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Tiefer neuronaler aktienhandel

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19.07.2021

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Berlin, 7. Ihre Veröffentlichung bringt eine unglaubliche Zahl von Korruptions-, Steuer- und anderen Delikten bis zum Bruch von UN-Sanktionen zutage. Die Arbeit des Recherchenetzwerks wird überall als Glanzleistung des Enthüllungsjournalismus gefeiert. Zu Recht. Doch wurden möglicherweise noch nicht alle Möglichkeiten genutzt, in kürzerer Zeit mehr verborgene Zusammenhänge zu finden. Die Sternstunde von Datenjournalismus und Data Science steht demzufolge unter Umständen erst noch aus. Klar ist: Jetzt ist die schnelle und möglichst lückenlose Aufklärung gefragt. Data Science-Experte Dr. Christian Nietner erläutert, wie womöglich noch effektiver recherchiert und analysiert werden kann, um bisher unerkannte Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.

Es eilt. Am Sonntag, 3. Es umfasst über 2,6 Terabyte an Daten oder umgerechnet 11,5 Millionen Dokumente E-Mails, Urkunden und Kontoauszüge einer panamesischen Anwaltskanzlei. Darin finden sich u. Auch zahlreiche Transparenz-verpflichtete Sportfunktionäre sind von der Veröffentlichung betroffen. Zudem enthalten die Daten die Namen von Drogenschmugglern, Terroristen sowie von Firmen, die auf Sanktionslisten stehen. Und von Lionel Messi. Die brisanten Unterlagen wurden der Süddeutschen Zeitung zugespielt, die gemeinsam mit einem Netzwerk von Journalisten aus über Medienorganisationen und 80 verschiedenen Nationen mehr als ein Jahr recherchiert sowie die Daten analysiert und ausgewertet hat.

Die Berichterstattung dazu ist umfangreich und es gibt bereits hervorragende Zusammenfassungen. Nun ist davon auszugehen, dass die weiteren Rechercheergebnisse, wie bei den Snowden-Enthüllungen, sukzessive in den nächsten Wochen veröffentlicht werden. Ein Data Science-Projekt par excellence! Darüber hinaus sind sie ein exzellentes Beispiel für hoch wirksam angewandte Data Science. Oder besser: Sie könnten es sein. Zur Einordnung: Die Datenlage und -auswertung tangieren nahezu alle Bereiche des maschinellen Lernens und der automatisierten Datenverarbeitung. Ziel des Vorhabens ist das vollständige Aufdecken verborgener Strukturen und Zusammenhänge.

Zusammengetragen aus einer Vielzahl unterschiedlichster Datenquellen und -strukturen über einen relativ langen Zeitraum. Das Mengenkriterium ist also mühelos erfüllt. Handelsregister, Mitgliederlisten, Firmenstrukturen, Aktienhandel etc. Das Vielfaltkriterium ist also ebenfalls erfüllt. Somit ist auch das Kriterium der hohen Verarbeitungsgeschwindigkeit von Daten erfüllt oder zumindest tangiert. Jetzt kommt es darauf an, das Momentum optimal zu nutzen! Dem Video der Süddeutschen Zeitung ist zu entnehmen, dass die bisherige Auswertung der Dokumente offenbar vorwiegend in manueller Suche und Analyse durch mindestens Journalisten erbracht wurde. Aus Data Science-Sicht besteht hier ein hohes Optimierungspotenzial bei der Automatisierung und Qualität der Auswertung.

Denn die manuelle Vorgehensweise ist nicht schnell und letztlich nicht wirksam genug. Sie verschenkt ihre Möglichkeiten. Erleichtern und beschleunigen Sie die Recherche! Anstatt jeden Ordner einzeln zu durchsuchen, wie dies nach eigener Aussage bisher durchgeführt wurde, empfiehlt sich z. Die automatisierte Auswertung von Bilddaten kann mittels tiefer neuronaler Netze erfolgen, wahlweise in Kombination mit Machine Learning-Algorithmen für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Statt vieler einzelner Dokumente, die über hunderte Ordner verteilt sind, erhält man auf diese Art einen einzigen effizient durchsuchbaren Datenpool aller Dokumente. Erzielen Sie bessere Erkenntnisse und erkennen Sie mehr Zusammenhänge! Ein wesentlicher Teil der Auswertung besteht gar nicht in der Konsolidierung der Daten, sondern im Aufdecken und Validieren von unbekannten und eventuell auch nicht offensichtlichen Mustern und Zusammenhängen in den Daten. Gerade hier leistet die Data Science einen enormen Mehrwert. Unter Zuhilfenahme von Algorithmen zur Mustererkennung können automatisiert z. Denn mit ihrer Hilfe können selbst verborgene Netzwerke und Beziehungen zwischen Personen, Organisationen und Instituten automatisiert erkannt und visualisiert werden.

Es kommen weltweit Ermittlungen in Gang — und diese sollen zu bestmöglich wirksamen Ergebnissen führen. Sollten die herausragenden Möglichkeiten der Data Science dazu noch nicht richtig genutzt worden sein, wäre das fahrlässig. Die Mittel sind da, die Brisanz ist offensichtlich und die Zeit drängt. Er ist Experte für die Implementierung von Machine Learning-Algorithmen und die Analyse von Big Data. Zuvor hat er sich als Post-Doc an der Technischen Universität Berlin nach der Promotion in theoretischer Quantenphysik mit der mathematischen und algorithmischen Analyse physikalischer Phänomene, computergestützter Datenverarbeitung und Numerik befasst. Teilen Sie dies. More of Our Work.

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