2. Fakten – das Überprüfte

Damit aus der Zahlenfolge eine lesbare Zeichenkette wird, brauchen wir einen Bezugsrahmen. Wir vereinbaren beispielsweise, die Zahlen nach dem ASCII-Standard zu lesen. Dann steht

01010111 für „W“, 01100001 für „a“ und 00111111 für „?“.

Unter dieser Vereinbarung lässt sich überprüfen:
Diese Zahlenfolge entspricht der Zeichenkette „Was sind Daten?“.

Das ist eine überprüfbare Aussage, damit haben wir einen Fakt. Sie ist richtig oder falsch, unabhängig davon, ob uns ihr Inhalt interessiert. Sie gilt aber nur relativ zum Rahmen: Läse man dieselben Bytes anders, wären es andere Fakten. Und ein Fakt ist noch keine Information, denn was die Frage für jemanden bedeutet, ist damit nicht gesagt.

3. Information – das Bedeutungsvolle

Wer die Zeichenkette „Was sind Daten?“ liest, erkennt darin eine Frage. Sie ist Ausdruck einer Absicht: Jemand hat eine Lücke bemerkt, möchte etwas wissen und erwartet eine bestimmte Art von Antwort.

Der Empfänger wiederum deutet diese Frage vor seinem eigenen Hintergrund. Und dieser Hintergrund kann ein anderer sein als der des Senders. So kann ein Fakt durch die unterschiedliche Deutung von Sender und Empfänger zu unterschiedlichen Informationen werden .

Für eine Informatikerin kann die Frage der Einstieg in eine Betrachtung von Codierung und Speicherung sein. Für einen Schüler kann sie eine Prüfungsfrage sein. Für eine Datenschutzbeauftragte kann sie der Ausgangspunkt für die Frage sein, welche Daten überhaupt erhoben und wie sie verwendet werden.

Daten werden übertragen – Bedeutung entsteht durch Zusammenhang und Deutung. Wer deshalb Daten liefert, hat noch nicht notwendigerweise informiert.

4. Wissen – das Vernetzte

Information beantwortet eine Frage in einem bestimmten Zusammenhang. Wissen geht darüber hinaus. Wer die Frage „Was sind Daten?“ auch morgen und in einer anderen Situation beantworten kann, wer Beispiele und Gegenbeispiele kennt und den Gedanken auf neue Fälle übertragen kann, verfügt über Wissen.

Wissen entsteht, wenn Informationen miteinander verbunden, eingeordnet und anwendbar werden. Dabei bleibt Wissen vorläufig. Es kann sich als falsch herausstellen, unvollständig sein oder durch neue Erkenntnisse verändert werden. Bücher, Datenbanken und heute auch KI-Systeme können Wissen speichern, miteinander verknüpfen und bei seiner Anwendung unterstützen.

Damit ist jedoch noch nicht automatisch geklärt, ob das Gespeicherte stimmt, in welchem Zusammenhang es gilt oder ob es für eine konkrete Situation geeignet ist.

Daten lassen sich speichern und kopieren. Wissen muss eingeordnet und angewendet werden – und es ist noch nicht dasselbe wie Verstehen. Wer eine Definition auswendig kennt, weiß vielleicht, was Daten sind. Er muss deshalb noch nicht verstanden haben, warum sie diese Bedeutung haben.

5. Verstehen – die Zusammenhänge

Verstehen fragt nach dem Warum. Wer versteht, was Daten sind, erkennt beispielsweise, dass

01010111 (oder dezimal 87)

nur deshalb als „W“ gelesen wird, weil Menschen eine entsprechende Zuordnung vereinbart haben. Diese Zuordnung ist keine Eigenschaft der Zahl selbst. Sie beruht auf einer Konvention.

Verstehen zeigt sich deshalb nicht allein darin, etwas wiedergeben zu können. Es zeigt sich darin, einen Gedanken erklären und auf neue Situationen übertragen zu können.

Kann ich den Gedanken auf Sensor- oder Gesundheitsdaten übertragen? 
Kann ich erklären, wann eine solche Übertragung nicht funktioniert?
Kann ich erkennen, welche Voraussetzungen dafür notwendig sind?

Solche Fähigkeiten können heute auch Programme teilweise unterstützen oder nachbilden. Sie können Zusammenhänge herstellen, Fragen beantworten und Erklärungen erzeugen. Ob dies dasselbe ist wie menschliches Verstehen, ist eine andere und weiterhin offene Frage.

Damit stellt sich zugleich die Frage, wer fragt – und vor allem, wozu. Fragen entstehen aus einem Anliegen: Jemand möchte etwas wissen, klären, verstehen oder verändern.

6. Erkenntnis – die Einsicht

An dieser Stelle wird die Abgrenzung zum vorherigen Schritt schwieriger. Was unterscheidet Erkenntnis von Verstehen? Vielleicht liegt ein Unterschied darin, dass Erkenntnis nicht nur etwas bereits Verstandenes beschreibt, sondern etwas Neues sichtbar macht – und daraus Konsequenzen entstehen können.

Damit stellt sich zugleich eine interessante Frage im Hinblick auf KI: Können KI-Systeme nicht nur Zusammenhänge erkennen und erklären, sondern auch Erkenntnis gewinnen? Oder bleibt es bei einer maschinellen Form des Verstehens?

In unserem Beispiel könnte eine solche Erkenntnis lauten:
Wer Daten besitzt, besitzt noch keine Bedeutung. Bedeutung entsteht durch Zusammenhang und Deutung. Dieser Satz steht in keinem Datensatz; er ist ein Schritt über das Gegebene hinaus

Erkenntnis ist dabei mehr als ein Gefühl von Gewissheit. Auch ein Irrtum kann sich wie eine sichere Erkenntnis anfühlen. Deshalb braucht Erkenntnis Prüfung: den Bezugsrahmen klären, eine Gegenprobe machen, nach Gegenbeispielen suchen, die Unsicherheit benennen, nach Lücken fragen und andere Perspektiven einbeziehen.

So lässt sich unterscheiden, ob eine Aussage richtig oder falsch ist, ob sie nur unsicher bleibt oder ob etwas Wesentliches fehlt. Werturteile und manche Prognosen lassen sich so nicht entscheiden, sie können nur begründet und diskutiert werden. Und jedes Urteil bleibt vorläufig, denn neue Hinweise können aus einem „richtig“ ein „unsicher“ machen. Die eigenen Lücken sieht man am schlechtesten. Deshalb muss Erkenntnis ausgesprochen, begründet und der Kritik ausgesetzt werden.

Hier beginnt eine besondere Bedeutung des Dialogs.