Disruptive Technologien

Big Data Analytics: Zielgerichtet in den Datensee eintauchen

Prof. Dr. Christopher Jahns – April 9, 2018

von Christopher Jahns

Als Kolumbus vor mehr als 500 Jahren Amerika entdeckte, glaubte er sich unweit des Paradieses. Immerhin wähnte sich der Seefahrer im Osten – die europäischen Weltkarten seiner Zeit verzeichneten allesamt das Paradies am äußersten östlichen Rand der Erde. Nicht nur für die Seefahrer des ausgehenden Mittelalters war die Vorstellung, das Paradies wiederzufinden, Antrieb für ihre mutigen Entdeckungsreisen. Heute verläuft die Suche nach dem Paradies nicht mehr ganz so mühsam ab wie damals. Wesentlich dazu beigetragen haben Datenspezialisten des internationalen Data-Analytics-Unternehmens SAS. Im Rahmen ihres Projektes „Paradise found“ haben sie Datenbestände zu rund 150.000 Orten aus 193 Ländern weltweit mittels einer Analysesoftware auf der Basis von künstlicher Intelligenz (KI) automatisiert auswerten lassen.

KI-Software entwickelt selbstständig Kriterien

Das Besondere daran ist, dass die Wissenschaftler die KI-Software selbstständig Kriterien haben entwickeln lassen, die als Indikatoren dienen, um besonders lebens- und besuchenswerte Orte rund um den Globus zu identifizieren. Im Normalfall ist es bei Städterankings üblich, vorab zum einen die zu bewertenden Städte auszuwählen und zum anderen die Kriterien zu definieren, wonach einzelne Städte als lebenswert beurteilt werden. Das SAS-Team hingegen hat den umgekehrten Weg beschritten. Folgt man der Analyse der SAS-Software, ist der „best place to be“ der Stadtteil West Perth der australischen Westküstenmetropole Perth. Basierend auf Kategorien wie Kultur, Shopping, Sicherheit oder Infrastruktur, bietet West Perth den optimalen Mix an lebenswerten Eigenschaften.

Datenpool mit fünf Millionen Einzelinformationen

Um Kriterien wie diese überhaupt zu finden und auswerten zu können, haben die Experten die selbstlernenden Programme mit etwa fünf Millionen Einzelinformationen über rund 150.000 Orte aus mehr als 1.120 Datenquellen gefüttert. Dann haben sie die Algorithmen nach statistischen Mustern suchen lassen, die Gemeinsamkeiten zwischen positiven Bewertungen der einzelnen Städte erkennen lassen. Mit den dabei genutzten Programmen zum sogenannten maschinellen Lernen durchforstet SAS ansonsten unternehmensrelevante Datenbestände im Auftrag von Firmenkunden nach geschäftskritischen Informationen. Im Fall der digitalen Suche nach dem realen Paradies flossen in den Datenpool unter anderem Informationen zu Wetter, Arbeitsmarkt, Gesundheitsversorgung, Umweltbelastung, Nahverkehrsangebot und Grünflächen, aber auch die Preise für Lebensmittel, die Länge der Fußgängerwege, die Zahl der Bäume oder die Breite der Bürgersteige mit ein. Daneben fütterte das KI-Team die Software mit Kommentaren aus sozialen Netzwerken, Online-Reiseportalen und bereits veröffentlichten Rankings – und ließ die künstliche Intelligenz auf die Datenflut los. Am Ende identifizierte die Software insgesamt 69 Kriterien für die Attraktivität und legte sie als Bewertungskriterien an die zu testenden Städte an.

Perth, Australien

KI sind Grenzen gesetzt

Das disruptive Moment an dieser Vorgehensweise war die absolute Unvoreingenommenheit der künstlichen Intelligenz bei der Durchführung des Projektes. Die Software hat ohne die beeinflussenden Vorgaben von Menschen – den Human Bias – ganz neue Bewertungskriterien entdeckt, die vorher niemand erkannt oder für wichtig genug erachtet hätte.

Streng analytisch betrachtet, ist West Perth also der beste Ort der Welt und das Ergebnis eine wertvolle Grundlage für Stadtplaner rund um den Globus. Doch gleichzeitig kann man davon ausgehen, dass es Millionen von Menschen gibt, die auch ganz weit weg von der australischen Küstenstadt ihr persönliches Paradies gefunden haben. Diese Erkenntnis liegt jedoch hinter den Grenzen selbst der besten KI.

Herzlichst, ihr Christopher Jahns

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