Ein Netzwerk des Guten schaffen Goethe Universität fördert Big-Data-Nutzung zum Wohl der Allgemeinheit

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Meist stehen im Kontext von Big Data der wirtschaftliche Nutzen und die technische Machbarkeit im Vordergrund. Big Data wird aber zunehmend auch kritisch gesehen. Prof. Roberto Zicari von der Goethe-Universität Frankfurt will mit seinem Big Data Lab Ansätze fördern, wie sich die immense Datenflut auch zum Nutzen der Gesellschaft auswerten lässt.

Bei Informatik-Wissenschaftlern, Entwicklern und Unternehmen stehen im Zusammenhang mit Big Data Analytics vor allem wirtschaftliche Erwägungen im Vordergrund. Viele Unternehmen versprechen sich von der intelligenten Analyse und Korrelation vorhandener und neuer großer Datenquellen Wettbewerbsvorteile. Auch bei Konsumenten weckt Big Data Analytics Begehrlichkeiten, etwa im Zusammenhang mit dem Internet der Dinge.

Viele Menschen stehen den immensen Möglichkeiten und Gefahren von Big Data aber auch kritisch gegenüber. Dass sich die Datenflut auch rein zum Nutzen der Gesellschaft verwerten lässt, will ein Team der Goethe Universität Frankfurt um den Informatiker Prof. Roberto Zicari mit seinem Big Data Lab unter Beweis stellen.

Ideenwettbewerb für TED-X-Konferenz

So ist Roberto Zicari der Ansicht, dass Big Data das Potenzial hat, Regierung, Wirtschaft und die Strukturen der Gesellschaft zu verändern. Der Gewinner eines von Zicari lancierten Ideenwettbewerbs darf nun sein Projekt am 29. September auf der TED-X-Konferenz auf dem Accenture Campus Kronberg vorstellen. TED selbst war ursprünglich als Innovationskonferenz zu den Themen „Technology, Entertainment, Design“ unter dem Schlagwort „Ideas Worth Spreading“ geplant. Inzwischen hat man das Spektrum auf andere Bereiche ausgeweitet und auf Zicaris Anregung die Rubrik „Common Good“ aufgenommen.

Die fünf Big-Data-Projekte, die Ende Mai den TEDx RheinMain Datanauts Contest gewonnen haben, sollen Anfang September von Accenture-Mentoren bei der Weiterentwicklung unterstützt werden, um letztendlich einen endgültige Gewinner zu küren.

Fünf Mal Big Data für Gutes

• Das Projekt „Global News – Local Impact“ (Fifthstate) basiert auf einer Nachrichten-Weltkarte, die die Korrelation zwischen öffentlichem Diskurs und Medienberichterstattung sichtbar macht und ans Licht bringen soll, welche Länder für die globale Meinungsbildung relevant sind oder wessen öffentliche Stimme mehr Einfluss als die Medien hat. Diese und weitere Fragen möchte Projektentwickler Yves Schleich auf einer Datengrundlage von Hashtags beantworten.

• Tobias Pfaff überzeugte die Jury mit seinem Projekt „Reuse Data for Social Projects“. Pfaff ist der Gründer von DataLook, einer Webplattform, die aktuelle, datenbetriebene Projekte für das Allgemeinwohl zur Wiederverwendung zur Verfügung stellt. Die Zielgruppe sind Non-Profit-Organisationen, denen die Ressourcen fehlen, selbst IT-Lösungen für ihre Arbeit zu entwickeln.

• Das Projekt „Natural Catastrophes Prediction System“ (NostradamIQ) des Abiturienten Pascal Weinberger soll über bevorstehende Naturkatastrophen informieren und basiert auf einer bereits vorhandene intelligente Datenanalyse, die Muster lernt, Zeitsequenzen in Datenströmen erkennt und Anomalien markiert. Diese Informationen können Klimaexperten helfen, sich bei ihren Analysen auf besonders gefährdete Regionen zu konzentrieren.

• Das vierte Gewinnerprojekt „Settlement Spotter“ von Harry Underwood soll Nutzern mithilfe der wichtigsten Daten zu Umgebung, Geografie, Demografie und bürgerschaftlichem Engagement helfen, den geeigneten Ort für ein Eigenheim zu finden.

• Das Projekt „Needex – Emergency Plattform“ von Elena Swrschek und Michael Kruppa befasst sich mit der Organisation von Katastrophenhilfe und fußt auf einem halbautomatischen Algorithmus, der ein Berechnen der Erfordernisse der Notfallregion erlaubt, um eine Lösung als Grundlage für diese Onlineplattform zu identifizieren. Die Plattform nutzt laufend aktualisierte Standortdaten, demografische sowie wirtschaftliche Daten, kombiniert mit Echtzeitinformationen von jeder partizipierenden Organisation.

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