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Abstract
Big Data ist auf dem Vormarsch - und die Möglichkeiten für die Forschung scheinen endlos. Die grossen Datenmengen erlauben Analysen, die in der Vergangenheit nicht denkbar waren. Doch ernstzunehmende Probleme können entstehen, wenn basierend auf Korrelationen kausale Zusammenhänge postuliert werden, die vielleicht gar nicht bestehen. Wir stellen Experimente als Möglichkeit vor, um kausale Zusammenhänge zu erkennen und zeigen unterschiedliche Anwendungen der experimentellen Wirtschaftsforschung auf: Im Feld, im Labor und in einer Kombination der beiden. Schliesslich argumentieren wir, dass Big Data in Verbindung mit experimentellen Forschungsdesigns eine spannende Kombination darstellen kann.