Letzten Folge war eine Recherchefolge, um verschiedene Einzelthemen des Klimawandels anzusehen. Es ging um Temperaturkurven, Waldbrände und den Meeresspiegelanstieg. Helena war begeistert von Temperaturkurven, weil hier besonders interessante Aspekte drin stecken: z.B. wie man mit den Messdaten umgehen muss, um auf aussagekräftige Ergebnisse zu kommen. Deswegen geht es in dieser Folge um Temperaturmessungen, Probleme und Möglichkeiten bei der Analyse und darum, was es mit der globalen Temperatur auf sich hat.

Weil das Thema rund um die Klimakrise sehr komplex ist, wollen wir uns einzelnen Themenbereichen annähern. Wir haben zu Temperaturkurven, Waldbränden und dem Meeresspiegelanstieg recherchiert. In dieser Folge geht es darum einen Überblick zu bekommen, um Ansatzpunkte und Vertiefungen für künftige Folgen herauszuarbeiten, in denen es rund um Data Science mit Klimadaten gehen soll.

Hat der Literaturbetrieb ein strukturelles Problem? Zum einen sehen wir uns eine Studie aus 2018 an: „Sichtbarkeit von Frauen in Medien und im Literaturbetrieb“ des Forschungsprojektes #Frauenzählen und zum anderen das #Vorschauenzählen, bei dem das Frühjahrsprogramm der Buchverlage durchgesehen wird. Und schließlich werden wir eine eigene Datenanalyse zu drei großen Literaturpreisen im deutschsprachigen Raum machen, um zu gucken wie sich hier der Frauenanteil in den letzten Jahren entwickelt hat. Ausserdem werfen wir einen Blick auf verschiedene Aktionen von Autorinnen, Literaturwissenschaftlerinnen etc, um zu zeigen, wie sie Bewegung in den Literaturbetrieb bringen.

Helena hat zusammen mit der Designerin und Redakteurin Rebecca 2018 ein Wetterprojekt entwickelt. Sie haben an der Ausschreibung „Summer of Weather Code“ des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersagen (ECMWF) teilgenommen und im Bereich Innovativ Visualisations gemeinsam ein Projekt entwickelt. Dafür hatten sie ein halbes Jahr Zeit. Als Data Scientist und Designerin waren sie dabei das perfekte Team. Mit Rebecca als Gast reden wir in dieser Folge darüber, wie das ganze abgelaufen ist, welche Hürden es gab und was das Ergebnis ihrer Zusammenarbeit ist.

Der Begriff Racial Profiling wird aktuell viel diskutiert. Der Tod von George Floyd hat in den USA und international eine neue Welle von Protesten ausgelöst. Die Berichterstattung ebbt ab, aber das Thema Polizeigewalt gegen BIPoC bleibt und ist wichtig. Deswegen sehen wir uns das Thema Racial Profiling an und möchten verschiedene Aspekte aus der Perspektive von Data Science betrachten. Wichtige Stichwörter sind hierbei Predictive Policing und struktureller Rassismus. Uns ist auch die Frage wichtig, welche Rolle ein Data Scientist in diesem komplexen Thema spielt und spielen kann.

Es geht in Folge 3 um Unfallstatistiken im Straßenverkehr, denn das Thema betrifft annähernd jeden. Egal ob als Fußgänger, Radfahrer oder Fahrer bzw. Insasse eines wie auch immer gearteten Kraftfahrzeuges, jeder ist Verkehrsteilnehmer. Es geht um Verkehrsunfallzahlen in Deutschland aus 2019, um den potentiellen Effekt des coronabedingten Lockdowns auf die Unfallzahlen des Frühjahres und darum, welche Rolle das Geschlecht eines Verkehrsteilnehmers bei Unfällen spielt. Und dann gibt es auch noch die Sache mit den Crashtestdummys. Spoiler: Frauen sind nicht einfach nur kleinere Männer.

Tagtäglich werden uns neue Zahlen, Daten und Fakten präseniert. Aber nicht immer hören wir auch, warum und was diese Zahlen wirklich aussagen sollen. Es geht in dieser Folge daher um den R-Wert und was der R-Wert mit der Art zu testen zu tun hat. Ausserdem darum wie Fallzahlen erhoben werden und ob sie etwas darüber sagen können, wie das Virus sich ausbreitet. Und wir gehen der Frage nach, wie die Zahlen der Verstorbenen erhoben werden und welche Rolle die Übersterblichkeit spielt.

Was bedeuten die Daten für unser Leben? Woher kommen sie und wozu werden sie benutzt?
Das sind alles Fragen, mit denen wir uns auseinander setzen werden.
Wer schon immer mehr über Daten und deren Effekt auf unser Leben wissen wollte, ist hier genau richtig.

datenleben wird 2 Jahre alt und wir haben nochmal neu über das Thema Data Science nachgedacht. Wir holen hier kurz (neue) Hörer\*innen ab, wo in unseren Folgen der Einstieg am besten gelingt und erzählen kurz etwas, womit wir uns im Podcast beschäftigen.