Kollektive Massenbewegungen von Menschen und Aktivitäten im öffentlichen Raum stellen Behörden und Einsatzkräfte zunehmend vor große Herausforderungen in Bezug auf Lageerfassung, Krisenmanagement und -prävention. Ereignisse in der jünge-ren Vergangenheit wie der Sturm auf das US-Kapitol, Menschenversammlungen trotz nicht genehmigter Demonstrationen, nicht eingehaltene Ausgangsbeschränkungen während Pandemien, etc. zeigen die Relevanz und Dringlichkeit dieser Thematik.
Deshalb fokussiert das MUSIG-Projekt auf automatisierte Extraktion kollektiver Bewegungsinformation aus geo-sozialen Medien, Mobilfunkdaten und in-situ Bild-daten mit KI-Methoden, und der szenarienorientierten Fusion der Bewegungsinfor-mation in einem neuartigen mixed-methods Ansatz, sowie deren Bereitstellung für Krisenmanagement und -prävention in naher Echtzeit inkl. Nowcasting-Information.
Durch die Fusionierung von Bewegungsinformation aus heterogenen Quellen ent-steht so eine hochqualitative und verlässliche Informationsbasis, die belastbar in Krisenmanagement und -prävention einsetzbar ist. Über die reine Bewegungsanalyse (Ermitt-lung von Personenanzahl, -dichte und Bewegungsgeschwindigkeit) hinaus extrahiert das MUSIG-Projekt semantische Information (worüber sprechen Menschen in einer Grup-pe?), und Stimmungsinformation (Sentiment Analyse - wie entspannt, angespannt, eskalierend, etc. ist die Stimmung in einer Gruppe?). Methodenansätze:
- Erforschung von robusten und transparenten KI-Algorithmen für multi-sensorale Analyse von Bewegungsinformation (Personenanzahl, -verteilung, -dichte und Ver-halten) aus geo-sozialen Medien, Mobilfunkdaten und in-situ Bilddaten.
- Erforschung eines mixed-methods Ansatz zur Zusammenführung von Bewegungsinformationen: Fusion von heterogenen Informationsebenen – aus Mobilfunk- und Bilddaten gewonnene Personendichten und Bewegungsgeschwindigkeiten, aus geo-sozialen Medien extrahierte geografisch und zeitlich lokalisierte Emotionen (Stimmungen – Senti-ment Analysis) und sich dynamisch verändernde Gesprächsthemen (Nowcasting).
- Rechtliche, soziologische und ethische Fragestellungen sind zentraler Teil des MU-SIG-Projektes (Ethical Board) und werden in den techn. Entwicklungen reflektiert.
- Bedarfe von Endanwendern werden strukturiert wissenschaftlich erhoben und praxis-nah erprobt (2 „Cold Cases“, 1 „Warm Case“) in einer TRL 4-Testumgebung (das BMI ist mittels eines LoI zentral ins Projekt eingebunden) und Interoperabilität mit bestehenden Systemen gewährleistet.
- Konsortialpartner und assoziierte Partner (BMI, Hutchison Drei Austria, DCNA) haben sich auf eine umfassende Verwertungsstrategie verständigt mit klarem Commitment zur Entwicklung einer gemeinsamen Dienstleistung über das Projektende hinaus.
ProjektleiterIn
Assoz.-Prof. Dr. Bernd Resch, Universität Salzburg, Fachbereich Geoinformatik – Z_GIS
Auflistung der weiteren Projekt- bzw. KooperationspartnerInnen
Projektpartner
- Universität Salzburg, Fachbereich Geoinformatik – Z_GIS
- Österreichisches Rotes Kreuz (ÖRK)
- Johanniter Österreich Ausbildung und Forschung gemeinnützige GmbH (JOAFG)
- Spatial Services GmbH (SPASE)
- JOANNEUM RESEARCH (JR)
- eurofunk KAPPACHER GmbH (EFK)
Assoziierte Partner
- Bundesministerium für Inneres (BMI)
- Hutchison Drei Austria GmbH
- Disaster Competence Network Austria (DCNA)
Kontakt
Assoz.-Prof. Dr. Bernd Resch
Universität Salzburg, Fachbereich Geoinformatik – Z_GIS
Schillerstraße 30
A-5020 Salzburg
Tel: +43-662-8044-7551
Fax: +43-662-8044-7560
E-mail: bernd.resch@plus.ac.at
Website: http://zgis.at
Projekt-Website: https://geosocial.zgis.at/musig
