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Big data, data mining, machine learning und predictive analytics – ein konzeptioneller Überblick
(2019)
Mit der fortschreitenden Digitalisierung von Wirtschaft und Gesellschaft wächst die Bedeutung von Big Data Analytics, maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz für die Analyse und Pognose ökonomischer Trends. Allerdings werden in wirtschaftspolitischen Diskussionen diese Begriffe häufig verwendet, ohne dass jeweils klar zwischen den einzelnen Methoden und Disziplinen differenziert würde. Daher soll nachfolgend ein konzeptioneller Überblick über die Gemeinsamkeiten, Unterschiede und Interdependenzen der vielfältigen Begrifflichkeiten im Bereich Data Science gegeben werden. Denn gerade für Entscheidungsträger aus Wirtschaft und Politik kann eine grundlegende Einordnung der Konzepte eine sachgerechte Diskussion über politische Weichenstellungen erleichtern.
Aufbauend auf den Erfahrungen zweier Workshops zu (urbaner) Austerität in Griechenland und Deutschland diskutiert der Beitrag die (unterschiedliche) Geschichte und Geographie der Austerität mit besonderem Blick auf die Regionen Frankfurt/Rhein-Main und Athen. Die Erfahrungen der multiplen Krise seit 2008, die sich in Griechenland vor dem Hintergrund einer austeritätspolitischen "Shock Doctrine" und in der BRD im Kontext eines langfristigen Projekts der "scheibchenweisen" Austerität entwickelten, eröffnen dabei die Möglichkeit, die Debatten um urbane Austerität einem kritischen Blick zu unterziehen. Der Beitrag sieht insbesondere im Bereich der Krisen der (urbanen) sozialen Reproduktion sowie der Krisen der (städtischen) Politik und Repräsentation weiteren Forschungsbedarf.