Big DataA Revolution That Will Transform How We Live, Work and Think
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Zusammenfassungen
Ob Kaufverhalten, Grippewellen oder welche Farbe am ehesten verrät, ob ein Gebrauchtwagen in einem guten Zustand ist – noch nie gab es eine solche Menge an Daten und noch nie bot sich die Chance, durch Recherche und Kombination in der Datenflut blitzschnell Zusammenhänge zu entschlüsseln. Big Data bedeutet nichts weniger als eine Revolution für Gesellschaft, Wirtschaft und Politik. Es wird die Weise, wie wir über Gesundheit, Erziehung, Innovation und vieles mehr denken, völlig umkrempeln. Und Vorhersagen möglich machen, die bisher undenkbar waren.
Die Experten Viktor Mayer-Schönberger und Kenneth Cukier beschreiben in ihrem Buch, was Big Data ist, welche Möglichkeiten sich eröffnen, vor welchen Umwälzungen wir alle stehen – und verschweigen auch die dunkle Seite wie das Ausspähen von persönlichen Daten und den drohenden Verlust der Privatsphäre nicht.A New York Times bestseller. Longlisted for the Financial Times/Goldman Sachs Business Book of the Year Award. Since Aristotle, we have fought to understand the causes behind everything. But this ideology is fading. In the age of big data, we can crunch an incomprehensible amount of information, providing us with invaluable insights about the what rather than the why. We're just starting to reap the benefits: tracking vital signs to foresee deadly infections, predicting building fires, anticipating the best moment to buy a plane ticket, seeing inflation in real time and monitoring social media in order to identify trends. But there is a dark side to big data. Will it be machines, rather than people, that make the decisions? How do you regulate an algorithm? What will happen to privacy? Will individuals be punished for acts they have yet to commit? In this groundbreaking and fascinating book, two of the world's most-respected data experts reveal the reality of a big data world and outline clear and actionable steps that will equip the reader with the tools needed for this next phase of human evolution.A revelatory exploration of the hottest trend in technology and the dramatic impact it will have on the economy, science, and society at large.Which paint color is most likely to tell you that a used car is in good shape? How can officials identify the most dangerous New York City manholes before they explode? And how did Google searches predict the spread of the H1N1 flu outbreak?
The key to answering these questions, and many more, is big data. “Big data” refers to our burgeoning ability to crunch vast collections of information, analyze it instantly, and draw sometimes profoundly surprising conclusions from it. This emerging science can translate myriad phenomena—from the price of airline tickets to the text of millions of books—into searchable form, and uses our increasing computing power to unearth epiphanies that we never could have seen before. A revolution on par with the Internet or perhaps even the printing press, big data will change the way we think about business, health, politics, education, and innovation in the years to come. It also poses fresh threats, from the inevitable end of privacy as we know it to the prospect of being penalized for things we haven’t even done yet, based on big data’s ability to predict our future behavior.
In this brilliantly clear, often surprising work, two leading experts explain what big data is, how it will change our lives, and what we can do to protect ourselves from its hazards. Big Data is the first big book about the next big thing.
