Prof. Dr. Ulf Brefeld: „Data Science sollte alle Studierenden interessieren.“

Wenn Prof. Dr. Ulf Bre­feld über Fußball re­det, dann ver­bin­det sich Lei­den­schaft mit Pro­fes­sio­na­lität. Der 44-Jähri­ge ist ak­ti­ver Sport­ler und fie­bert mit Bo­rus­sia Mönchen­glad­bach mit. Gleich­zei­tig in­ter­es­siert ihn be­ruf­lich eine be­son­de­re Form der Fußbal­l­ana­ly­tik: An der Leu­pha­na Uni­ver­sität Lüne­burg er­mit­telt er Zu­sam­menhänge auf dem Spiel­feld, die sich auf­grund ei­ner in­tel­li­gen­ten Da­ten­ana­ly­se her­stel­len las­sen. „Während ei­nes Spiels wer­den über Ka­me­ras Un­men­gen an In­for­ma­tio­nen ge­sam­melt. Da­ten, die ge­nutzt wer­den können, um das Spiel di­gi­tal zu ana­ly­sie­ren.“ Je­der Spiel­zug sei mit ei­ner Nut­zer­ses­si­on im In­ter­net ver­gleich­bar: Was wann auf ei­ner Web­site an­ge­klickt wer­de, ste­he ge­nau­so in ei­nem Zu­sam­men­hang wie die Po­si­tio­nen, die Spie­ler_in­nen auf dem Platz an­lau­fen oder wel­che Pässe sie spie­len. Dar­aus ließen sich Al­go­rith­men ab­lei­ten. „Die Vi­si­on beim Fußball ist, dass Trai­ner_in­nen und Scouts da­mit ir­gend­wann ein­mal ar­bei­ten können. So weit sind wir aber lan­ge noch nicht.“

Mit „wir“ meint Bre­feld die vor drei Jah­ren gegründe­te Ma­chi­ne Learning Group, ein Team aus Leu­pha­na-Leh­ren­den und –Stu­die­ren­den. Ma­schi­nel­les Ler­nen be­deu­tet, dass Com­pu­ter selbständig Wis­sen aus ge­sam­mel­ten Da­ten ge­ne­rie­ren, um dar­aus Lösun­gen für neue Pro­ble­me zu ent­wi­ckeln. Der For­schungs­schwer­punkt der Lüne­bur­ger Grup­pe gilt der Er­stel­lung da­ten­ge­trie­be­ner Mo­del­le, durch die bei­spiels­wei­se Zu­sam­menhänge oder Vor­her­sa­gen präsen­tiert wer­den können. Ulf Bre­feld hat sich da­mit be­reits in re­nom­mier­ten Un­ter­neh­men aus­ein­an­der­ge­setzt, zu­letzt beim On­line-Ver­sandhänd­ler Za­lan­do. Dort war er lei­tend für das Re­com­men­der Soft­ware­sys­tem zuständig, das eng auf den Nut­zer ab­stimm­te Kauf­emp­feh­lun­gen ent­wi­ckelt. „Wenn sich je­mand bei der Su­che nach ei­nem Pro­dukt durch den On­line-Ka­ta­log klickt, dann wird die­se Nut­zer­ses­si­on ge­nau be­trach­tet: Ist et­was Be­stimm­tes ge­sucht wor­den? Was war das Ziel der Ak­ti­on? Und wie können wir die Per­son beim nächs­ten Mal un­terstützen?“

Bei sei­nem ak­tu­el­len For­schungs­vor­ha­ben kon­zen­triert sich der In­for­ma­ti­ker auf ei­nen ganz an­de­ren Be­reich: In dem Pro­jekt Sen­so­Mot wird in Ko­ope­ra­ti­on mit ver­schie­de­nen In­sti­tu­ten und Part­nern un­ter­sucht, wie mo­ti­va­ti­ons­be­ding­te Lern­blo­cka­den frühzei­tig er­fasst wer­den können, um Lern­in­hal­te dar­an an­zu­pas­sen. „In Lern- bzw. Prüfungs­pro­zes­sen wer­den bei den Test­per­so­nen bei­spiels­wei­ses Herz­fre­quen­zen oder Ge­hirn­ströme ge­mes­sen. Wir an der Leu­pha­na ver­su­chen an­sch­ließend an­hand der so ge­sam­mel­ten Da­ten Mo­ti­va­ti­onshöhe- bzw. –tief­punk­te, Stress und Lan­ge­wei­le in ei­nen Zu­sam­men­hang zu brin­gen“, erläutert Bre­feld. Ziel des For­schungs­pro­jek­tes sei es, mit Hil­fe von Sen­sor­da­ten kri­ti­sche Zustände zu er­ken­nen. Durch die Ab­lei­tung pas­sen­der Ad­ap­ta­ti­ons­me­cha­nis­men soll der Lern­pro­zess so ge­steu­ert wer­den, dass er der Mo­ti­va­ti­on der Ler­nen­den ent­spricht.

