Folge 64: Wie Facebook zur Corona-Früherkennung beitragen will

Wie gebannt folgen wir täglich dem Verlauf der Corona-Zahlen – aber wir wissen: Die Datenlage ist in Wirklichkeit mehr als dürftig. Wieviele Menschen sich tatsächlich infiziert haben weiß niemand, und selbst die „Corona-Todesfälle“ werden höchst unterschiedlich definiert.

Mehr, bessere und frühzeitigere Daten könnten helfen, die Kollektivmaßnahmen gegenüber gezielteren Eingriffen in das Leben von Milliarden von Menschen abzulösen. Wer digitale Reichweite erzielen will, kommt an den Platzhirschen aber nicht vorbei. Und so hat auch Facebook begonnen, seine Nutzer für Umfragen zu Corona-Symptomen zu motivieren – und nebenbei noch wertvolle Metadaten zur Stichprobe mitzuliefern.

Wie das funktionieren soll und ob wir mehr Statistiker neben den Epidemiologen in den Talk-Shows brauchen klären wir in unserer Podcast-Folge 64. Bleibt gesund!

Image Credits: Alex Kraus / Getty Images

Folge 10: Math Destruction

Gefährdet Big Data die Demokratie und fördert Ungleichheit? Was tun, wenn Algorithmen diskriminieren oder uns in Sippenhaft nehmen? Ob bei der Kreditvergabe oder als Häftling, Data Analytics spielt inzwischen immer öfter die entscheidende Rolle. „Math Babe“ Kathy O’Neil fordert, bei Algorithmen genauer hinzuschauen. Wir diskutieren, wie wir Vertrauen in Algorithmen einbauen können.

Hier könnt ihr Folge 10 hören:

Hier geht es zum Abo via iTunes:
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Folge 3: Wolken-Dienste für jedermann

In der dritten Folge von #DigDeep berichtet Christof von seinen Erfahrungen mit dem Amazon Web Service und anderen Cloud Service Angeboten. Überraschend ist, wie einfach das geht – und wie relevant Cloud Services bereits für die Industrie sind.

Frauke war auf der größten Konferenz für Statistiker: dem Joint Statistical Meeting in Chicago. Hört doch mal rein…

Und wir haben natürlich wieder einige Fundstücke für euch: