Eine ungefähre Antwort auf die richtige Frage ist besser als eine exakte Antwort auf die falsche Frage

John Tukey wurde 1915 in New Bedford, Massachusetts, geboren. Seine Familie erkannte seine Begabung schon früh, und nachdem er zu Hause unterrichtet worden war, besuchte er die Brown University, wo er Bachelor- und Masterabschlüsse in Chemie erwarb. Dort begann er, sich für abstrakte Mathematik zu interessieren. Tukey setzte sein Promotionsstudium an der Princeton University fort und schloss 1939 seine Promotion in Mathematik ab. Zunächst arbeitete er an der Topologie, wo er einen bedeutenden Beitrag leistete, der als „Tukey-Lemma“ bekannt ist. Dieser mathematische Satz findet insbesondere in der Mengenlehre und Topologie wichtige Anwendung. Tukey blieb jedoch nicht bei der abstrakten Mathematik; unter dem Einfluss von Samuel S. Wilks wandte er sich der mathematischen Statistik zu und leistete auf diesem Gebiet bedeutende Arbeiten.

Während des Zweiten Weltkriegs arbeitete er im Fire Control Research Office und konzentrierte sich auf Themen wie die Zielerfassung von Waffen und die Bewertung von Entfernungsmessgeräten. Diese Erfahrungen lieferten ihm Beispiele für viele statistische Probleme, die er später untersuchen sollte, und halfen ihm gleichzeitig, die Natur praktischer Probleme zu verstehen. Tukey fasste die Erfahrungen, die er bei dieser Art von praktischer Arbeit gesammelt hatte, mit dem Satz zusammen: „Eine ungefähre Antwort auf die richtige Frage ist besser als eine exakte Antwort auf die falsche Frage.“

In den 1950er Jahren begann Tukey, sich mit den Ideen von Andrei Kolmogorov über stochastische Prozesse zu befassen, und entwickelte die „Fast Fourier Transformation“ (FFT), eine computergestützte Technik zur Analyse langer Korrelationssequenzen. Die FFT ist ein effizienter Computeralgorithmus, der große Datensätze verarbeiten kann, und sie löste in den 1950er und 1960er Jahren, als Computer langsamer waren und über geringere Speicherkapazitäten verfügten, ein großes Problem. Tukey leistete nicht nur Pionierarbeit bei mathematischen Analysen, sondern auch bei der Entwicklung von Computeralgorithmen.

Tukeys Interesse an Computern und seine Beiträge auf diesem Gebiet erweiterten die Grenzen der statistischen Forschung kontinuierlich. Mein eigenes Interesse an Tukeys Arbeiten begann, als ich während meiner Promotion in Statistik gleichzeitig als wissenschaftlicher Mitarbeiter in den Computerlaboren des Zentrums für Statistik und Quantitative Forschung (İSKAR) der Marmara-Universität arbeitete, das heute leider der Geschichte angehört. In den 1960er und 1970er Jahren leistete Tukey Pionierarbeit bei der Analyse großer Datensätze, indem er bei den Bell Telephone Laboratories mit Ingenieuren und Statistikern zusammenarbeitete. In dieser Zeit begann die Kapazität von Computern, große Datenmengen zu speichern und zu analysieren, die statistische Theorie herauszufordern. Tukey arbeitete daran, diese Daten sinnvoll nutzbar zu machen und korrekte Analysemethoden zu entwickeln. Inspiriert von diesen Arbeiten konzentrierte ich mich in meiner Dissertation auf das Thema „statistische Datenbanken“ und schlug ein Modell für den Pressebereich vor.

Tukey griff damals den Ansatz von Karl Pearson zur Analyse der Datenverteilung wieder auf – worauf ich in einem anderen Artikel noch eingehen werde – und entwickelte eine Reihe sehr wichtiger Techniken, die er „explorative Datenanalyse“ nannte. Dieser Ansatz schlug vor, die Verteilung von Daten zu untersuchen, ohne sich auf ein vordefiniertes Wahrscheinlichkeitsmodell zu stützen. Tukey ermutigte seine Leser dazu, ihre Annahmen zu überdenken, indem er den Eigenschaften von Datenverteilungen neue Namen gab. Darüber hinaus entwickelte er grafische Werkzeuge, um Muster innerhalb der Daten zu untersuchen. Einige dieser Werkzeuge sind heute in weit verbreiteten statistischen Softwarepaketen zum Standard geworden; „Boxplots“ und „Stamm-Blatt-Diagramme“ sind die bekanntesten Beispiele dafür.

Tukeys Beiträge zur Statistikwissenschaft waren nicht nur theoretischer Natur, sondern bezogen sich auch auf praktische Anwendungen. Die Algorithmen und Werkzeuge, die er für Computerprogramme entwickelte, wurden zu Grundpfeilern moderner statistischer Analysen. Zudem führte er die Begriffe „Bit“ (binary digit) und „Software“ in die wissenschaftliche Welt ein, was nur wenige wissen.

John Tukey leistete mit seinen Arbeiten nicht nur einen Beitrag zur statistischen Theorie, sondern entwickelte auch praktische Lösungen für ein besseres Verständnis und eine korrekte Interpretation von Daten. Sein innovativer und hinterfragender Ansatz beeinflusste die Statistikwissenschaft tiefgreifend, und heute stellen wir fest, dass sein Erbe mit der zunehmenden Bedeutung von Computern und Big-Data-Analysen noch deutlicher wird.

Tukey brachte sein Leben lang neue Ideen und neue Ansätze für alte Fragen ein. Als er im Jahr 2000 verstarb, hatte die Statistikwissenschaft dank seiner Vision grundlegende Veränderungen erfahren. Hätte er heute gelebt, hätte er dann neue Methoden entwickelt, um die Inhalte der Milliarden von Beiträgen zu analysieren, die Millionen von Menschen in den sogenannten sozialen Medien teilen? Höchstwahrscheinlich hätte er das getan.