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Projekt
Visuelle Analyse von Volunteered Geographic Information für die interaktive Repräsentation von Gefahrensituationen und Echtzeitlagebewertungen
Antragsteller
Professor Dr. Thomas Ertl; Dr. Steffen Koch
Fachliche Zuordnung
Geodäsie, Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformatik, Kartographie
Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
Förderung
Förderung von 2016 bis 2024
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 314647693
In der ersten Projektphase haben wir einen neuartigen visuellen Analyseansatz vorgeschlagen, der es ermöglicht, eine umfassende Situationsbewertung auf Basis der VGI-Merkmale von Social-Media-Daten zu erhalten. Wir haben insbesondere untersucht, wie die Integration visuell interaktiver Verfahren mit maschinellen Lernverfahren zum Erstellen, Verwalten und Anpassen von skalierbaren Ad-hoc-Regressionsmodellen für zeitkritische Entscheidungen verwendet werden kann. Die ersten Ergebnisse dieser Bemühungen in Form von Prototypen des Arbeitssystems wurden mit Domänenexperten in tatsächlichen Anwendungsszenarien sowie unter Laborbedingungen bewertet. Aus den Rückmeldungen der Domänenexperten schließen wir, dass die bestehende Methodik in drei Richtungen erweitert werden sollte. Erstens ist die Situationsanalyse unter realen Bedingungen meist eine kollaborative Aufgabe. Modelle und Abfragen zum Sammeln von Informationen werden von einer Reihe von Personen in verschiedenen Rollen erstellt, verwendet und modifiziert, jedoch mit begrenzten Kapazitäten im Hinblick auf die Arbeitsbelastung. Darüber hinaus müssen Ergebnisse gesammelt und so dargestellt werden, dass sie für alle Beteiligten nutzbar sind. Dementsprechend sollten visuelle Schnittstellen für die Erstellung von Ad-hoc Modellen und das Sammeln von Informationen die simultane Verwendung durch mehrere Teammitglieder ermöglichen und maßgeschneiderte Ansichten bieten sowie verschiedene Ebenen der analytischen Tiefe unterstützen. Zweitens: Während in unserer ersten Projektphase neuartige VGI-Datenkanäle isoliert betrachtet wurden, kann die Analyse verbessert werden, wenn sie die direkte Korrelation und den Vergleich mit anderen Informationsquellen wie z. B. Nachrichtenmedien unterstützt. Neuere Ergebnisse der Sprachmodellierung und Dimensionsreduktion machen es möglich, ähnliche oder verwandte Textinformationen in Echtzeitdatenströmen effizient zu verknüpfen. In Kombination mit Datenvisualisierung und interaktiver Auswertung können diese Techniken verwendet werden, um die Bedeutung und Gültigkeit von Textinhalten aus mehreren Quellen zu überprüfen und die Ursprünge einzelner Informationen zurückzuverfolgen. Drittens erwies sich das massive Auftreten ungenauer, fehlerhafter oder sogar betrügerischer Informationen in Social-Media-Kanälen vor, während und nach kritischen Ereignissen als maßgebliche Herausforderung für die Situationsanalyse. Aufgrund des beispiellosen Ausmaßes von Fehlinformationen, die teilweise in Kampagnen absichtlich von professionellen Gruppen oder durch automatisierte Content-Generierungssoftware verteilt werden, sind Tools erforderlich, mit deren Hilfe fortlaufende Anomalien erkannt und bewertet werden können auch im Hinblick auf ihre räumliche, zeitliche und topologische Ausdehnung. Hierfür bieten visuelle Analysetechniken der VGI-Merkmale der Daten, wie beispielsweise Geolokationen, textuellen Inhalten und Metadaten der Einträge einen vielversprechenden Ansatzpunkt.
DFG-Verfahren
Schwerpunktprogramme
