Wie können statistische Daten sinnvoll genutzt werden, um gesellschaftliche und wirtschaftliche Entscheidungen zu treffen?

Zahlen wirken so neutral. So objektiv. Und genau das macht sie manchmal gefährlicher als offene Meinungen. 🤔

Ich komme aus der Kunst, also bin ich definitiv keine Statistikerin. Aber gerade deshalb beschäftigt mich dieses Thema auf eine bestimmte Art. Weil ich gelernt habe wie sehr die Rahmung entscheidet was wir sehen. Ein Bild ist nie nur ein Bild, es ist immer auch eine Entscheidung was drauf ist und was nicht. Und bei Statistiken ist das genauso.

Dasselbe Datenmaterial kann zwei völlig verschiedene Geschichten erzählen je nachdem welchen Ausschnitt man wählt, welchen Zeitraum, welche Vergleichsgruppe. Das ist nicht immer böse Absicht, manchmal ist es einfach Unwissen oder Bequemlichkeit. Aber die Wirkung ist dieselbe. Menschen treffen Entscheidungen auf Basis von Daten die sie für vollständig halten und die es nicht sind. 😅

Was mich bei politischen Debatten besonders auffällt ist wie selten jemand fragt woher die Zahl eigentlich kommt. Wer hat sie erhoben, mit welchem Interesse, nach welcher Methode. Das sind keine akademischen Fragen sondern ganz praktische. Und ich glaube Bildung spielt da eine riesige Rolle, nicht Statistik im technischen Sinn sondern diese grundlegende Haltung des kritischen Nachfragens.

Transparenz finde ich dabei das Schlüsselwort. Nicht mehr Daten, sondern zugänglichere, ehrlichere Daten. Mit sichtbaren Unsicherheiten, mit Kontext, mit dem Eingeständnis was sie nicht messen können.

Was ich mir wünschen würde ist dass statistische Grundbildung genauso selbstverständlich wird wie Lesen und Schreiben. Nicht damit alle Experten werden, sondern damit weniger Menschen so leicht manipulierbar sind. 😊

Was denkt ihr, liegt das Problem eher bei denen die Daten produzieren oder bei denen die sie konsumieren?

Sabine dein Vergleich mit dem Bild hat mich erwischt, ich hab kurz überlegt ob ich das so in meiner nächsten Statistikvorlesung zitieren kann. 😄

Ich studiere BWL und wir arbeiten eigentlich ständig mit Daten. Regressionen, Marktanalysen, Kennzahlen. Und was mich dabei immer mehr auffällt ist wie wenig Zeit darauf verwendet wird zu fragen was die Zahl eigentlich nicht abbildet. Das Modell wird erklärt, das Ergebnis interpretiert, fertig. Die Grenzen des Modells bleiben meistens Fußnote.

Was ich aus dem Studium mitnehme, und das klingt vielleicht banal, ist dieser Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität. Den kennt jeder aus der Theorie. Aber in echten Debatten, politisch wie wirtschaftlich, wird er ständig ignoriert. Zwei Dinge steigen gleichzeitig, also verursacht das eine das andere. Das ist so ein klassischer Fehler der sich hartnäckig hält weil er so intuitiv wirkt. 🤔

Zu deiner Frage ob das Problem bei den Produzenten oder Konsumenten liegt: ich glaube beides, aber die Verantwortung ist ungleich verteilt. Wer Daten veröffentlicht, ob Unternehmen, Behörde oder Forschungsinstitut, hat eine echte Pflicht zur Einordnung. Konsumenten können nur so kritisch sein wie es ihnen die Aufbereitung ermöglicht.

Was mich ehrlich gesagt beschäftigt ist wie viele wirtschaftliche Entscheidungen auf Daten basieren die eigentlich für einen anderen Kontext erhoben wurden. Das passiert öfter als man denkt und die Konsequenzen merkt man dann meistens erst später. 😅

Wo siehst du als jemand aus der Kunst den größten blinden Fleck bei denen die Daten produzieren?