Abstract

In diesem Beitrag stellen wir ein Big-Data-Prozessmodell vor, welches Big Data aus einer dezidiert soziologischen Perspektive in den Blick nimmt. Die wesentlichen Elemente des Modells orientieren sich an dem traditionellen Datenverarbeitungsprozess, beginnend bei der Datengenerierung über die Datenauswertung bis hin zur Steuerung komplexer Systeme. Es werden verschiedene Datenquellen und -typen diskutiert. Deren Besonderheiten werden anhand des Fallbeispiels der Selbstvermessung exemplifiziert. Im Rahmen der Datenverarbeitung stellen sich Fragen der Datenqualität und -reliabilität sowie geeigneter Strategien und Verfahren. Ferner erörtern wir den möglichen Einsatz dieser Verfahren innerhalb der soziologischen Forschung. Schließlich legen wir die Möglichkeiten der Steuerung komplexer Systeme mittels Big-Data-Verfahren anhand der Fallbeispiele Verkehrsteuerung, Smart Grid, Smart Governance und Predictive Policing dar. Abschließend diskutieren wir, inwiefern Vertrauen Grundlage für den Einsatz der beschriebenen Big-Data-Verfahren ist.