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 Personen KB IB clear | Stephen J. Dubner , Walter Isaacson , Daniel Kahneman , Bruno Latour , Steven D. Levitt , Steven Levy , Arvind Narayanan , Vitaly Shmatikov , Nate Silver , Daniel J. Solove , Nassim Nicholas Taleb , Duncan J. Watts , David Weinberger | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 Begriffe KB IB clear |  Algorithmusalgorithm
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Nicht erwähnte Begriffe | Corona-Impfung, Datenschutz, Krankheit, Virus |
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Zeitleiste
32 Erwähnungen
- Big Brother und der intelligente Autositz - Big Data ist da und wird unser Leben umkrempeln. Wie und warum schildern zwei neu erschienene Bücher. (Philipp Löpfe) (2013)
- Die 4. Revolution - Wie die Infosphäre unser Leben verändert (Luciano Floridi) (2014)
- The Glass Cage - Automation and Us (Nicholas G. Carr) (2014)
- «Wir sind viel vorhersehbarer, als wir glauben» (Viktor Mayer-Schönberger, Philipp Löpfe) (2014)
- Überwachung total - Wie wir in Zukunft unsere Daten schützen (Peter Schaar) (2014)
- Freie Bildungsmedien und Digitale Archive - Medien - Wissen - Bildung (Petra Missomelius, Wolfgang Sützl, Theo Hug, Petra Grell, Rudolf Kammerl) (2014)
- Denken, Archive, Netzwerke (Manfred Faßler)
- Denken, Archive, Netzwerke (Manfred Faßler)
- Silicon Valley - Was aus dem mächtigsten Tal der Welt auf uns zukommt (Christoph Keese) (2014)
- Die granulare Gesellschaft - Wie das Digitale unsere Wirklichkeit auflöst (Christoph Kucklick) (2014)
- Vielfalt der Informatik (Anja Zeising, Claude Draude, Heidi Schelhowe, Susanne Maass) (2014)
- Die Informatisierung der Lebenswelt - Der Strategiewandel algorithmischer Alltagsbewältigung (Hans D. Hellige)
- Die Informatisierung der Lebenswelt - Der Strategiewandel algorithmischer Alltagsbewältigung (Hans D. Hellige)
- Digitale Datenbanken - Eine Medientheorie im Zeitalter von Big Data (Marcus Burkhardt) (2015)
- Die Herrschaftsformel - Wie Künstliche Intelligenz uns berechnet, steuert und unser Leben verändert (Kai Schlieter) (2015)
- Big Data und Medienbildung - Zwischen Kontrollverlust, Selbstverteidigung und Souveränität in der digitalen Welt (Harald Gapski) (2015)
- Medienpädagogik und (Big) Data - Konsequenzen für die erziehungswissenschaftliche Medienforschung und -praxis (Valentin Dander, Sandra Aßmann)
- Medienbildung in der Medienkatastrophe - Big Data als Herausforderung
- Medienpädagogik und (Big) Data - Konsequenzen für die erziehungswissenschaftliche Medienforschung und -praxis (Valentin Dander, Sandra Aßmann)
- Privacy and Analytics – it's a DELICATE Issue - A Checklist for Trusted Learning Analytics (Hendrik Drachsler, Wolfgang Greller) (2016)
- The Future of the Professions - How Technology Will Transform the Work of Human Experts (Richard Susskind, Daniel Susskind) (2016)
- Kultur der Digitalität (Felix Stalder) (2016)
- 3. Richtungen des Politischen in der Digitalität
- Redefreiheit - Prinzipien für eine vernetzte Welt (Timothy Garton Ash) (2016)
- Digitales Wissen. Daten und Überwachung (Thomas Christian Bächle) (2016)
- ON/OFF - Risks and Rewards of the Anytime-Anywhere Internet (Sarah Genner) (2017)
- Big Data in Education - The digital future of learning, policy and practice (Ben Williamson) (2017)
- Wo Maschinen irren können - Verantwortlichkeiten und Fehlerquellen in Prozessen algorithmischer Entscheidungsfindung (Katharina A. Zweig, Sarah Fischer, Konrad Lischka) (2018)
- Digitale Bildung versus Informatikunterricht? (2018)
- Datenmanagement als Thema für den Informatikunterricht - Ein Überblick über die Grundlagen des Fachgebiets aus informatikdidaktischer Sicht (Andreas Grillenberger, Ralf Romeike) (2018)
