AI vs. Covid?
Welche Maßnahmen helfen wie bei der Bekämpfung von Covid-19? Die politische Entscheidungsfindung in der Coronakrise in der ersten Jahreshälfte 2020 war geprägt durch ein ungewöhnlich hohes Maß an statistischer Unsicherheit und Datenarmut.
Viele KI-Expertinnen und Datenwissenschaftlerinnen stellen derweil fest, dass ihre Modelle und Technologien weniger hilfreich sind, als sie es vor dem Ausbruch einer Pandemie erwartet und erhofft hätten. Ein unzureichendes Verständnis von Verbreitung und Wirkung des Covid-19-Virus, ein fragmentiertes, oft widersprüchliches Datenbild schienen in der ersten Scheitelwelle der Coronapandemie denkbar ungeeignet, die Methoden der Massendatenanalyse in einer Situation produktiv zu machen, in der Datenwissenschaft mehr denn je gefragt wäre.
Das Projekt sucht nach Antworten auf die Frage, unter welchen Bedingungen KI-Systeme und Big-Data-Analysen nach einem Virus-Ausbruch in einer pandemischen Bedrohungslage besonders hilfreich einsetzbar wären und welche Stakeholder wie dazu beitragen könnten, die hierfür notwendigen Datengrundlagen zu schaffen.
Forschungsschwerpunkte
- Politische Entscheidungsfindung und Datenwissenschaft
Curriculum Vitae
- Technologiekorrespondent „brand eins“
- Freier Autor „The Economist“, „Foreign Affairs“, „Harvard Business Review“
- Sachbuchautor
- Research Fellow „Weizenbaum Institut für die vernetzte Gesellschaft“ (Feb. – Juli 2020)