Aspekte der Theoriebeladenheit in datenin intensiver Wissenschaft

Kürzliche Behauptungen, hauptsächlich von Informatikern, hinsichtlich einer weitgehend automatisierten und modellfreien datenin intensiven Wissenschaft wurden von mehreren Wissenschaftsphilosophen kritisiert. Die Debatte leidet unter einem Mangel an Details zu den tatsächlich in der datenin intensiven Wissenschaft verwendeten Methoden und in welchen Weisen diese theoretische Annahmen voraussetzen. Ich untersuche zwei weit verbreitete Algorithmen, klassifizierende Bäume und nichtparametrische Regression, und argumentiere, dass sie in einem externen Sinne theoriebeladen sind, was die Rahmung der Forschungsfragen betrifft, aber nicht in einem internen Sinne, bezüglich der kausalen Struktur des untersuchten Phänomens. In Bezug auf die Neuheit der datenin intensiven Wissenschaft ziehe ich eine Analogie zu explorativen Experimenten.