Weltbev\u00f6lkerung eine Unsicherheit von +\/- 5% enth\u00e4lt.<br \/>\n* 27. November: Einer der gr\u00f6\u00dften aktiven Vulkane der Erde bricht nach 38 Jahren wieder aus und zwar der <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Mauna_Loa#Ausbruch_2022\">Mauna Loa auf Hawaii<\/a>.<br \/>\n* 07. Dezember: <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Patriotische_Union\">25 Menschen aus der Reichsb\u00fcrgerbewegung<\/a> wurden bei einer umfangreichen Razzia wegen des Verdachtes eines geplanten Staatsstreiches und Verdacht auf Bildung einer terroristischen Vereinigung verhaftet.<br \/>\n* 08. Dezember: In Br\u00fcssel wird sich auf die Aufnahme Kroatiens in den <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Schengen-Raum\">Schengen-Raum<\/a> zum 01. Januar 2023 geeinigt. \u00dcber Bulgarien und Rum\u00e4nien konnte allerdings keine Einigung erzielt werden.<br \/>\n* 09. Dezember: Eine der Vizepr\u00e4sidentinnen des Europ\u00e4ischen Parlaments, <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Eva_Kaili\">Eva Kaili<\/a>, wird wegen Korruptionsverdachtes festgenommen.<br \/>\n* 29. Dezember: Die Deutsche Post gibt bekannt, dass zum Jahresende der <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Telegramm#Deutschland\">Dienst eingestellt wird, Telegramme verschicken<\/a> zu k\u00f6nnen.<\/p>\n<h3>Wie sehen die datenleben-daten f\u00fcr 2022 aus? (00:09:10)<\/h3>\n<p>Helena: Ja, datenleben ist jetzt seit zweieinhalb Jahren auf Sendung und was das jetzt f\u00fcr die datenleben-Daten f\u00fcr 2022 bedeutet, ist, ja, wir sind ganz zufrieden, weil wir immer mehr Leute erreichen und die Zahlen vor sich hin wachsen. Das hei\u00dft, ja, im Vergleich zum Jahr davor gab es einen stetigen Anstieg von Downloadzahlen. Wenn man jetzt von einem linearen Wachstum ausgeht, dann k\u00f6nnen wir auch davon ausgehen, dass es, also es sieht gerade sehr linear aus, wenn man sich das auf eine bestimmte Art und Weise anguckt, von daher gehen wir davon aus, dass auch 2023 wieder mehr Leute dazukommen werden, was uns sehr freut. Wenn man jetzt allerdings nicht die absoluten Zahlen, sondern die relativen Zahlen pro Tag sich anguckt, sieht es nicht ganz so linear aus, sondern das k\u00f6nnte dann auch schon eher ein bisschen exponentieller sein, aber mit, ja, gem\u00e4\u00dfigten Anstieg. Aber auch da erwarten wir nat\u00fcrlich, dass es mehr wird. Mal schauen, wie es wird.<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/www.datenleben.de\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/dl034-downloads-absolut.jpg\"><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/www.datenleben.de\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/dl034-downloads-absolut.jpg\" alt=\"\" \/><\/a><\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/www.datenleben.de\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/dl034-downloads-tag.jpg\"><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/www.datenleben.de\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/dl034-downloads-tag.jpg\" alt=\"\" \/><\/a><\/p>\n<p>Janine: In den Shownotes findet ihr zwei Grafiken dazu, die das Ganze mal abstrakt, aber im richtigen Verh\u00e4ltnis darstellen.<\/p>\n<p>Helena: Ja, und Janine hat sich dann auch noch angeguckt, was das jetzt f\u00fcr einzelne Folgen bedeutet. Ja, welche Folgen wurden denn besonders gerne angeh\u00f6rt und wie messen wir das?<\/p>\n<p>Janine: Ja, wir messen das auf folgende Art, also zum einen macht das Podlove-Plugin, das wir in unserem WordPress haben, wor\u00fcber wir alles ver\u00f6ffentlichen. Da fallen verschiedene Daten an, und zwar die Gesamtdownloads, und es zeigt auch an, welche Folge so in letzter Zeit zum Beispiel runtergeladen wurde. Da gibt es immer so eine 30-Tages-R\u00fcckschau und eine sch\u00f6ne kleine Statistik, wo f\u00fcr jede Folge die jeweiligen Downloads 24 Stunden nach Ver\u00f6ffentlichung, zwei Tage, drei Tage, vier Tage, f\u00fcnf Tage, sechs Tage, sieben Tage, zwei Wochen, drei Wochen, vier Wochen, etc. bis zu zwei Jahren in bestimmten Rhythmen dann festgehalten werden, das hei\u00dft, jede einzelne Folge hat gewisse Meilensteine, wo angegeben wird, wie viele Downloads bis zu diesem Zeitpunkt gemacht wurden. Was wir letztes Jahr da festgestellt haben, war, dass mit jeder neuen Folge meistens auch die Folge immer sehr erfolgreich war, also es sind stetig neue H\u00f6rende dazu gekommen, und die Folgen haben jeweils immer die Folgen davor \u00fcbertroffen, und das war letztes Jahr ganz gut zu sehen. Dieses Jahr variiert das tats\u00e4chlich ein bisschen, so dass die Folgen auch mal vielleicht ein bisschen weiter zur\u00fcckliegen, dass die neueste Folge, die erschienen ist, tats\u00e4chlich mal nicht auf Platz 1 ist, sondern vielleicht auf Platz 4 oder so, das schwankt da ein bisschen, und ich w\u00fcrde sagen, das liegt vor allem daran, dass je l\u00e4nger wir das machen, desto differenzierter wird es auch, und die Leute suchen sich, also vielleicht k\u00f6nnt ihr als Zuh\u00f6rende das ja auch r\u00fcckmelden, tats\u00e4chlich dann einzelne Themen aus und h\u00f6ren nicht mehr jede einzelne Folge, das ist so eine Theorie, die ich dazu habe. Meistens k\u00f6nnen wir aber tats\u00e4chlich auch thematisch ganz gut absch\u00e4tzen, wie Folgen so performen, unsere Weihnachtsfolge hat zum Beispiel absolut wie erwartet performt, das hei\u00dft, wir haben schon gewusst, die wird definitiv nicht einen der oberen Pl\u00e4tze erreichen, immerhin ist sie am 24.12. erschienen, da haben viele Leute und auch in den Tagen danach eher etwas anderes zu tun, die, ja, wurde einfach nicht so viel geh\u00f6rt, wie die anderen Folgen kurz nach Ver\u00f6ffentlichung, und das kann aber auch mit dem Thema zusammenh\u00e4ngen, weil ich habe das gestern so ausgedr\u00fcckt, es ist halt eher ein weiches Thema, das haben wir gesagt, war Trivia.<\/p>\n<p>Helena: Ein weiches Thema, was ist denn weich f\u00fcr ein Thema?<\/p>\n<p>Janine: Ja, also ich wei\u00df, der Begriff ist vielleicht ein bisschen schwierig, aber es ist halt eher etwas schwammig vielleicht, vielleicht ein bisschen beliebig, vielleicht, wei\u00df ich nicht, wie ich das gut ausdr\u00fccken kann, also wir hatten ja auch vorher bei der Folge \u00fcber, Wie wird Autismus erforscht?, richtig gesch\u00e4tzt, die hat alle Meilensteine mit Eins abgeschlossen, zumindest bis einschlie\u00dflich zur dritten Woche. Das hatten wir vorher auch so uns gedacht, weil es halt einfach thematisch sehr viel hergibt und auch ein Thema ist, das Menschen aus unterschiedlichen Gr\u00fcnden sehr stark interessieren kann, das vielleicht auch ein bisschen kontrovers, genau, vielleicht auch ein bisschen kontrovers verstanden werden kann. So, ja. Gut, das waren so Beobachtungen erst mal am Rande, aber Helena hat ja gefragt, welche Folgen denn wo gelandet sind, und ich habe mir die ersten drei Pl\u00e4tze rausgesucht. In 2022 an Gesamtdownloadzahlen hat den dritten Platz gemacht, unsere Folge 21 Python lernen, was besonders sch\u00f6n ist, weil die eigentlich nur aus 2021 ist, aber in 2022 immer noch sehr weit oben gelandet ist, was uns auch sehr freut, weil das ist auch ein sch\u00f6nes Thema. Auf Platz zwei ist gelandet unsere Datathon-Folge \u00fcber unsere Teilnahme am Women and Data Science Datathon, die ja auch sehr gern geh\u00f6rt wurde, gerade am Anfang und auch jetzt immer noch wieder geh\u00f6rt wird, was wir auch ganz gut finden. Und Platz eins ist Folge 25 geworden, unsere Luftdaten-Folge.<\/p>\n<p>Helena:  Ja, das ist insofern \u00fcberraschend, als dass ja oft Folgen, die irgendwie eher so sich mit Klima-Themen Besch\u00e4ftigten nicht so gut abgeschnitten haben. Aber die Luftdaten gingen dann doch sehr gut.<\/p>\n<p>Janine:  Ja, Luftdaten gingen sogar so gut, ich hatte mich nat\u00fcrlich noch geguckt, das war in 2022 die Downloads, aber wie sieht das aus, wenn wir auf die Gesamtzahlen aller Jahre gucken? Und da ist tats\u00e4chlich die Luftdaten-Folge sogar auf Platz drei gerutscht.<\/p>\n<p>Helena: Das hei\u00dft, die anderen sind aus anderen Jahren. Das sind \u00e4ltere Folgen. Platz zwei und eins.