«Wir wollten die Kraft der Social Media nutzen, um Gutes zu tun»

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Hoffnung statt Profit: Wie Social-Media-Daten für soziale Zwecke eingesetzt werden könnten, zeigen drei CAS-Absolventen in ihrer Projektarbeit «twitterHOPE».

Social Media und Big Data sind gegenseitig voneinander abhängig. Einerseits sind es die Social-Media-Plattformen, welche Big-Data-Technologien erst hervorgebracht haben. Andererseits hat Big Data es ermöglicht, Social Media für manipulative Zwecke zu missbrauchen. Spätestens seit dem Cambridge-Analytica-Skandal stehen viele deshalb Facebook & Co. skeptisch gegenüber.

«Wir wollten diesem Negativimage etwas entgegensetzen und die Kraft der Social Media nutzen, um Gutes zu tun», sagt Marco Iseli. Zusammen mit Simon Huwiler und Stefan Widmer hat er im CAS Big Data Analytics die Idee zu «twitterHOPE» entwickelt – einem Systemansatz das Naturkatastrophen wie Erdbeben aufgrund von Tweets erkennt und ein Meldesystem für Hilfsorganisationen automatisiert bewirtschaftet.

Twitter eignet sich perfekt für Big-Social-Data-Projekte. «Ein Prozent des Streams ist frei verfügbar und wer diesen geschickt filtert, erhält alle relevanten Informationen». Während zwei Monaten haben sie so 3 Millionen Tweets zum Stichwort «Erdbeben» auf Deutsch, Englisch, Spanisch und Japanisch überwacht. Da die wenigsten Tweets Koordinaten enthalten, war es eine Herausforderung, sie geografisch zu orten. Da jedoch der Ort oft als Text mitgegeben wurde, konnten diese teilweise durch «Geocoding» in Koordinaten umgewandelt werden.

«Anhand eines Erdbebens in Venezuela konnte bewiesen werden, dass Erdbeben über Twitter mit grosser Wahrscheinlichkeit erkannt werden.»
Marco Iseli

Am 21. August 2018 erschütterte ein Erdbeben Venezuela. «twitterHope» hat das Ereignis erkannt – die Anzahl Tweets erhöhte sich um bis zu 50’000 Tweets pro Stunde. «So konnte bewiesen werden, dass Erdbeben über Twitter mit grosser Wahrscheinlichkeit erkannt werden», sagt Marco Iseli. Um die erkannten Erdbeben zu verifizieren, wurden sie mit den offiziellen Daten der «United States Geological Survey» verglichen.

Knackpunkt Datenschutz

Die Idee, via Twitter automatisiert Rettungskräfte zu alarmieren oder Informationen über Strassenzustände zu registrieren, konnte die Gruppe nicht umsetzen. «Wir sind während der Projektarbeit leider nicht über die Datenanalyse hinausgekommen», so Iseli. Theoretisch haben sie sich jedoch damit auseinandergesetzt: «Twitter eignet sich gut als Medium während einer Krise, werden jedoch Informationen zum Gesundheitszustand mitgeteilt, wird es kritisch. Da dies besonders schützenswerte Personendaten sind», sagt Iseli. Ein gesichertes Webformulars wäre daher sinnvoll. Um die Twitter-Daten optimal zu nutzen, müssten sie zudem in der Lage sein, Signale vom Rauschen zu trennen. «In Japan tragen viele automatisierte Twitter-Accounts zu einem Grundrauschen bei. Diese müssten aussortiert werden», sagt Iseli.

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Ein Modell für die Zukunft?

Wie es mit «twitterHOPE» weitergeht, wissen die drei noch nicht. «Motiviert wären wir, jedoch müssten wir viel Zeit aufwenden um das Ganze voranzutreiben», bedenkt Marco Iseli. «twitterHOPE» würde in der Praxis funktionieren, da ist sich das twitterHOPE Team sich sicher. «Eine Umsetzung könnte bei künftigen Katastrophen enormen Mehrwert bieten. Wichtig wäre die Zusammenarbeit mit anderen Organisationen und Projekten.»

CAS Big Data Analytics
Diese Weiterbildung vermittelt praxisbezogen die wesentlichen Aspekte von Big Data und Analytics  und vertieft diese aus Managementsicht.

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