Zwar erkennt maschinelles Lernen Muster und Korrelationen, die bei der Prognose nützlich sind und ansonsten unerkannt geblieben wären. Doch den Einfluss von unternehmerischer Innovation oder politischer Intervention kann man auch damit nicht umfassend erfassen. Denn man kann nicht erlernen oder beurteilen, was es noch gar nicht gibt. Ökonomische Modelle erlauben eine Interpretation der Daten also immer nur in ihrem jeweiligen Kontext und liefern so Hypothesen über Kausalzusammenhänge. Es geht um das enge Zusammenspiel von Experiment, Modell und Prognose. Bei einem Realitätscheck wühlen sich Analysten aus verschiedenen Disziplinen durch immer größere Datenberge, tauchen tief ein in die Komplexität realer Problemlagen und versuchen, zahllose Puzzleteile zu immer detailreicheren Bildern der Wirtschaft zusammenzufügen.
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