<\/p>\n<p>Janine: Genau, auf Platz zwei ist, das k\u00f6nnte man sich jetzt vielleicht schon denken, dann die Python lernen-Folge. Die hatte ja auch schon ein bisschen mehr Zeit, Downloads einzusammeln. Und Platz eins, wenig \u00fcberraschend auch, ist unsere allererste Folge mit dem sch\u00f6nen Titel Data Science.<\/p>\n<p>Helena:  Ja, die Folge wurde so oft runtergeladen im Laufe der Zeit als erste Folge, dass wir uns letztes Jahr auch entschieden haben, eine nullte Folge davor zu setzen, einen Trailer, in dem wir dann auch sagen, ja, h\u00f6rt doch lieber die zwei Jahre datenleben-Folge, weil da erkl\u00e4ren wir Data Science auch noch mal. Und die ist dann ein bisschen mehr in unserem aktuellen Stil. Das tragische daran, wenn die beliebteste Folge die erste ist, die man ver\u00f6ffentlicht, das ist ja die, wo wir noch nicht so eingespielt waren, wo wir alles noch ausprobieren mussten. Die zeigt noch nicht unbedingt das, wo wir jetzt stehen. Ich hoffe, wir haben was dazu gelernt im Laufe der Jahre, aber die erste Folge zeigt das halt definitiv nicht.<\/p>\n<p>Janine:  Ja, ich glaube auch. Also ich denke f\u00fcr mich selbst, wir sind etwas besser geworden. Aber ich glaube auch tats\u00e4chlich, dass wir ganz gut gestartet sind. Aber ja, ich hoffe, andere Menschen merken auch eine gewisse Entwicklung, die wir hingelegt haben.<\/p>\n<p>Helena: Ja.<\/p>\n<h3>Unsere Lieblingsfolgen in 2022? (00:16:46)<\/h3>\n<p>Janine: F\u00fchrt mich zu der Frage, was war denn so deine Lieblingsfolge in 2022?<\/p>\n<p>Helena: Da musste ich erst ein bisschen dr\u00fcber nachdenken, bin dann aber auch zu dem Ergebnis gekommen, wie offensichtlich auch die H\u00f6renden im letzten Jahr, dass es die Luftdatenfolge ist, weil wir da zum einen eigene Messungen f\u00fcr gemacht haben und innerhalb dieses Messzeitraums dann auch v\u00f6llig \u00fcberraschende Dinge dazu kamen, wie zum Beispiel die Auswertung zum Vulkanausbruch und der Schockwelle, mit der ich, als wir damit angefangen hatten, \u00fcberhaupt nicht gerechnet hatte. Und das Ganze auszuwerten und das zu erkl\u00e4ren und dazu was zu machen, hat einfach unheimlich viel Spa\u00df gemacht und deswegen war meine Lieblingsfolge im letzten Jahr die Luftdatenfolge.<\/p>\n<p>Janine: Ja, im Prinzip k\u00f6nnte ich mich da eigentlich anschlie\u00dfen, auch aus den von dir genannten Gr\u00fcnden. Das hat total viel Spa\u00df gemacht, sich damit zu besch\u00e4ftigen, zwischendurch auch immer wieder. Das war ja nicht nur die Aufnahme oder die Recherche. Wir haben uns da ja sehr lange mit besch\u00e4ftigt, um eben auch die Daten zu sammeln, auch inhaltlich. H\u00e4tte ich dann auch mal wieder Lust drauf, bei Gelegenheit.<\/p>\n<p>Helena: Bin ich auch f\u00fcr. Gerne mal wieder eigene Messungen machen und auch gerne euch H\u00f6renden dazu motivieren, auch mit uns Messungen zu machen. Das ist sch\u00f6n.<\/p>\n<p>Janine: Ja, meine Lieblingsfolge, ich w\u00fcrde dann tats\u00e4chlich die Folge zum Thema Autismus w\u00e4hlen. Einfach weil, also es hat mir auf jeden Fall gezeigt, was ich am Podcast mag und schwierig finde. Und das fand ich interessant an der Folge. Also ich finde, wir haben eine gute Folge hingelegt, sonst h\u00e4tten wir sie ja auch nicht ver\u00f6ffentlicht, wenn wir das nicht f\u00e4nden. Aber es hat irgendwie auch gezeigt, wie schwierig das teilweise ist, \u00f6ffentlich zu formulieren und zu wissen, das h\u00f6ren andere Menschen und die k\u00f6nnen auch interpretieren, was ich sage. Und wie kriege ich die Sachen vern\u00fcnftig so formuliert, dass m\u00f6glichst wenig Reibungsfl\u00e4che vielleicht auch daf\u00fcr entsteht, dass Menschen sich potenziell davon getroffen f\u00fchlen und gleichzeitig aber auch so formuliert wird, dass andere sich vielleicht abgeholt f\u00fchlen. Also ja, das hat f\u00fcr mich diese schwierige Balance, sich \u00f6ffentlich zu \u00e4u\u00dfern, einfach mal wieder deutlich gemacht. Und hinter dieser ganzen Sache steckt hier aber trotzdem, dass ich gerne Dinge erz\u00e4hle und gerne Dinge vermittle und Wissen r\u00fcberbringen m\u00f6chte. Und ja, das war so diese ganze Bandbreite an Emotionen, die damit zusammenh\u00e4ngen, einen Podcast zu produzieren, glaube ich.<\/p>\n<p>Helena: Okay, faszinierend.<\/p>\n<p>Janine: Ja, also in die Folgen flie\u00dfen viele Gedanken auf verschiedenen Ebenen.<\/p>\n<p>Helena: Ja, definitiv. Und gerade wenn es um Daten geht, die auch potenziell nicht immer nur positive Anwendung haben, dazu sp\u00e4ter mehr.<\/p>\n<h3>Feedback zu datenleben (00:19:39)<\/h3>\n<p>Janine: Wir haben tats\u00e4chlich hin und wieder von euch Feedback bekommen. Wir sagen das ja am Ende, sowas freut uns immer sehr. Ihr k\u00f6nnt gerne mehr Feedback bei uns abladen. Ein Feedback war auch zu der Folge \u00fcber Autismus, dass die sehr positiv aufgenommen wurde. Das habe ich auf jeden Fall mitbekommen. Und ja, insgesamt dachten wir uns, wir lassen euch mal kurz an ein bisschen Feedback teilhaben. Deswegen haben wir uns drei Beispiele rausgepickt. In der Folge K\u00f6nnen Computer malen, Folge 31, haben wir hin und wieder mal die Wolpertinger Ausmalbilder erw\u00e4hnt, die Helena mit der Bildgenerierung, mit Stable Diffusion hergestellt hatte. Und wir wurden tats\u00e4chlich darum gebeten, diese auch mal zu ver\u00f6ffentlichen. Also insgesamt mit dem Feedback, dass die Folge echt sehr sch\u00f6n war und einen guten Einblick gegeben hat. Danke daf\u00fcr. Und ja, wir haben die Bilder auch inzwischen ver\u00f6ffentlicht. Ihr findet sie auf unserer Seite im Blog. Ich werde das aber auch noch mal per Social Media rauswerfen, Schr\u00e4gstrich rausgeworfen haben, wenn diese Folge wahrscheinlich ver\u00f6ffentlicht ist. Und ja, die hat Helena noch mal sch\u00f6n aufbereitet, weil aus der Bildgenerierung nicht so eine sch\u00f6ne Aufl\u00f6sung ausf\u00e4llt. Deswegen hat Helena da noch mal eine Vektorgrafik draus gemacht und ihr k\u00f6nnt das dann als PDF herunterladen.<\/p>\n<p>Helena: Genau, ich habe auch noch ein bisschen Feedback zu unserer Autismus-Folge bekommen. Zum einen bei den Begrifflichkeiten. Wir haben einfach v\u00f6llig vergessen, die Begriffe Genotyp und Ph\u00e4notyp zu erkl\u00e4ren und zu benutzen. Genotyp ist einfach, welche Gene man hat und welche Gene beim Menschen vorliegen. Und Ph\u00e4notyp ist das, was sich dann wirklich zeigt. Also in diesem Fall zum Beispiel die Symptome von Autismus. Und nur weil ein Gen da liegt, hei\u00dft es nicht automatisch, dass dieses Gen auch benutzt wird vom K\u00f6rper, sondern das h\u00e4ngt eben von Umwelteinfl\u00fcssen ab. Und diesen Teil wiederum haben wir allerdings in der Folge auch erkl\u00e4rt. Ich wollte nur noch mal nachreichen, dass es da auch Fachw\u00f6rter zu gibt, weil ich darauf hingewiesen wurde. Und ein anderer Punkt, auf den wir auch noch hingewiesen wurden, ist eine Studie mit dem Namen Spectrum10K, die das Ziel hatte, die Genetik von Autismus noch genauer zu erforschen, als wir das bisher pr\u00e4sentieren konnten. Und diese Studie ist vor allen Dingen deswegen in die Kritik geraten, weil es ja eine dieser Studien war von Leuten, die selbst keine Autisten sind und in der Vergangenheit schon durch zweifelhafte Thesen \u00fcber Autismus aufgefallen sind. Insbesondere, so wie die Studie angelegt war, Kritik oder Bef\u00fcrchtung bestehen, dass die Ergebnisse vor allen Dingen f\u00fcr Eugenik verwendet werden k\u00f6nnen. Und das ist n\u00e4mlich genau dieser Nachteil an so Erkenntnissen wie, welche Gene spielen jetzt eine Rolle f\u00fcr Autismus, dass man einen Gentest machen k\u00f6nnte, um schon im Mutterleib bzw. vor der Geburt oder bevor man \u00fcberhaupt die befruchteten Eizellen implantiert, feststellt, dass das Kind wahrscheinlich ein Autist wird. Und man das deswegen verhindern k\u00f6nnte, dass das \u00fcberhaupt geboren wird. Und da wurden wir auf Mastodon drauf hingewiesen. Wir haben den entsprechenden Toot auch verlinkt, vielen Dank daf\u00fcr. Ja, ich f\u00e4nde diese Anwendung von der Genforschung bei Autismus sehr erschreckend und ja, kann diese Form von Eugenik definitiv nicht unterst\u00fctzen. Diese Studie Spectrum10k wurde allerdings mittlerweile pausiert und findet im Moment gerade nicht statt, was angesichts der Kritik auch ganz gut ist. Von daher hoffe ich mal, dass diese Gefahr jetzt zumindest f\u00fcr die n\u00e4chste Zeit etwas reduziert ist bez\u00fcglich des Missbrauchs dieser Genforschungsergebnisse.<\/p>\n<p>Janine:  Das w\u00e4re definitiv w\u00fcnschenswert und auch, dass Menschen sich ja nicht nur hinsichtlich Autismus \u00fcber so etwas Gedanken machen, was Forschung f\u00fcr Konsequenzen hat. Der dritte Punkt, den wir uns so f\u00fcr die Feedbackschleife hier rausgesucht haben, war, unsere Folgen sind recht lang, teilweise auch sehr vollgestopft mit Inhalten, die wir interessant finden. Irgendwie auch alle immer zusammen geh\u00f6ren und wir m\u00f6gen einfach gerne verschiedene Aspekte von Dingen beleuchten. Es wurde auch schon mal, ich wei\u00df nicht, ob lobend oder erschrocken erw\u00e4hnt, dass unser Quellenverzeichnis auch immer recht ausf\u00fchrlich ist. Ja, da geben wir uns auf jeden Fall M\u00fche, aber weil gerade die Folgen teilweise auch recht gehaltvoll sind, wurde sich schon mal gew\u00fcnscht, dass wir die Fazits konkreter ziehen und versuchen, noch mal die Folgeninhalte grob zu wiederholen. Wir geben uns da auf jeden Fall sehr viel M\u00fche, aber ich glaube, es klappt nicht ganz immer, da so richtig konkret noch mal die einzelnen Aspekte zu wiederholen und auf alles einzugehen. Aber wir versuchen es auf jeden Fall, und gebt uns gerne weiter Feedback, ob das halbwegs funktioniert oder ob wir euch da noch mal ein bisschen besser abholen k\u00f6nnen und ihr da vielleicht doch noch ein paar klarere Gedanken mehr haben wollt. Aber ich muss ganz ehrlich gestehen, manchmal sind klare Gedanken gegen Ende der Aufnahme bei mir auch etwas aus.<\/p>\n<p>Was nehmen wir mit aus 2022 an Themen oder Erkenntnissen? (00:25:14)<\/p>\n<p>Janine: Kommen wir dann doch mal zu dem gr\u00f6\u00dften Abschnitt heute. Was nehmen wir mit aus 2022 an Themen und Erkenntnissen? Haben wir pers\u00f6nliche Erkenntnisse? Lass uns doch mal kurz \u00fcber pers\u00f6nliche Erkenntnisse reden. Also ich habe jedenfalls welche. Ich habe auch versucht, das mit Daten zu machen. Ich gebe mir immer sehr viel M\u00fche, das ist letztes Jahr definitiv leider etwas ins Hintertreffen geraten, meinen Alltag, mein Gehirn und so weiter mit einem Bullet Journal zu organisieren. Und ja, eigentlich hilft mir das sehr gut. Manchmal scheitere ich daran trotzdem. Und ich glaube, letztes Jahr war so ein Jahr, wo das gescheitert ist. Ich habe mich dann dieses Jahr hingesetzt und m\u00f6chte das wieder \u00e4ndern. Das hat folgende Statistik zutage gef\u00f6rdert. Ich habe letztes Jahr gerade mal acht B\u00fccher beendet. Das ist, ja.<\/p>\n<p>Helena: Z\u00e4hlst du dabei nur selbst gelesene oder auch welche, die dir vorgelesen wurden?<\/p>\n<p>Janine: Das waren selbst gelesene Schr\u00e4gstrich welche, die ich vorgelesen habe.<\/p>\n<p>Helena: Okay.<\/p>\n<p>Janine: Ich w\u00fcrde aber mitz\u00e4hlen, wenn mir etwas vorgelesen worden w\u00e4re. Mir wird tats\u00e4chlich selten vorgelesen.<\/p>\n<p>Helena: Auch nicht in Form von H\u00f6rb\u00fcchern?<\/p>\n<p>Janine: Wenig. Wenn ich etwas h\u00f6re, dann h\u00f6re ich meistens Actual Plays oder Let's Plays, irgendwelche Podcasts, die sich mit gespieltem Pen &amp; Paper befassen.<\/p>\n<p>Helena: Ah, okay.<\/p>\n<p>Janine: Ja, und das f\u00fchrt mich auch zu Teil zwei meiner pers\u00f6nlichen Statistik. Ich habe dann gedacht, naja, gut, irgendwas muss ich ja letztes Jahr gemacht haben. Wenn ich nicht gelesen habe, was dann? Dann habe ich mal die Spieltermine, also die Sessions zusammengetragen, an denen ich Pen &amp; Paper entweder gespielt oder geleitet habe und bin bei satten 75 Terminen gelandet.<\/p>\n<p>Helena: Das ist mehr als einmal die Woche.<\/p>\n<p>Janine: Ja, mehr als einmal die Woche. Es sind neun Systeme, die ich in acht Settings gespielt habe.<\/p>\n<p>Helena: Das ist ja auch sehr viel Verschiedenes. Ja.<\/p>\n<p>Janine: Ja. Discord hilft in One Shots oder Few Shots zu landen und neue Systeme ausprobieren zu k\u00f6nnen. Es macht Spa\u00df, dich da ein bisschen durchzutesten und zu gucken, wo man irgendwie h\u00e4ngen bleibt.<\/p>\n<p>Helena: Ja, eine pers\u00f6nliche Erkenntnis war im letzten Jahr, dass es n\u00f6tig ist, mal insbesondere an Heizenergie zu sparen. Und da f\u00e4nde ich es dann doch auch mal spannend, eine Datenbank anzulegen, die jeden Tag regelm\u00e4\u00dfig die Temperatur in meiner Wohnung misst an verschiedenen Orten. Und damit habe ich angefangen, das aufzunehmen. Auch dadurch befeuert, dass irgendwie zwischendurch mal die Heizung komplett ausgefallen war. Und es ja doch spannend ist, wie lange dauert es, wenn die Heizung komplett aus ist, wieder hochzufahren oder runterzufahren. Also beziehungsweise, wie lange dauert es f\u00fcr die Wohnung, bis es dann wieder normale Temperaturen enth\u00e4lt. Und das war dann auch ungef\u00e4hr einen ganzen Tag, nachdem die irgendwie f\u00fcnf Tage ausgefallen war. Das fand ich dann doch schon auch sehr lang. Das hei\u00dft, so richtig runterheizen, wenn man nicht da ist, kann man auch gar nicht. Also runterk\u00fchlen lassen, weil die dann \u00fcberhaupt nicht mehr warm genug wird. Aber insgesamt ist meine Temperatur jetzt zu Hause deutlich niedriger, als in den Jahren davor. Ja, nur dass ich da keine Daten habe, um das zu vergleichen, weil ich die nicht gespeichert habe.<\/p>\n<p>Janine: Und wie f\u00fchlt sich das jetzt an, wenn du sagst, das ist k\u00fchler?<\/p>\n<p>Helena: Ja, jetzt habe ich halt eine Heizdecke f\u00fcrs Sofa und nehme in Notfallzeit eine Fleecejacke, wenn ich arbeite und mir kalt wird. Das ist schon ein bisschen kalt, aber handelbar. Kann ich mit umgehen.<\/p>\n<p>Janine: Ja, ich finde das spannend. Ich habe das auch von einigen Menschen geh\u00f6rt, die in den letzten Monaten auch versucht hatten, als die Heizperiode so richtig losging, einfach eine niedrigere Temperatur, als sie es sonst gehabt haben, zu heizen. Und ja, da haben einige, glaube ich, mit rum experimentiert. Ich pers\u00f6nlich bin ja ein Mensch, ich kann immer nicht viel machen, wenn mir kalt ist. Also ab einem gewissen Punkt hilft es mir nicht, Pullover anzuziehen, weil kalte H\u00e4nde machen auch, dann funktioniert das Tippen wieder nicht mehr. Also es gibt irgendwie so eine Grenze. Ich glaube, das ist ganz spannend, die mal rauszufinden.<\/p>\n<p>Helena: Ja, kalte Finger machen Arbeiten schwer. Das geht nicht. Also die Finger m\u00fcssen warm sein. Aber es gibt Methoden, wie nach dem Kochen ist mir grunds\u00e4tzlich immer sehr warm. Essen hilft grunds\u00e4tzlich auch. Rausgehen, Spaziergang machen f\u00fchrt dazu, dass ich danach auch eher mich wieder warm f\u00fchle, selbst wenn es k\u00e4lter in der Wohnung ist, als ich das vorher gewohnt war. Das sind so Dinge, die bei mir funktionieren.<\/p>\n<p>Janine: Ja, und man darf auch nicht vergessen, man muss immer noch die Hausgesundheit im Blick haben. Also man sollte sich nicht unterbieten mit den Temperaturen, glaube ich, weil manche H\u00e4user es einfach nicht vertragen, wenn sie zu kalt sind und nicht genug beheizt werden. Wir wohnen halt in einem Altbau mit feuchtem Keller. Not so gut.<\/p>\n<p>Helena: Ja, klar, einfach, weil es dann sehr kalte Oberfl\u00e4chen gibt, wo sich dann Wasser sammelt und dann kann es schimmeln. Und wenn man das nicht sieht, weil da irgendwas vorsteht oder irgendwie die Tapete davor ist, ist das sehr ungesund. Also ich habe auch in jedem Raum ein Messinstrument, um mir die Luftfeuchte anzugucken und achte da auch drauf.<\/p>\n<p>Janine: Ja, das ist sehr gut. <\/p>\n<h3>Was ist beim Maschinellen Lernen passiert? (00:30:44)<\/h3>\n<p>Janine: Kommen wir zu den Themen, f\u00fcr die wir auch hier sind und die uns dieses Jahr vor allem um die Ohren geflogen sind, die wir deswegen auch im Podcast schon besprochen haben, aber die auch teilweise seitdem Updates erfahren haben. Also es geht vor allem jetzt um Machine Learning, wie vorhin schon erw\u00e4hnt. Das ist einfach mal ein bisschen explodiert, habe ich pers\u00f6nlich das Gef\u00fchl im letzten Jahr. Und ja, gemeint sind eben die Anwendungen mit sogenannter k\u00fcnstlicher Intelligenz, die dann pl\u00f6tzlich im gro\u00dfen Stil aufgetaucht sind. Es gab sie vorher nat\u00fcrlich schon, aber irgendwas ist passiert und pl\u00f6tzlich war es \u00fcberall. Es ging mit der Bildgenerierung los und f\u00fchrte sich dann bis zu Mensch-Maschine-Interaktionen fort im Sinne von chatGPT. Deswegen dachten wir uns, wir greifen das Thema hier nochmal auf, weil wir es ja auch in Folge 31 hatten. Fangen wir doch mal mit der Bildgenerierung an.