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Ein frequentistischer Ansatz hat zu vielen Fortschritten in der Wissenschaft geführt, beispielsweise in der Kryptoanalyse. In diesem Handel kennen die Analytiker die Regeln, mit denen der Chiffretext codiert wurde. Sie können die Häufigkeitsverteilung von Buchstaben oder ihrer Kombinationen kennen. Da die Verteilung der Symbole im Chiffretext der von Buchstaben in natürlicher Sprache ähnlich sein muß, können sie den Code brechen, vorausgesetzt, daß ihnen ein großer Teil des Chiffretextes gegeben wird. Tatsächlich ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Symbol einem Buchstaben entspricht, sehr hoch, wenn sie dieselbe relative Häufigkeit haben. Zum Beispiel, da e der häufigste Buchstabe in englischen Texten ist, sollte das entsprechende Symbol im Chiffretext am häufigsten vorkommen. Dies ist gemäß dem Gesetz der großen Zahlen wahr und besagt, dass die relative Häufigkeit mit zunehmender Beweismenge zur theoretischen Wahrscheinlichkeit tendiert. Sobald die Chiffre durch induktive Methoden gebrochen wurde, kann die entschlüsselte Regel dediziert angewendet werden, um jeden anderen eingehenden Chiffretext zu brechen. Der Beitrag von Turing in diesem Bestreben ist bekannt und Teil des britischen Intelligence-Teams mit Sitz in Bletchley Park, das den Nazi-Deutschen ENIGMA-Code während des Zweiten Weltkriegs entschlüsselte.
Informationstechnologie ermöglicht die Auswahl und Aggregation von Informationen aus Datenbanken mittels Abfragesprachen (wie zB SQL, Structured Query Language). Solche Sprachen implementieren die gebräuchlichsten statistischen Funktionen wie Mittelwert, Entfernung und Standardabweichung. Für den Fall, dass die Abfragen nicht ausreichen, ermöglichen wissenschaftliche Softwarepakete erfahrenen Benutzern, erweiterte statistische Analysen durchzuführen. Seit Ende der 90er Jahre des letzten Jahrhunderts hat sich jedoch eine neue Reihe von Technologien herauskristallisiert, die als Data Mining bekannt sind und die es ermöglichen, aus großen Datenmengen bedeutungsvolles - aber oft unvorhergesehenes oder nicht intuitives - Wissen zu extrahieren. Mit fortschreitender Technologie müssen sich Ingenieure, Statistiker und Mathematiker einer neuen erkenntnistheoretischen Herausforderung stellen: Ist die verarbeitete Information mittels Data Mining zuverlässig? Kann es als wissenschaftliche Erkenntnis betrachtet werden? Neben der Tatsache, dass selbst die Möglichkeit der Beantwortung solcher Fragen vertretbar ist, können wir, da die Definition von Wissenschaft nicht offensichtlich ist, versuchen, sie durch die Geschichte des wissenschaftlichen Denkens zu beleuchten.
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