Think big about data: Archaeology and the Big Data challenge

Ublicherweise als Hochgeschwindigkeitsdaten (high volume, high velocity und/oder high variety data) bezeichnet, machen es Big Data moglich, dank dem Einsatz von Software, Hardware und Algorithmen historische Prozesse zu studieren, die man anhand kleinerer Datenmengen nicht verstehen kann. Big Data setzt einen neuen archaologischen Ansatz voraus: Die Bereitschaft, Massen von Daten zu nutzen, ungeordnete und heterogene Daten zu ubernehmen, und Korrelation statt Kausalitat zu akzeptieren. Kann die Unvollstandigkeit archaologischer Daten einen solchen Ansatz verhindern? Oder sind archaologische Daten geradezu dafur pradestiniert, eben weil sie ungeordnet und unstrukturiert sind? Normalerweise handelt Archaologie mit grosen und komplexen Mengen von Daten, oft fragmentarisch, und oft solchen, die aus verschiedenen Quellen und Disziplinen kommen und die selten im gleichen Format oder in der gleichen Skala vorliegen. Ist Archaologie bereit, mehr mit solchen Methoden zu arbeiten, die auf Daten basieren, und pradiktive und probabilistische Techniken zu akzeptieren? Big Data erklart nicht, sondern informiert, bietet ein Modell fur eine archaologische Interpretation an, ist eine Ressource und ein Werkzeug: Data Mining, Datenvisualisierung, Bildverarbeitung und quantitative Methoden konnen gemeinsam dazu beitragen, komplexe archaologische Informationen zu verstehen. So verfuhrerisch Big Data auch sein mag, man sollte die Probleme nicht leugnen: Es besteht die Gefahr, Daten als absolute Wahrheit zu betrachten, zudem bestehen Fragen verbunden mit intellektuellen Rechten und Ethik. Wir konnen diese Technologie adaptieren, aber wir sollten ihre Starken und Grenzen erkennen.