<\/p>\n<h3>Bildgenerierung und Stable Diffusion (00:31:41)<\/h3>\n<p>Helena: Genau, urspr\u00fcnglich gab es Anfang des letzten Jahres oder im Fr\u00fchling das Modell Dall-E, was jetzt Closed war, was man einfach benutzen konnte. Und dann gab es Dall-E-Mini, was viele Leute benutzt haben auf Social Media und dann Dinge geteilt haben. Aber die Ergebnisse waren jetzt, ja, so lala, um aus Text Bild zu generieren. Deswegen dachten wir, das wird das Thema f\u00fcr den Jahresr\u00fcckblick. Am Ende ist es eine Folge geworden und seit wir die Folge ver\u00f6ffentlicht haben, ist Stable Diffusion herausgekommen. Und was sich zur ersten Version ver\u00e4ndert hat, ist, zum einen kann es jetzt auch das Upscaling, das ist das, was Midourney vorher auch schon angeboten hatte, dass man, wenn man schon mal ein brauchbares Ergebnis hat, was einem gef\u00e4llt, dann kann man dem auch sagen, ja, mach das jetzt mal gro\u00df, weil die Gr\u00f6\u00dfe der Bilder war bisher sehr beschr\u00e4nkt. Und was wir vorhergesagt haben in unserer Folge, war die Funktion des sogenannten Inpainting, dass man innerhalb eines Bildes Elemente austauschen kann. Also, dass das meiste von dem Bild erhalten bleibt, aber dass einzelne Elemente nur getauscht werden k\u00f6nnen. Ja, war sehr naheliegend irgendwie. Deswegen ist es da jetzt auch drin.<\/p>\n<p>Janine: Ich m\u00f6chte da auch noch was erg\u00e4nzen. Wir hatten ja im zweiten Teil der Folge zur Bildgenerierung auch noch so die kritischen oder kritischeren gesellschaftlichen Aspekte, wo ich auch dar\u00fcber geredet habe, dass es da eben eine gro\u00dfe Diskussion rund um Urheberschaft, Lizenzen und so weiter gibt. Und zwar meinte ich ja auch da schon, dass es ab dem Moment vielleicht kritisch sein kann, wo zum Beispiel Kunstwerke eines aktuell t\u00e4tigen Menschen im Stile dessen reproduziert werden k\u00f6nnen durch die Machine Learning-Anwendung. Und da hat die K\u00fcnstler*in Kelly McKernan auf Twitter auch etwas ver\u00f6ffentlicht, und zwar wurde der Prompt, also der Text f\u00fcr die Bildgenerierung eingegeben mit den Worten Art by Kelly McKernan of a woman with white curly hair and a white ribbon around her neck. Und dann wurde das Bild generiert und es sah tats\u00e4chlich aus wie Bilder von Kelly McKernan, nur dass dieses Bild nie von Kelly McKernan erstellt wurde. Und die K\u00fcnstler*in pr\u00e4sentierte dann die Meinung dazu, wie kritisch das ist, dass so etwas gemacht werden kann und dass kunstschaffende Menschen hier auch potenziell Geld verlieren und um ihre Existenz bangen k\u00f6nnen, wenn die Bildgenerierung eben so weit geht. Und ich meinte, das wird noch eine gro\u00dfe gesellschaftliche Diskussion und die ist jetzt so weit fortgeschritten, dass zum Beispiel in Amerika jetzt ein GoFundMe eingerichtet wurde, Mitte Dezember tats\u00e4chlich auch erst, wo gerade Geld gesammelt wird, damit kunstschaffende Menschen sich da zusammenschlie\u00dfen k\u00f6nnen, um auch anwaltlich daf\u00fcr zu sorgen, dass eine bessere Gesetzgebung oder Regulierung von Bildgeneratoren geschaffen wird, um Kunstschaffenden eben nicht diese Existenzgrundlage nehmen zu k\u00f6nnen durch den Gebrauch ihrer Kunstwerke als Trainingsdaten f\u00fcr neue Bilder. Das ist sehr interessant. Auf der GoFundMe-Seite werden halt ein paar Punkte n\u00e4her beleuchtet, wie die Kunstschaffenden dazu stehen und was sie auch f\u00fcr Ziele haben, um die Gesetzgebung in dieser Hinsicht voranzutreiben, dass da eine andere Grundlage f\u00fcr herrscht, dass die Firmen auch in Verpflichtung genommen werden, das eben mitzubedenken. Ich denke, diese Diskussion wird noch sehr viel weitergehen und fand das aber spannend, wie weit fortgeschritten es zu diesem Zeitpunkt jetzt da in Amerika in diesem Zusammenschluss von Kunstschaffenden schon ist. Eine zweite Bemerkung habe ich noch zur Bildgenerierung. Und zwar, so als Kulturwissenschaftlerin besch\u00e4ftige ich mich ja gern mit den geistigen Themen und es bietet sich jetzt die Gelegenheit zu sagen, es sind die Geister in der Maschine. Es entstehen die ersten Mythen im Universum der neuronalen Netze, der k\u00fcnstlichen Intelligenz hier, was die Bildgenerierung angeht. Und zwar gibt es wohl eine r\u00e4tselhafte, gruselige Frau, die auf verschiedenen Bildern auftaucht und immer wieder generiert wird offensichtlich. Ich habe den Artikel mal verlinkt, ich fand das schon mal ganz lustig, weil ja, hier entstehen Mythen und Geister und die Leute fragen sich, wie kann das entstehen? Und das h\u00e4ngt vielleicht auch damit zusammen, dass die neuronalen Netze doch irgendwo eine Blackbox bleiben von au\u00dfen. Wir wissen ja nicht genau, was darin passiert und warum das so entsteht, wir k\u00f6nnen dar\u00fcber nachdenken. Vielleicht interpretieren wir auch mal wieder nur einfach Muster und das sind Zuf\u00e4lle. Ja, aber die Menschen erz\u00e4hlen schon gleich wieder Geschichten dar\u00fcber, das finde ich so faszinierend.<\/p>\n<h4>Musik und Machine Learning (00:36:45)<\/h4>\n<p>Helena: Ja, eine Sache, die ich f\u00fcr unsere damalige Folge auch schon mal Stable Diffusion ausprobiert hatte, war wissenschaftliche Grafiken damit zu erzeugen. Das ist komplett schief gegangen, da kam nur Unsinn bei raus. Es gab allerdings eine Gruppe von Leuten, die haben Stable Diffusion so wie es war genommen und es einfach weiter trainiert auf eine ganz bestimmte Sorte von wissenschaftlicher Grafik und zwar sogenannte Spektrogramme. Und ein Spektrogramm ist eine zweidimensionale Darstellung von der Frequenz eines Signals und auf der einen Seite gibt es dann zu einem bestimmten Zeitpunkt alle Frequenzen, die ein Signal drin ist und auf der anderen Achse ist dann halt, also das gibt es halt f\u00fcr jeden beliebigen Zeitpunkt, also sodass man insgesamt ja \u00fcber die Zeit verschiedene Frequenzen hat und wenn man \u00fcber die Zeit verschiedene Frequenzen hat, kann man daraus ja auch wieder Ton generieren. Die Leute, die das gemacht haben, haben das Ganze dann Riffusion genannt, also eine Mischung aus Stable Diffusion und Riff von Gitarren oder so und dann haben sie quasi das Ganze auf Musik trainiert. Dann kann man einen Text eingeben und in ihrem Beispiel war der Text Funk Bassline with a Jazzy Saxophone Solo und das Ganze hat ein Spektrogramm erzeugt und dieses Spektrogramm wurde dann wiederum in einen Ton \u00fcberf\u00fchrt. Das m\u00f6chte ich jetzt einmal einspielen. (Musik wird gespielt) Ja, das ist jetzt nur ein kurzes Schnipselchen, mehr f\u00e4llt da jetzt nicht bei raus, deswegen haben es wahrscheinlich auch Riffusion genannt, weil mehr als ein paar Riffs kriegt man nicht draus, weil daf\u00fcr sind dann 512 Pixel doch ein bisschen zu wenig, aber das ist klang ja schon ganz brauchbar. Ich meine klar, auf deren Website ver\u00f6ffentlichen die nat\u00fcrlich nur die Positivbeispiele, wo es besonders gut geklappt hat. Also selber ausprobiert habe ich es jetzt nicht, aber ich fand das eine lustige Methode, wie man, ja, auf Basis dessen, was es schon gibt, einfach was Neues machen kann, was dann pl\u00f6tzlich Ton rausf\u00e4llt, obwohl man am Anfang nur Text reingeschmissen hat.<\/p>\n<p>Janine: Definitiv.