„Es ist eitel, die Digitalisierung in Frage zu stellen.“

Ma­schi­nel­les Ler­nen hilft Men­schen, ef­fi­zi­en­ter zu ar­bei­ten und ermöglicht gleich­zei­tig, be­stimm­te Auf­ga­ben an Com­pu­ter ab­zu­ge­ben. „Ich kann mir schon vor­stel­len, dass der Mensch da­durch ei­ni­ge Fähig­kei­ten ver­liert – den­ken wir in Zu­sam­men­hang mit Na­vi­ga­ti­ons­geräten nur an un­se­ren Ori­en­tie­rungs­sinn. Ich glau­be aber nicht an schlim­me Sze­na­ri­en“, sagt der gebürti­ge West­fa­le. Er sei da­von über­zeugt, dass bei al­len Vorgängen am Ende im­mer der Mensch die letz­te Ent­schei­dung trifft. Ge­dan­ken macht er sich hin­ge­gen über die Aus­wir­kung der Com­pu­te­ri­sie­rung für die Ge­sell­schaft. „Durch Da­ten­ana­ly­se und Al­go­rith­men wer­den auch Fil­ter­bla­sen ge­schaf­fen. Sie sor­gen mit ih­ren vor­sor­tier­ten In­hal­ten dafür, dass man im Netz im­mer Men­schen fin­det, die der­sel­ben Mei­nung sind, egal, wie ab­surd die ist. An­de­re An­sich­ten drin­gen schließlich nicht mehr zu ei­nem durch.“ Das spal­te die Ge­sell­schaft und rüttle an den de­mo­kra­ti­schen Struk­tu­ren, so Bre­feld. „Wir ha­ben es aber mit Fak­ten zu tun, die nicht mehr rückgängig ge­macht wer­den können. Von da­her ist es ei­tel, das in Fra­ge zu stel­len.“ Grundsätz­lich müss­ten die Men­schen in Be­zug auf die Di­gi­ta­li­sie­rung bes­ser aus­ge­bil­det wer­den, um Vorgänge zu be­grei­fen und auch Ver­ant­wor­tung zu über­neh­men.

Mit dem Mas­ter­stu­di­en­gang Ma­nage­ment & Data Sci­ence bie­tet die Gra­dua­te School eine ent­spre­chen­de Aus­bil­dung im Be­reich Da­ten­ana­ly­se. Das eng­lisch­spra­chi­ge Pro­gramm rich­tet sich an Stu­die­ren­de mit ei­nem Ba­che­lor-Ab­schluss in Wirt­schafts­in­for­ma­tik, In­for­ma­tik, BWL, VWL, Wirt­schafts­wis­sen­schaf­ten oder in ei­ner Na­tur­wis­sen­schaft. Ulf Bre­feld: „Ich bin al­ler­dings da­von über­zeugt, dass Data Sci­ence wirk­lich alle Stu­die­ren­de in­ter­es­sie­ren soll­te. Das The­ma ist in der Mit­te der Ge­sell­schaft an­ge­kom­men, je­des Un­ter­neh­men wird sich da­mit früher oder später aus­ein­an­der­set­zen müssen.“ Aus die­sem Grund ver­folgt der In­for­ma­ti­ker eine be­son­de­re Idee: „Ich wünsche mir, dass die Leu­pha­na, die beim The­ma Di­gi­ta­li­sie­rung weit vor­ne liegt, Pro­gram­mie­ren als wei­te­re Fremd­spra­che einführt.“ Al­go­rith­mi­sches Den­ken sol­le stärker bei al­len Stu­die­ren­den ver­an­kert sein, fin­det er. Im Rah­men des Leu­pha­na Se­mes­ters, Me­tho­den­zen­trums und Kom­ple­mentärstu­di­ums der Gra­dua­te School fin­den des­halb seit kur­zem Pro­gram­mier­kur­se statt. Das An­ge­bot könne sich nach Mei­nung von Bre­feld noch stärker auf die­se Rich­tung kon­zen­trie­ren, denn: „Mit dem Grund­wis­sen der Da­ten­ana­ly­se wird den Stu­die­ren­den ein wich­ti­ges Rüstzeug ge­ben, da­mit sie sich später in alle Rich­tun­gen be­we­gen können.“

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