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过去十年的一个重大发展是各种方式以及对其进行分析的技术的可用性的增长。这些包括人工智能（AI）和“大数据”以及更标准的统计和描述性方法，通常被称为“数据科学”。这种“数据革命”被广泛认为可以承诺大量的经济和福利收益（Monika等人2011）。一个重要的问题是数据科学以及一般的数字技术是否也支持对绿色经济的转移。越来越多的关于该主题的文献可以分为几个链。一条链研究数字技术增长对能源和资源使用的影响（Lange等人2020，Kern等。 2018，Bordage等。 2021）。 另一股涉及相关国家政策的话语分析（Ket-Tenburg 2019）。 最后，许多研究对环境潜力以及数字化和数据科学技术的风险进行分类（Rolnick等人。 2019，Cowls等。 2021，Vinuesa等。 2020，WBGU 2019）。 这些研究主要是基于对发表的科学工作和专家的文献综述。 到目前为止，关于公司和其他参与者如何将数据科学用于可持续性目的的公司和其他参与者如何进行实证研究。 2022）。 以下内容总结了这项更大的工作的一些结论，重点是与启动相关的数据科学使用。2020，Kern等。2018，Bordage等。2021）。另一股涉及相关国家政策的话语分析（Ket-Tenburg 2019）。最后，许多研究对环境潜力以及数字化和数据科学技术的风险进行分类（Rolnick等人。2019，Cowls等。2021，Vinuesa等。2020，WBGU 2019）。这些研究主要是基于对发表的科学工作和专家的文献综述。到目前为止，关于公司和其他参与者如何将数据科学用于可持续性目的的公司和其他参与者如何进行实证研究。2022）。以下内容总结了这项更大的工作的一些结论，重点是与启动相关的数据科学使用。这是我们作为德国环境机构（UBA）项目的一部分进行检查的关键问题 - 挖掘过程与向绿色经济的过渡之间的相互作用（Gotsch等人。
数据科学应用程序对绿色的贡献...
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