<\/p>\n<p>Helena: Genau, bleiben wir beim Thema Musik und zwar ein Tool, was ich im letzten Jahr auch getestet habe, das grunds\u00e4tzlich aber auch schon ein bisschen \u00e4lter ist, ist demucs, ein Tool von Facebook Research und dem zur Grunde liegt ein AI-Modell, bei dem Musik, wie wir sie h\u00f6ren, wieder in einzelne Tonspuren \u00fcberf\u00fchrt werden kann. Eine einfache Anwendung w\u00e4re, ja, wir haben irgendeinen tollen Popsong und wir wollen zu dem Lied Karaoke singen, aber es nervt ja, dass der Originalgesang immer noch da drin ist und dann gibt es halt zu beliebten Liedern irgendwie im Internet immer ganz viele Karaoke-Versionen, aber wenn das jetzt irgendwie ein Indie-Rock-Song ist, wo es das nicht so gibt, dann ist das ja schade, weil dann kann man das ja gar nicht so gut damit machen. Und da kommt jetzt demucs zum Einsatz, weil es wieder die einzelnen Tonspuren auseinanderdividiert. Das hei\u00dft, es kann den Gesang extrahieren aus dem Ton, beziehungsweise es kann halt auch so au\u00dfer Gesang auch die Trommeln und die Basslinie und andere Sachen voneinander trennen. Und ja, au\u00dfer daraus irgendwie Karaoke-Versionen zu machen, kann man eben dann auch eine Grundlage schaffen, mit der man dann Remixer erzeugen kann. Und zwar als Beispiel habe ich das Lied Happy Happy Game Show von Kevin MacLeod mitgebracht. Das enth\u00e4lt kein Gesang, aber es ist eben ein Lied, das f\u00fcr so Anwendungen wie so ein Podcast einfach frei benutzt werden kann. Deswegen kommt das jetzt und ich spiele einmal den Anfang von dem Lied selber ein. (Musik) Genau, das war jetzt das Lied. Und jetzt kann man zum Beispiel nur sich die Drums anh\u00f6ren. (Musik) Oder nur die Instrumente. (Musik) Und es gibt noch die Basslinie. (Musik) Und das ist schon sehr spannend. Alles zusammen wird dann ein vollst\u00e4ndiges Lied, aber so in Einzelteilen, ja, kann man vor allen Dingen damit andere sch\u00f6ne Dinge machen. Und ich bin gespannt, wie ich das selber nochmal einsetzen werde, weil das war irgendwie so ein Tool, was ich letztes Jahr gefunden hatte, wo ich dachte, ja, damit will ich unbedingt was machen. Und es wurde auch letztes Jahr auch hier noch ein besseres Modell ver\u00f6ffentlicht. Das hei\u00dft, so gesehen passt das auch in 2022, weil auch hier Fortschritte passiert sind. So, ein anderes Tool, was sich mit Musik besch\u00e4ftigt, wo es sich die Tage oder vor ein paar Wochen gesehen hatte, nennt sich Pop2Piano. Und das soll dann aus Popmusik ein Piano-Cover machen. Und wenn man jetzt irgendwie selber gerne Keyboard oder Klavier spielt und m\u00f6chte, dass andere Leute dann dazu singen k\u00f6nnen, ja, dann gibt es manchmal die Noten von bekannten Liedern zu kaufen, aber auch hier wieder nicht einfach f\u00fcr alles. Und da hilft dann dieses Tool, wo man dann ein Lied reinschmei\u00dfen kann und dann kriegt man eben die Noten. Wenn ich mir das anh\u00f6re, dann enth\u00e4lt das zu viele Tasten gleichzeitig, die man auf dem Klavier dr\u00fccken muss. Da muss man vielleicht dann selber nochmal ein bisschen dr\u00fcber gehen und die eigentlichen relevanten Punkte extrahieren. Ja, da spielen wir jetzt nichts ein, weil die auf ihrer Webseite tats\u00e4chlich einfach Popsongs ver\u00f6ffentlicht haben, f\u00fcr die wir jetzt nat\u00fcrlich keine Lizenzen haben. Und uns auch gar nicht erst damit auseinandersetzen m\u00f6chten.<\/p>\n<p>Janine: Ja, auf jeden Fall auch sehr spannend. So mit so Musik und der ganzen M\u00f6glichkeit, was Machine Learning da anbietet, habe ich mich auch noch \u00fcberhaupt nicht besch\u00e4ftigt.<\/p>\n<p>Helena: Ja, also ich finde es mega spannend, weil ich ja durchaus auch \u00f6fter was mit Musik mache und mal gucken, was ich da noch so draus ziehe und draus bastel.<\/p>\n<p>Janine: Da bin ich auch gespannt drauf. Ich muss da auf jeden Fall dran denken, wenn das so gut klappt, die Instrumente voneinander zu separieren. Also ich meine, Podcastende kennen das Problem ja vielleicht, dass man manchmal eine Audiospur hat, wo alle gleichzeitig reden und man schwer Sachen schneiden kann und das meistens sehr viel Aufwand fordert. Da w\u00e4re es ja eigentlich sch\u00f6n, wenn es da vielleicht auch ein Modell gibt, das Stimmen voneinander separieren und einzelne Tonspuren erstellen kann<\/p>\n<p>Helena:. Ja, das w\u00e4re auf jeden Fall n\u00fctzlich f\u00fcr diese Anwendung. Das kann demucs jetzt allerdings nicht. Das kann immer nur eine Spur als Gesang erkennen. Und da kann dann auch schon mal eine Violine drauf landen, wenn man Pech hat. Also nicht wie bei jedem Lied, das ich getestet hatte, war es super, aber das war schon ziemlich gut.<\/p>\n<h3>ChatGPT und Sprache zu Text (00:43:38)<\/h3>\n<p>Janine: Ja, apropos ziemlich gut. Wir hatten jetzt Bilder, wir hatten Musik und jetzt kommt die Sache mit dem Text auf jeden Fall noch mal. Da ist n\u00e4mlich auch einiges passiert, gerade was Sprache zu Text auch angeht. Also die Bildgenerierung ist ja Text zu Bild und Sprache zu Text ist auf jeden Fall auch etwas gewesen, was mich ein bisschen l\u00e4nger besch\u00e4ftigt hat, wo ich immer mal versucht habe zu gucken, was sind denn gerade die interessanten Optionen, um zum Beispiel Transkripte f\u00fcr den Podcast zu erstellen. Die waren alle ehrlich gesagt m\u00e4\u00dfig gut. Also es gab Modelle, die das gemacht haben, es gab auch Optionen, selber ein Modell trainieren zu k\u00f6nnen auf der eigenen Sprache, was dann ja prinzipiell besser funktioniert, weil ja das eben optimal abgestimmt ist und auch vielleicht mal Ungenauigkeiten besser erkannt werden, als wenn es ein Modell ist, was allgemein auf Sprache trainiert ist. Aber die Ergebnisse waren doch immer alle noch sehr durchwachsen und es hat, ja, die Nachbereitung von Transkripten hat immer noch sehr viel Zeit erfordert und wir hatten uns ja eigentlich mal vorgenommen, auch unseren Podcast relativ barrierearm zu gestalten, weswegen wir von vornherein sehr intensiv Shownotes erstellt haben und das Transkript w\u00e4re so der n\u00e4chste Schritt gewesen, den wir eigentlich auch gern gemacht h\u00e4tten und deswegen habe ich da immer mal nach geguckt, aber es hat sich einfach nicht ergeben, weil ja der Arbeitsaufwand doch gr\u00f6\u00dfer w\u00e4re und die intensivere Shownotes-Erstellung doch irgendwo der leichtere Weg war. Das ist jetzt wahrscheinlich anders. Es gibt jetzt Whisper, auch von OpenAI und damit haben wir hier auch rumgetestet. Ja, du kannst die MP3 da reinwerfen mit Sprache und dann kommt der Text raus. Das sind auch verschiedene Modelle. Das gr\u00f6\u00dfte Modell braucht wie Stable Diffusion im Ursprung 10 GB auf der Grafikkarte und arbeitet etwas l\u00e4nger, als die MP3 dauert. Also das ist ein bisschen mehr als eins zu eins und ist aber auch das genaueste und das habe ich einmal jemanden mit einer MP3 durchspielen lassen und ich war vom Ergebnis extrem \u00fcberrascht. Es kann Gro\u00df-Kleinschreibung, sinnvolle Kommasetzungen, die \u00c4hs werden rausgelassen im Text, was ich auch gut finde, was ich auch so machen w\u00fcrde, weil sonst w\u00e4re der Text auch einfach irgendwie unleserlich und lang, also l\u00e4nger als er dann eh schon ist bei so einer ganzen Folge Podcast. Und ja, das war einfach extrem gut, was daraus gekommen ist und ich musste sehr, sehr wenig nachbearbeiten. Da war ich doch sehr \u00fcberrascht und das ist auch einer der Punkte, warum f\u00fcr mich 2022, was Machine Learning angeht, doch ziemlich einen Schritt nach vorne gemacht hat.<\/p>\n<p>Helena: Ja, ich bin gespannt, wie das dann klappt f\u00fcr unseren Podcast im Einsatz.<\/p>\n<p>Janine: Wenn es geklappt hat, dann findet ihr unter dieser Folge auch einen Link, wahrscheinlich, ich wei\u00df noch gar nicht, wir haben noch gar nicht dar\u00fcber geredet, wie wir es machen, aber wahrscheinlich auf dem PDF vielleicht, wo noch das Gesamttranskript ist oder das Transkript steht dann direkt in den Shownotes, aber wahrscheinlich eher das. Also ja, ihr merkt, noch keine Gedanken gemacht. Auf jeden Fall wird diese Folge da einmal durchlaufen und dann gucken wir mal, wie wir das am Ende umsetzen. Ich bin gespannt.<\/p>\n<p>Helena: Ja, ich auch.<\/p>\n<p>Janine: Die zweite Sache, die mit Text zu tun hat, ist eben, was ich vorhin schon kurz erw\u00e4hnte, so als Buzzword oder Bullshit-Bingo, kann man ja schon fast sagen, chatGPT.<\/p>\n<p>Helena: Genau, wir hatten fr\u00fcher ja schon mal in einem der fr\u00fcheren Jahresr\u00fcckblicke von GPT-3 erz\u00e4hlt, also dem dritten GPT-Modell, was Texte schreiben konnte. Ja, und chatGPT ist jetzt einfach die n\u00e4chste Version davon.