Jetzt haben wir den Datensalat! - (Miss)interpretierbarkeit von Daten

Daten lügen nicht – sie sind unschuldig! Erst ihre Auswahl, Einordnung und Interpretation lässt Wissen oder aber Irrtümer entstehen, mit welchem schließlich Entscheidungen und Handlungen begründet werden. Dieser Zusammenhang birgt eine große Verantwortung für den praktizierenden Wissenschaftler – insbesondere für uns Mitarbeiter vom Institut für medizinische Statistik, Informatik und Datenwissenschaften.

Folgen Sie uns daher in die wundersame Welt der Daten! Wir zeigen bekannte Tücken sowie Ansätze zu ihrer Lösung anhand konkreter Beispiele. Dafür haben wir Themen aufbereitet und stellen diese interaktiv vor. Transparente Minicomputer, eigene Software und Visualisierungen unterstützen uns dabei.

An unserem Stand beschäftigen wir uns insbesondere mit diesen drei Fragen und Phänomenen:

• Warum sind Daten nicht anonym?
• Warum sind kontrollierte Studien essentiell (...und was sagt Simpson dazu)?
• Und wie erkennt man das Scheitern etablierter Modelle?

Wir laden Sie herzlich zum Mitmachen und Diskutieren ein. Hierzu versuchen wir mit interaktiver Technik das Thema nahbar zu machen. Vorwissen ist nicht nötig, uns genügt Ihr Interesse. Freuen Sie sich auf Daten und Technik zum Anfassen sowie hoffentlich einen Erkenntnisgewinn. Sicherlich werden Sie einige Medienberichte nach dem Besuch bei uns mit anderen Augen betrachten.

Zusätzlich bieten wir Folgendes am Stand:

• Das hiesige Datenintegrationszentrum (DIZ) stellt sich vor. Die Mitarbeiter zeigen an Beispielen, wie sie am Standort Jena dabei helfen, medizinische Daten für die Forschung verfügbar und nutzbar zu machen.
• Wir berichten von der Arbeit der Medizininformatik-Initiative und des SMITH-Konsortiums.
• Wir bieten wir eine Möglichkeit, spielerisch zu lernen, wie Computer und Algorithmen funktionieren. Insbesondere dieser Punkt ist auch für jüngere Gäste geeignet.
• Wir haben Gummitierchen, Seifenblasen und Merch!

Weitere Informationen finden auf der Homepage der AG Medizinische Informatik am Institut für Medizinische Statistik, Informatik und Datenwissenschaften (UKJ)