Big­Da­taPot

Pro­jekt­be­schrei­bung

Big Data Mi­ning – As­sis­tenz­sys­te­me kön­nen durch die Ana­ly­se und Aus­wer­tung hoch­vo­lu­mi­ger Mas­sen­da­ten Mehr­wer­te für un­ter­schied­li­che Zwe­cke ge­ne­rie­ren. Ob und in wel­chem Um­fang in sol­chen Pro­zes­sen die mensch­li­che Krea­ti­vi­tät und In­tui­ti­on durch au­to­ma­ti­sier­te Al­go­rith­men grund­sätz­lich er­setzt wer­den kann, ist bis­her nicht be­ant­wor­tet. Ins­be­son­de­re in Ein­satz­fäl­len, in de­nen mit me­tho­di­scher Un­ter­stüt­zung bei der Aus­wer­tung gro­ßer und he­te­ro­ge­ner Da­ten­men­gen an­ti­zi­piert wer­den soll, wel­che Sach­ver­hal­te in der Zu­kunft re­le­vant sein wer­den, er­scheint ein fein ab­ge­stimm­tes Zu­sam­men­spiel von Tech­nik und Mensch in ei­nem ge­mein­sa­men Pro­zess not­wen­dig. Hin­ter­grund ist, dass ei­ner­seits durch Tech­nik al­lein kein Zu­kunfts­be­zug und kei­ne Zu­kunfts­re­le­vanz der Er­geb­nis­se  her­ge­stellt wer­den  kann und an­de­rer­seits der Mensch schnell an sei­ne Gren­zen der Re­zep­ti­ons- und Ver­ar­bei­tungs­fä­hig­kei­ten von gro­ßen Men­gen als In­put­in­for­ma­tio­nen stößt.

Wäh­rend ge­ne­ri­sche Ba­sis­tech­no­lo­gien und ‑Werk­zeu­ge im Be­reich Big Data Mi­ning ei­nen für den pro­duk­ti­ven Ein­satz not­wen­di­gen Rei­fe­grad er­reicht ha­ben, sind bei den Ver­fah­ren zur kon­ti­nu­ier­li­chen Aus­wer­tung, In­ter­pre­ta­ti­on uns Ver­knüp­fung sol­cher Da­ten so­wie hin­sicht­lich der Ein­bet­tung in die Ar­beits­pro­zes­se der Nut­zer noch er­heb­li­che For­schungs­ar­bei­ten zu leis­ten. Zwar gibt es für spe­zi­fi­sche Analyse‑, Aus­wer­tungs- und Dar­stel­lungs­schrit­te be­reits di­ver­se An­sät­ze und Lö­sun­gen, je­doch han­delt es sich hier­bei oft um In­sel­lö­sun­gen, die nur für ih­ren spe­zi­fi­schen An­wen­dungs­fall kon­zi­piert sind. Wel­che Funk­tio­nen die am Markt an­ge­bo­te­nen Lö­sun­gen tat­säch­lich ent­hal­ten, wie der Pro­zess der In­for­ma­ti­ons­extrak­ti­on ab­läuft und wie va­li­de die ge­won­nen Er­geb­nis­se sind, bleibt oft in­trans­pa­rent.

Ziel des Pro­jekts Big­Da­taPot war es des­halb, eine Po­ten­zi­al­ana­ly­se für den Ein­satz von Big Data Tech­no­lo­gien für die Ein­satz­be­rei­che „Stra­te­gi­sche Vor­aus­schau für die Po­li­tik (Go­vern­ment Fo­re­sight)“ und „Wis­sen­schafts­kom­mu­ni­ka­ti­on“ zu er­ar­bei­ten.

In die­sem Kon­text stan­den ver­schie­de­ne For­schungs­fra­gen im Vor­der­grund, etwa

• für wel­che Auf­ga­ben der Ein­satz von Big Data Mi­ning Tech­no­lo­gien im Rah­men ei­nes prin­zi­pi­ell breit an­ge­leg­ten Pro­zes­ses zur De­tek­ti­on zu­kunfts­re­le­van­ter Ent­wick­lun­gen ziel­füh­rend und zweck­mä­ßig ist,
• wie Ein­satz­sze­na­ri­en kon­kret aus­se­hen könn­ten, wel­che Art von In­for­ma­ti­ons­quel­len her­an­ge­zo­gen wer­den müs­sen,
• wel­che An­for­de­run­gen sich dar­aus an Soft­ware und pro­zes­sua­le Ein­bin­dung er­ge­ben und wel­che po­ten­zi­el­len Nut­zen da­mit ge­stif­tet wer­den kön­nen,
• wel­cher Stand der Tech­nik tat­säch­lich zur Ver­fü­gung steht und des­sen Eig­nung für die de­fi­nier­ten An­wen­dungs­fäl­le so­wie
• wel­che wei­te­ren For­schungs- und Ent­wick­lungs­be­dar­fe be­stehen.

Zur Be­ant­wor­tung der For­schungs­fra­gen wur­den zwei spe­zi­fi­sche Ein­satz­sze­na­ri­en als Teil­zie­le des For­schungs­vor­ha­bens de­fi­niert. Sie bil­de­ten die Grund­la­ge zur Ab­lei­tung spe­zi­fi­scher An­for­de­run­gen an Big Data Mi­ning As­sis­tenz­sys­te­me und die kri­te­ri­en­ge­lei­te­te Ana­ly­se be­stehen­der As­sis­tenz­sys­te­me hin­sicht­lich tech­ni­scher, pro­zes­sua­ler und öko­no­mi­scher Aspek­te ih­res Ein­sat­zes für die be­schrie­be­nen An­wen­dungs­fäl­le so­wie die Reich­wei­te der da­mit er­mit­tel­ba­ren Er­geb­nis­se. Da­bei kön­nen Po­ten­zia­le zur Er­schlie­ßung von Syn­er­gien auf­ge­deckt wer­den. So könn­te bspw.  durch eine be­stimm­te Aus­ge­stal­tung des für bei­de An­wen­dungs­be­rei­che nutz­ba­ren As­sis­tenz­sys­tems eine ef­fi­zi­en­te In­for­ma­ti­ons­be­reit­stel­lung vor dem Hin­ter­grund ei­ner stra­te­gi­schen Ver­knüp­fung von Fo­re­sight und Wis­sen­schafts­kom­mu­ni­ka­ti­on er­mög­licht wer­den.

Das In­sti­tut für Tech­no­lo­gie und Ar­beit e. V. (ITA) war Ver­bund­ko­or­di­na­tor und fo­kus­sier­te in sei­nem Teil­vor­ha­ben auf den Ein­satz­be­reich Fo­re­sight so­wie die Be­trach­tung von Syn­er­gie­ef­fek­ten auf Ba­sis der Er­geb­nis­se der drei Ver­bund­part­ner. Das Sci­ence Me­dia Cen­ter gGmbH (SMC) fo­kus­siert in sei­nem Teil­vor­ha­ben auf den Ein­satz­be­reich Wis­sen­schafts­kom­mu­ni­ka­ti­on. Tech­ni­sche Fra­ge­stel­lun­gen zu bei­den Ein­satz­be­rei­chen be­ar­bei­tet das Deut­sche For­schungs­zen­trum für Künst­li­che In­tel­li­genz gGmbH (DFKI).