<\/p>\n<p>Janine: Und ich wette, wir m\u00fcssen gar nicht gro\u00df erkl\u00e4ren, was das ist. Ihr seid bestimmt alle damit konfrontiert worden und manche hatten vielleicht auch schon die Schnauze voll, dass halb Social Media oder dreiviertel Social Media einfach nur noch voll war von Ausz\u00fcgen von chatGPT, was das Ding jetzt schon wieder gesagt hat und was man nicht alles damit machen kann. Die Bandbreite ist riesig. Ja. Ich will es daher auch gar nicht so gro\u00dfartig ausweiten, aber chatGPT ist so ein Ding, das uns auch wieder an viele Fragen f\u00fchrt. Ja, man k\u00f6nnte fast sagen, damit es mal wieder sehr bewusst und ganz \u00f6ffentlich und f\u00fcr alle nachvollziehbar eine gewisse Grenze \u00fcberschritten wurde, wo eigentlich Zeit ist, jetzt kurz anzuhalten und zu \u00fcberlegen, was machen wir da eigentlich und was machen wir damit eigentlich so als Menschen. Die Optionen sind gro\u00df und die Gefahren halt eben auch. Ein Punkt, was so in Richtung Gefahren geht oder Sachen, auf die man sehr achten muss, den hat, finde ich, Svea Eckert sehr gut beschrieben. Das ist eine Journalistin beim NDR, die auch den Podcast She Likes Tech, der Podcast \u00fcber Technologie, macht. Und zwar sagte sie in einem Interview, worauf man achten muss, ist die Technikgl\u00e4ubigkeit der Menschen. Dass wir aufpassen m\u00fcssen, dass Menschen jetzt nicht anfangen, die Antworten, die chatGPT auf die verschiedenen Fragen, die gestellt werden, einfach ungefragt zu \u00fcbernehmen, unhinterfragt zu \u00fcbernehmen. Weil, ja, chatGPT wirft Informationen zusammen, die in beeindruckender Zeit und auch in teils beeindruckender Wortwahl generiert werden, weswegen auf der Oberfl\u00e4che ein Anschein von Akkuratheit entsteht oder Akkuratess. Ein sch\u00f6nes Wort, das ich mal auf einem Festival gelernt habe. Und das birgt halt einfach die Gefahr, dass Informationen nicht mehr hinterfragt werden und wir dadurch in eine Schleife geraten und diese Sachen eben einfach \u00fcbernehmen. Das ist etwas, finde ich, sehr Wichtiges, was man bei chatGPT so im Hintergrund haben sollte. Andererseits gibt es nat\u00fcrlich auch sch\u00f6ne Optionen. Es kann einem vielleicht Wege verk\u00fcrzen, die Angst vor dem leeren Blatt f\u00fcr Schreibende minimieren, indem man einfach einen Anfang generieren kann, den man dann \u00fcberarbeitet. Es kann Arbeitsprozesse abnehmen. Es kann aber auch verhindern, dass Arbeit f\u00fcr Menschen zur Verf\u00fcgung steht. Und das ist eben genau die gleiche Diskussion, wie dann auch bei der Bildgenerierung dahinter steckt. Das sind so, ja, verschiedene Eindr\u00fccke, die damit zusammenh\u00e4ngen. Auch wie bei der Bildgenerierung, wo wir ja gesagt haben, dass verschiedene Plattformen, die sich auf Kunstschaffende spezialisiert haben, verboten haben, k\u00fcnstlich generierte Bilder dort zu ver\u00f6ffentlichen. Genauso, was ist zum Beispiel mit Stack Overflow passiert. Dort wurde verboten, Antworten von chatGPT zu ver\u00f6ffentlichen, weil doch bitte die Menschen die Antworten auf die Probleme, die andere am Computer haben k\u00f6nnen, geben sollen und nicht diese vermeintlich k\u00fcnstliche Intelligenz. Spannend ist noch vielleicht als kleine Randnotiz, dass ich einen Link gefunden habe, wo berichtet wurde, dass Forschende angefangen haben, mit chatGPT oder mit dem Modell hinter chatGPT Alzheimer zu erkennen, weil Alzheimer als Erkrankung sich vor allem in den Sprachmustern von Menschen bemerkbar machen kann. Und Texte von diesem Modell daraufhin untersuchen zu lassen, w\u00fcrde wohl zutage f\u00f6rdern k\u00f6nnen, welche Menschen potenziell an Alzheimer erkrankt sind oder erkranken k\u00f6nnen oder noch sehr fr\u00fch im Stadium sind oder in der Entwicklung der Erkrankung. Und ja, da gab es wohl, soweit ich mich jetzt noch richtig erinnere, eine 80-prozentige Trefferquote.<\/p>\n<p>Helena: Ja, ich meine, 80 Prozent hat immer noch den Nachteil einer riesigen Menge Leute, die nicht betroffen sind. 80 Prozent ist ja erstmal nur f\u00fcr die Leute, die davon betroffen sind. Aber wenn viel, viel mehr Leute keinen Alzheimer haben, werden die 20 Prozent am Ende die Mehrheit der Menschen sein. Also es ist noch nicht genug, um es wirklich einsetzen zu k\u00f6nnen, aber es ist eigentlich, gerade Alzheimer geh\u00f6rt schon zu den Sachen, je fr\u00fcher man die erkennt und Gegenma\u00dfnahmen ergreift, desto besser funktionieren diese Gegenma\u00dfnahmen. Und wenn da jetzt in die Richtung geforscht wird, ist das auf jeden Fall spannend. Generell ist Einsatz von KI in Medizin ein spannendes, aber auch riskantes Thema.<\/p>\n<p>Janine: Absolut.<\/p>\n<p>Helena: Wo wir bisher noch keine Folge dr\u00fcber gemacht haben, aber vielleicht gibt es die ja irgendwann.<\/p>\n<p>Janine: Das so viel zu den Eindr\u00fccken, was bei diesen gro\u00dfen Themen von Machine Learning passiert ist. Ich k\u00f6nnte da noch ganz viel mehr dr\u00fcber sagen, aber ich glaube, so lange wollen wir gar nicht die Folge dann noch machen.<\/p>\n<h3>Was gab es sonst noch beim Maschinellen Lernen? (00:52:27)<\/h3>\n<p>Helena: Genau. Ja, ich rede noch mal \u00fcber andere Themen. Was es sonst noch so beim maschinellen Lernen gab. Also eine der Hauptanwendungen f\u00fcr maschinelles Lernen ist das Klassifizieren. Also feststellen ist etwas in einer bestimmten Kategorie. Also zum Beispiel Fotos und gucken, ja, was ist denn auf dem Foto? Ist da eine Katze drauf oder was auch immer? Oder ist da ein Stra\u00dfenschild drauf, das mir irgendwie sagt, ich soll so und so schnell fahren oder ich darf da nicht lang fahren? Daf\u00fcr wird es viel eingesetzt und da gab es im Laufe der Jahre auch immer wieder so Beispiele wie, ja, jemand hat einen kleinen Aufkleber auf ein Stra\u00dfenschild gemacht und dann ist der Tesla-Autopilot dar\u00fcber gefahren, obwohl er da gar nicht lang fahren durfte, laut dem Stra\u00dfenschild. Und jeder Mensch erkennt sofort, was das Stra\u00dfenschild meint, aber die KI war zu dumm daf\u00fcr, weil sie sich leicht austricksen l\u00e4sst. Was es im letzten Jahr auch dann Neues gab in diesem Bereich, war eine Ver\u00f6ffentlichung, bei der ausprobiert wurde, kann man absichtlich solche Fehler einbauen in so eine KI. Also wenn man jetzt irgendwie ein Dienstleister ist oder jemand, der irgendwo arbeitet und b\u00f6se Absichten hat, kann man beim Training der KI dann eine Hintert\u00fcr einbauen, dass die einen, wenn man ein bestimmtes Symbol zeigt, immer durchl\u00e4sst, obwohl man eigentlich gar nicht durch darf. Und die Antwort war ja, man kann eine Hintert\u00fcr einbauen und die ist nicht auffindbar, weil man die ja nur finden w\u00fcrde, wenn man wei\u00df, welches Symbol da gezeigt werden muss, auf welche Art und Weise diese KI manipuliert werden muss. Und selbst wenn man zuf\u00e4llig darauf st\u00f6\u00dft, dass das so ist, kann man das ja nicht davon unterscheiden, dass es ja auch genug andere Bugs gibt, die dazu f\u00fchren, dass die KI sagt, das ist das und das, obwohl es das gar nicht ist. Deswegen, so undetectable Backdoors sind ein reales Risiko, sollte jemand mit b\u00f6sen Absichten beim Training dabei sein. Und ein anderes Thema, das wir in der Vergangenheit auch schon mal hatten, war das Thema Proteinfaltung. Das gilt jetzt im Wesentlichen als ein mit KI gel\u00f6stes Problem. Und zwar wurde 2021 AlphaFold2 ver\u00f6ffentlicht und das kann so genaue Vorhersagen zu Proteinstrukturen machen wie sonst keine Methode. Und die ist schon nah an der Messgenauigkeit dran. Der spannende Teil ist jetzt allerdings, dass man trotzdem Vorannahmen machen muss. Man muss wissen, welche Proteine usw. wo sind und muss da schon viele Messungen f\u00fcr gemacht haben. Das hei\u00dft, die kann nicht f\u00fcr jedes beliebige Protein die Faltungsstruktur vorhersagen. Und da gab es 2022 dann eine neue Ver\u00f6ffentlichung von Wang et al. Die haben das nochmal insofern verbessert, dass man weniger von diesen Vormessungen machen muss. Und die haben da auch eine Proteinstruktur vorhergesagt mit ihrem Modell, die sie dann mit R\u00f6ntgenstrukturanalyse validiert haben. Proteinfaltung ist spannend, weil je nach die Wirkung eines Proteins im K\u00f6rper h\u00e4ngt halt davon ab, wie die Struktur ist. Und das ist insbesondere f\u00fcr Medikamente ein spannendes Thema.<\/p>\n<h3>Gibt es was Neues zum Wetterprojekt? \u2013 Ja! (00:55:32)<\/h3>\n<p>Janine: Wir wollten ja Folgen quasi thematisch noch erg\u00e4nzen, die wir so im Laufe des Jahres hatten. Wir springen jetzt aber tats\u00e4chlich zur\u00fcck bis ins Jahr 2020.