Description
Moderation: Henriette Senst
Keynote: Datenbasierte Entscheidungsunterstützung für den Alltag
Felix Rebitschek, Harding-Zentrum für Risikokompetenz
Für Bürgerinnen und Bürger, die sich in unsicheren und komplexen Entscheidungsumgebungen – zum Beispiel im Onlinehandel oder auf Nachrichtenplattformen – bewegen und fundierte Entscheidungen treffen wollen, ist es von entscheidender Bedeutung, Informationen zu finden, die objektiv erforderlich, subjektiv notwendig und zugleich qualitätsgesichert sind. Hier können Algorithmen die Entscheidungsfindung der Bürgerinnen und Bürger unter Unsicherheit unterstützen, wenn sie transparent sind und ihre Nutzer kompetenter machen („Boosting“). Exemplarisch für „interpretable models“ können sparsame Entscheidungsbäume für die Entscheidungsfindung im Alltag bereitgestellt werden und zugleich eine robuste Informationsfilterung, ähnlich der von Expertinnen und Experten, leisten. Die Entwicklung solcher Werkzeuge ist dabei sowohl daten- wie erfahrungsbasiert. Ein öffentliches Engagement für ein kontinuierliches Monitoring von Informationsumgebungen, um die Datengrundlage zur Werkzeugentwicklung und –weiterentwicklung bereitzustellen, ist überprüfenswert.
Ausblick und Verabschiedung: Dr. Raphael Ritz