- Datenmanagement als Thema für den Informatikunterricht - Ein Überblick über die Grundlagen des Fachgebiets aus informatikdidaktischer Sicht (Andreas Grillenberger, Ralf Romeike) (2018)
- Die Zukunft der Datenökonomie - Zwischen Geschäftsmodell, Kollektivgut und Verbraucherschutz (Carsten Ochs, Michael Friedewald, Thomas Hess, Jörn Lamla) (2019)
- Ein Algorithmus hat kein Taktgefühl - Wo künstliche Intelligenz sich irrt, warum uns das betrifft und was wir dagegen tun können (Katharina A. Zweig) (2019)
- The Datafication of Education (Juliane Jarke, Andreas Breiter) (2019)
- 3. The datafication of discipline - ClassDojo, surveillance and a performative classroom culture (Jamie Manolev, Anna Sullivan, Roger Slee) (2018)
- 3. The datafication of discipline - ClassDojo, surveillance and a performative classroom culture (Jamie Manolev, Anna Sullivan, Roger Slee) (2018)
- Engines of Order - A Mechanology of Algorithmic Techniques (Bernhard Rieder) (2020)
- Login 195/196 (2021)
- Machtmaschinen - Warum Datenmonopole unsere Zukunft gefährden und wie wir sie brechen (Thomas Ramge, Viktor Mayer-Schönberger) (2021)
- Schulen für die Zukunft gestalten - Gutachten zur Entwicklung von räumlichen Lehr-Lernsettings für die Stadtmedienzentren Stuttgart und Karlsruhe (Frank Thissen, Richard Stang) (2021)
- Pädagogisches Wissen im Lichte digitaler und datengestützter Selbstoptimierung (Estella Ferraro, Sabrina Schröder, Christiane Thompson) (2021)
- Das Ende der Prüfung als Anfang des ‹Data Realism›? (Martin Karcher)
- Das Ende der Prüfung als Anfang des ‹Data Realism›? (Martin Karcher)
- New Perspectives in Critical Data Studies - The Ambivalences of Data Power (Andreas Hepp, Juliane Jarke, Leif Kramp) (2022)
- Die Teilung geistiger Arbeit per Computer - Eine Kritik der digitalen Transformation (Friedrich Krotz) (2022)
Co-zitierte Bücher
Ubiquitous Computing und RFID in der Praxis: Visionen, Technologien, Anwendungen, Handlungsanleitungen
(Elgar Fleisch, Friedemann Mattern) (2005) 
Beyond Calculation
The Next Fifty Years of Computing
(Peter Denning, Robert M. Metcalfe) (1998) Bei amazon.de anschauen
Analyse und bildungstheoretische Interpretation der neuen kollaborativen Praktiken in offenen Online-Communities
(Christoph Jan Koenig) (2011) 
Das Wissen neu denken, denn Fakten sind keine Fakten mehr, die Experten sitzen überall und die schlaueste Person im Raum ist der Raum
Too Big to Know
Rethinking Knowledge Now That the Facts Aren't the Facts, Experts Are Everywhere, and the Smartest Person in the Room
(David Weinberger) (2012) 
Wie Algorithmen Wissen, Arbeit, Öffentlichkeit und Politik verändern, ohne dabei viel Lärm zu machen
(Mercedes Bunz) (2012) 
Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies
(Erik Brynjolfsson, Andrew McAfee) (2014) 
Wie digitale Kommunikation Leben, Beziehungen und Lernen Jugendlicher verändert
(Philippe Wampfler) (2014) 
Volltext dieses Dokuments
| Big Data: Gesamtes Buch als Volltext (deutsch) (: 1774 kByte) |
| Big Data: Gesamtes Buch als Volltext (englisch) (: 397 kByte) |
Standorte
Bibliographisches
| Titel | Format | Bez. | Aufl. | Jahr | ISBN | ||||||
| Big Data | D | Gebunden | - | 0 | 2013 | 3868815066 |  |
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| Big Data | E | Paperback | - | 0 | 2013 | 1848547927 | |
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| Big Data | E | Gebunden | - | 0 | 2013 | 0544002695 | |
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Beat und dieses Buch
Beat hat dieses Buch während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. (das er aber aus Urheberrechtsgründen nicht einfach weitergeben darf).
Biblionetz-History 