<\/p>\n<p>Helena: Oh, das ist lange her. Was war 2020? 2020 haben wir diesen Podcast gestartet.<\/p>\n<p>Janine: Ja, genau. Und zwar in Folge 5 haben wir \u00fcber das Wetterprojekt gesprochen, das Helena zusammen mit Pecca gemacht hat, die auch dabei war in der Folge.<\/p>\n<p>Helena: Das Projekt selber hat 2018 stattgefunden im Rahmen des europ\u00e4ischen Summer-of-Weather-Code, also das Sommer-von-Wetter-Code, als Anspielung auf den Google Summer of Code, wo man Open-Source-Projekte macht und das bezahlt wird f\u00fcr ein paar Monate. In diesem Fall wurde es vom Europ\u00e4ischen Zentrum f\u00fcr mittelfristige Wettervorhersagen bezahlt.<\/p>\n<p>Janine: Und wir hatten dann 2020 dar\u00fcber eine Folge gemacht, wo es haupts\u00e4chlich darum ging, auch wie Datenvisualisierung funktioniert und zwar von ganz bestimmten Daten, n\u00e4mlich von Wahrscheinlichkeiten. Die beiden haben zusammen in diesem Projekt eine Darstellungsart entwickelt, wie Wetterwahrscheinlichkeiten so abgebildet werden, dass sie potenziell intuitiver und besser verstehbar sind, als die relativ festgesetzten Darstellungen und Erz\u00e4hlweisen, wie sie in aktuellen Wetterberichten bestehen. Ich hoffe, ich habe das jetzt halbwegs gut zusammengefasst und verstehbar. Es geht um die Wahrscheinlichkeiten von Wetter und wie sich das auf uns auswirkt und was wir daraus lesen k\u00f6nnen. Und ja, dieses Projekt konnte damals nicht weiter verfolgt werden \u00fcber dieses Summer School hinaus, weil irgendwann der Zugriff auf die Daten, die vom Europ\u00e4ischen Zentrum f\u00fcr mittelfristige Wettervorhersagen bereitgestellt wurden, abgelaufen war. Und die Daten waren eben nicht \u00f6ffentlich zug\u00e4nglich. In unserer Folge \u00fcber offene Daten haben wir erz\u00e4hlt, wie toll es w\u00e4re, wenn es mehr Daten g\u00e4be, mit denen Menschen halt tats\u00e4chlich coole Dinge machen k\u00f6nnen, die anderen Menschen helfen und so weiter. Ja, deswegen ist das eingeschlafen. Aber was ist 2022 passiert, dass wir jetzt dar\u00fcber reden?<\/p>\n<p>Helena: Seit 2022 ver\u00f6ffentlicht das Europ\u00e4ische Zentrum f\u00fcr mittelfristige Wettervorhersagen, dieses tolle, lange Titel, jetzt tats\u00e4chlich auch die wahrscheinlichkeitsbasierten Vorhersagen als Open Data. Also es gab auch schon vom Deutschen Wetterdienst Wettervorhersagen, die man einfach runterladen konnte und frei benutzen konnte. Aber die enthalten halt nicht diese Wahrscheinlichkeiten, wie wir sie dargestellt haben. Und seit letztem Jahr sind die eben ver\u00f6ffentlicht, die, die wir haben wollten. Allerdings mit ein paar Nachteilen. Zum einen werden die Daten in ihrer einfachsten Form im Sinne von der Datendarstellung her einfach nicht von der Verst\u00e4ndlichkeit einfach ver\u00f6ffentlicht. Und zwar gibt es die Daten dann einfach f\u00fcr die ganze Welt auf einmal zum Download. Und ein Nachteil ist im Vergleich zu den kommerziell verf\u00fcgbaren Daten ist, dass die Aufl\u00f6sung nur 0,4 Grad hat, also Grad im Sinne von L\u00e4ngengrad und Breitengrad. Die Daten eigentlich aber in 0,1 Grad Aufl\u00f6sung existieren w\u00fcrden. Und so Informationen wie die Wolkenbedeckung steht nicht in diesen Daten drin. Die hatten wir vorher halt \u00fcber die Programmierschnittstelle bekommen, aber die ist nicht ver\u00f6ffentlicht worden. Und jetzt gibt es nur sowas wie Wasserdampfmenge in der Atmosph\u00e4re als Datenpunkt, woraus man vielleicht die Wolkenbedeckung berechnen kann. Das muss ich noch herausfinden. Aber das Ganze gilt jetzt eben, ja, dass man das runterladen kann. Und dazu hat das ECMWF ein Python-Paket ver\u00f6ffentlicht, mit dem man dann einfach die Daten runterladen kann. Und ja, die Wetterfeuerzeugersoftware, die wir dann 2018 mal entwickelt haben, muss jetzt umgebaut werden. Und ich bin da auch schon bei. Und ein Ziel f\u00fcr dieses Jahr von mir ist dann, das wieder online gehen zu lassen und zu testen. Und ja, wenn das Ganze funktioniert, w\u00fcrden wir auch nochmal zu wahrscheinlichkeitsbasierten Wetterfeuersagen eine Folge aufnehmen. Und dann k\u00f6nnen wir nicht nur theoretisch dar\u00fcber reden, sondern auch ganz praktisch erkl\u00e4ren, was wir da machen und wie die Webseite funktioniert. Und dann k\u00f6nnt ihr den auch alle ausprobieren.<\/p>\n<p>Janine: Das w\u00e4re auf jeden Fall sehr, sehr cool.<\/p>\n<h3>Was haben wir noch gefunden? (01:00:05)<\/h3>\n<p>Helena: So, ein weiterer Punkt, den ich letztes Jahr gesehen hatte, Anfang des Jahres, war, wurde eine Grafik in der New York Times ver\u00f6ffentlicht, bei der die Corona-Inzidenzen \u00fcber die Zeit dargestellt wurden. Und zwar war die Zeitachse dann nicht irgendwie so eine normale lineare Achse, sondern es wurde als Spirale dargestellt. Und die Spirale war dann so, dass Januar auf Januar gelegt wurde, sodass man direkt den Januar mit dem Januar vergleichen konnte, aber auch global sehen konnte, wurde es mehr oder weniger. Und wir haben ein Blogpost verlinkt, wo es darum geht, diese sch\u00f6ne Darstellung von Zeitdaten mit Jahresvergleich in R nachzubauen. Ja, und eine Sache, die mir beim Jahresr\u00fcckblick erstellen auch noch eingefallen ist, ist, dass ja im Fr\u00fchling auch noch so ein volles Hype-Thema Wordle war, also das Spiel, wo man f\u00fcnf buchstabige W\u00f6rter erraten sollte. Und das ist so ein Spiel, das taucht irgendwie scheinbar alle paar Jahrzehnte mal auf. Und das hatte fr\u00fcher einfach einen anderen Namen. Und zwar hie\u00df das dann, oder die Frage, welche W\u00f6rter man idealerweise am Anfang nehmen sollte, um herausfinden, welche Buchstaben fehlen, um alle M\u00f6glichkeiten schnell abzudecken, ist bekannt als Jotto-Problem. Und das ist schon Jahrzehnte alt. Und deswegen gibt es auch schon seit Jahrzehnten wissenschaftliche Ver\u00f6ffentlichungen zu den optimalen W\u00f6rtern, zumindest auf Englisch. Da haben wir eine von verlinkt.<\/p>\n<p>Janine: Du meinst, damit man besser cheaten kann, falls man immer noch im Wordle-Rausch ist?<\/p>\n<p>Helena: Ja, wei\u00df ich nicht, ob das Cheaten ist. Teilweise sind das W\u00f6rter, wo man erstmal diskutieren muss, ist das ein Wort.<\/p>\n<p>Janine: Das erinnert mich jetzt an viele lange Abende mit der Familie beim Scrabble-Spielen. Schlagt das nach. Wenn es nicht im Buch steht, ist es nicht erlaubt.<\/p>\n<p>Helena: Aber wenn es in einem Roman steht, ist es dann erlaubt, auch wenn es nicht im W\u00f6rterbuch ist.<\/p>\n<p>Janine: Uh, Glatteis w\u00fcrde ich sagen.<\/p>\n<h3>Was erwartet uns wohl in diesem Jahr? (01:02:09)<\/h3>\n<p>Janine: Dann sind wir tats\u00e4chlich jetzt einmal durch und kommen zu dem Punkt, wo wir uns fragen, was erwartet uns wohl in diesem Jahr? Falls ihr euch fragt, was erwartet uns in diesem Jahr bei datenleben? Ja, wie vorhin gesagt, im Prinzip bem\u00fchen wir uns um einen barrierearmen Zugang zu unserem Podcast. Dazu geh\u00f6ren nat\u00fcrlich auch immer Bildbeschreibungen. Ich habe irgendwann angefangen, die Folgencover im WordPress mit Bildbeschreibungen zu hinterlegen. Ich denke, einige Bilder in den Shownotes sind auch mit Bildbeschreibungen hinterlegt, aber das Gest\u00e4ndnis hier ist auf jeden Fall noch nicht alle und vor allem nicht von Anfang an. Das ist definitiv etwas, wo ich dran arbeiten m\u00f6chte, wenn ich die Folgen einpflege, dass da jetzt auch von Anfang an Bildbeschreibungen bei den neu erscheinenden Folgen drin stehen, m\u00f6chte aber tats\u00e4chlich auch in die Vergangenheit reichen und dort die Beschreibungen noch nachliefern. Genau, damit wir an diesem Punkt einfach auch das Ma\u00df an barrierearmen Informationszugang bieten k\u00f6nnen, das wir bieten m\u00f6chten. Und ja, da werde ich mich auf jeden Fall bem\u00fchen, dieses Jahr das ein bisschen aufzuarbeiten und zu verbessern. Dann ist euch vielleicht aufgefallen, dass wir eine YouTube-Folge haben, und zwar die Folge 31 K\u00f6nnen Computer malen? haben wir auch mit Unterst\u00fctzung von Stella auf YouTube ver\u00f6ffentlicht, die f\u00fcr uns das Video zusammengestellt hat und die Untertitel. Die Sache werden wir so mal verfolgen. Wir werden das auch potenziell wiederholen bei Folgen, die sehr bildlastig sind, die viel mit Beschreibungen von Bildern arbeiten, weil wir das sinnvoll finden, dass man das auch parallel sehen kann, w\u00e4hrend es geh\u00f6rt wird. Und ja, da spielen wir auf jeden Fall noch ein bisschen mit rum, denn wir finden das auch noch ein bisschen spannend. Vielleicht gibt es ein kleines Projekt, dass wir einen Teaser f\u00fcr die Folgen auch auf YouTube haben, die dann eben zu den Podcast-Folgen verlinken, um einfach ein bisschen mehr Reichweite zu generieren. Ja, und was noch spannend ist, finde ich, im Jahr 2023 wird das Thema Fediverse, also wir sind ja inzwischen auch auf Mastodon, aber Mastodon ist nicht das einzige im Fediverse. Und durch diese ganze Sache mit Twitter, die ich hier jetzt nicht n\u00e4her ausf\u00fchren werde, bewegen sich Menschen inzwischen durch das Fediverse und versuchen das zu erkunden, was es da an Optionen gibt. Und vor allem auch Menschen, die sich vielleicht sonst grunds\u00e4tzlich mit dieser Struktur des Zugangs und der Vernetzung unter verschiedenen Dingen noch nicht besch\u00e4ftigt haben. Und da bin ich einfach mal ganz gespannt drauf, wie sich das weiterentwickelt und wie die Menschen anfangen, damit zu arbeiten. Und ja, Mastodon wird inzwischen auch schon h\u00e4ufiger in den Nachrichten erw\u00e4hnt als Quelle.<\/p>\n<p>Helena: Sehr sch\u00f6n.<\/p>\n<p>Janine: Da m\u00f6chte ich auf jeden Fall selber ein bisschen Blick drauf haben und habe mir auch zu dem Zweck schon vorgenommen, das Fediverse ein bisschen zu erkunden und habe jetzt mit Bookworm noch angefangen.<\/p>\n<p>Helena: Was ist das denn?<\/p>\n<p>Janine: Das ist eine Sache, die im Prinzip das Einpflegen, Tracken und Besprechen von B\u00fcchern, die gelesen werden, erm\u00f6glicht. Die nicht ganz so offene Variante ist das, was die meisten wahrscheinlich kennen, Goodreads. Aber das ist mit Amazon verkn\u00fcpft, deswegen habe ich da immer die Finger von gelassen. Und ja, seit etwas mehr als einem Jahr, ein Jahr, neun Monate oder so, gibt es, glaube ich, Bookworm im Fediverse, sodass Menschen eben auch Sachen aus Goodreads exportieren k\u00f6nnen und sich auf sch\u00f6ne kleine Server setzen k\u00f6nnen. Und das wird gerade auch immer gr\u00f6\u00dfer. Und ja, da bin ich mal ganz gespannt und gucke mal, ob ich meinen Lesekreis da auch langsam hinkriege. Jedenfalls gibt es da viel zu entdecken. Und ich denke, das machen Menschen dieses Jahr.<\/p>\n<p>Helena: Bin auch gespannt. Also ich erwarte auch f\u00fcr das aktuelle Jahr, dass es beim Thema Machine Learning weitergeht, nach all den ganzen Sachen, wie mit chatGPT wird rumgespielt oder mit Stable Diffusion. Gehe ich mal davon aus, das wird mehr in Anwendungen \u00fcberf\u00fchrt werden. Gerade Microsoft ist gro\u00df da drin, chatGPT irgendwie einzusetzen. Oder die wollen das zumindest und haben es angek\u00fcndigt. Da bin ich gespannt, was daraus wird. Und ich hoffe mal, dass auch so was wie Whisper vielleicht einsetzbar wird f\u00fcr sowas wie Sprachassistenten, die man aber zu Hause hostet, ohne dass man die ganze Zeit abgeh\u00f6rt wird. Bisher gab es da noch keine zufriedenstellende Software f\u00fcr. Und ich bin mal gespannt, ob das auf Basis von Whisper jetzt auch m\u00f6glich wird und ob das in diesem Jahr auch kommt.<\/p>\n<h3>Fazit (01:07:00)<\/h3>\n<p>Helena: Ja, Fazit. Ein Fazit ist ja, unser Podcast ist vital und fit, weil wir immer noch am Wachsen sind. Und wir gehen jetzt mit gro\u00dfen Schritten auf den dritten Geburtstag zu. Und es freut uns weiterhin, dass Menschen, immer noch mehr Menschen dazukommen und auch die alten Folgen immer noch rege geh\u00f6rt werden. Das ist sehr motivierend dabei, wenn wir neue Folgen aufnehmen.<\/p>\n<p>Janine: Ja, dann versuche ich mich mal, wenn du das Podcast-Fazit quasi gemacht hast, an dem Machine Learning-Fazit. Ja, wie wir durch Themen wie Bildgenerierung, Text zu Musik oder Sprache zu Text oder Interaktion mit einem Modell, was einem Sachen empfiehlt, was man kochen soll, oder welche Fehler man in seinem Programm-Code hat, etc. pp., was wir daran auf jeden Fall gesehen haben. Machine Learning ist 2022 wirklich ziemlich breit gef\u00e4chert gewesen und hat ziemlich viel Einfluss auch auf den Diskurs gehabt. Und ich bin sehr gespannt drauf, wo dieser Diskurs noch hin f\u00fchrt. Es gibt auf jeden Fall Stellen, auf die man achten muss, womit man umgehen muss. Die haben wir auch erw\u00e4hnt, was zum Beispiel die Rechte von K\u00fcnstler*innen angeht, deren Basis einfach in den Trainingstaten liegt oder auch wie wir mit Inhalten umgehen, die diese Modelle generieren und all das, das haben wir jetzt auch noch mal erw\u00e4hnt und finde ich auch immer wieder wichtig zu erw\u00e4hnen, wenn man \u00fcber so etwas redet. Und das N\u00e4chste, was wir vielleicht thematisch noch hatten, ist das Wetterprojekt geht gerade weiter und ich hoffe auch wirklich, wir kriegen da Erkenntnisse, \u00fcber die wir dann noch mal reden k\u00f6nnen und es stellt sich da nicht noch mal was in den Weg. Und ansonsten w\u00fcrde ich sagen, erwartet uns hoffentlich ein angenehmes 2023. Wobei, naja, es liegen da so Themen im Hintergrund, \u00fcber die wir jetzt hier nicht geredet haben. Aber ja, es wird weitergehen. Das ist glaube ich jetzt das Positivste, was ich nach diesem Abrutschen noch sagen kann.<\/p>\n<h3>N\u00e4chste Folge: Zum Thema Heuschnupfen am 25. Februar (01:09:07)<\/h3>\n<p>Helena: Ja, genau. Und es geht weiter am 25. Februar mit unserer n\u00e4chsten Folge und zwar wird es da um Statistiken zum Thema Heuschnupfen gehen, also um Allergien und wie die sich so zu bestimmten Zeiten im Jahr ver\u00e4ndern.<\/p>\n<h3>Call to Action (01:09:23)<\/h3>\n<p>Janine: Und wenn ihr uns weiterh\u00f6ren m\u00f6chtet, auch 2023 h\u00f6ren wir nicht auf, diesen Standardblock mit dem Call-to-Action zu haben, folgt uns, solange es noch m\u00f6glich ist, auf Twitter unter @datenleben oder solange ihr m\u00f6chtet. Oder kommt r\u00fcber zu Mastodon und folgt uns unter @datenleben@podcast.social. Ja, wir sind umgezogen. Wir sind jetzt auf der Instanz, wo mehr Podcasts sind. Besucht auch gern unsere Webseite www.datenleben.de. Hinterlasst uns unbedingt Feedback, wenn ihr Lust dazu habt. Wir w\u00fcrden uns dar\u00fcber sehr freuen. Und ihr k\u00f6nnt uns auch als Data Scientist buchen f\u00fcr Analysen oder Projekte. Egal, was es ist, falls ihr Fragen habt oder Themen, die euch interessieren, dann schreibt uns.<\/p>\n<p>Helena: Ja, dann bleibt mir nur noch f\u00fcr eure Aufmerksamkeit zu danken und bis zum n\u00e4chsten Mal. Tsch\u00fcss!<\/p>\n<p>Janine: Tsch\u00fcss!<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":691,"comment_status":"open","ping_status":"open","template":"","meta":{"footnotes":""},"tags":[],"class_list":["post-684","podcast","type-podcast","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","post"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datenleben.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/episodes\/684","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datenleben.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/episodes"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datenleben.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/podcast"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datenleben.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datenleben.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=684"}],"version-history":[{"count":8,"href":"https:\/\/www.datenleben.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/episodes\/684\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":697,"href":"https:\/\/www.datenleben.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/episodes\/684\/revisions\/697"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datenleben.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/691"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datenleben.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=684"}],"wp:term":[{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datenleben.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=684"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}