Erfolge zeichnen sich bereits ab
Aufgrund der vielseitigen Vorhersagemodelle unterstützt durch Big Data konnten viele Regierungen frühzeitig Maßnahmen setzen, die bereits Wirkung zeigen und dabei helfen, die explosionsartige Verbreitung des Virus einzudämmen.
Zum Beispiel wird die Verbreitung der Krankheit seit Beginn der Krise prognostiziert indem Verkehrsdaten, Flugdaten, Pendlerrouten usw. miteinander verknüpft analysiert werden.
Dabei kommen auch viele positive Beispiele aus Österreich. Die TU Wien publizierte zum Beispiel Simulationsergebnisse zur Corona-Epidemie, aus denen hervorgeht, dass eine weitere Verschärfung der Maßnahmen für alle nicht als sinnvoll erachtet wird. Außerdem wurden erste Modelle über eine schrittweise Rücknahme der aktuellen Maßnahmen berechnet.
Antrieb für Wirkstoffentwicklungen & evidenzbasierte Entscheidungen
Auch in der Wirkstoffentwicklung und später bei den Tests, die die Wirksamkeit von Medikamenten und die Antikörperbildung evaluieren sollen, werden große Rechner eingesetzt, um mit Simulationen und maschinellem Lernen gegen den Virus zu kämpfen. Mehr Informationen dazu sind im Artikel des ZDF zu finden.
Das Open-Source-Projekt Faster Than Corona will freiwillige Datenspenden nutzen, um mit Hilfe sich anpassender Fragebögen neue Erkenntnisse zum Corona-Virus zu sammeln. Diese Daten und Auswertungen können anschließend als Basis für weiterführende Studien von wissenschaftlichen Institutionen genutzt werden.
Monitoring der Maßnahmen
Auch im strategischen Monitoring der Maßnahmen wurde bereits auf Big Data zugegriffen. So werden beispielsweise in Deutschland, Italien und in Österreich Bewegungsdaten der Mobiltelefone verwendet um die Effektivität der Schutzmaßnahmen zu analysieren.
Die Angst, dass personenbezogenen Daten in der Analyse eingesetzt werden könnten – und damit die Privatsphäre des Individuums verletzt werden könnte – ist berechtigt aber noch nicht eingetroffen.
Ist die Verwendung von personenbezogen Daten ethisch vertretbar?
Bei den personenbezogenen Daten, die im Moment in Österreich analysiert werden, handelt es sich in den meisten Fällen um anonymisierte Daten – also zum Beispiel um anonymisierte Bewegungsprofile – oder aggregierte Daten wie zum Beispiel die Anzahl der Toten, den Verlauf der Krankheit in den verschiedenen Länder, Städten, Gemeinden etc.
Weltweit betrachtet, gibt es durchaus auch Beispiele, die Bedenken in der Bevölkerung hervorrufen, aber die in der aktuellen Situation zu Erfolgen führen. So können zum Beispiel durch die Rückverfolgung der infizierten Personen Menschen informiert werden, die sich möglicherweise infiziert haben. Diese Methode wurde zum Beispiel in Taiwan sehr früh eingesetzt. Reisedaten von Menschen in der Risikogruppe wurden auf 14 Tage rückwirkend gesammelt und mit Daten aus den Gesundheitskassen zusammengeführt, um dieser Bevölkerungsgruppe besonderen Schutz zu gewähren.
Als Rechtsstatt ist es selbstverständlich unerlässlich, sämtliche Maßnahmen unter anderem in Bezug auf die Grundrechte und in Hinsicht auf Datenschutz zu bewerten und die Erkenntnisse daraus bei der Einführung potentieller Maßnahmen zu berücksichtigen. Mögliche Einschränkungen müssen dabei auch immer im angemessenen Verhältnis zum Nutzen stehen.
Datenanalyse kann Leben retten
Gerade in Krisenzeiten wird also deutlich, dass Informatics und Data Science nicht nur fürs Geschäft gut sind – sondern auch maßgeblich dazu beitragen, dass Menschenleben geschützt und größere Katastrophen verhindert werden können. Die vielen Beispiele vom Einsatz von Big Data in der Coronakrise zeigen, dass die großangelegte Analyse von Daten Leben retten kann.
Informatics, Big Data & maschinelles Lernen an der IMC FH Krems
Big Data spielt auch in unserem kürzlich entwickelten Bachelor-Studiengang Informatics eine wichtige Rolle: Neben der klassischen Softwareentwicklung, ist es eines der großen Ziele unseres Bachelor-Studiengangs, die Studierenden in dem anhaltend stark – und in Zukunft sicher noch stärker – nachgefragten Bereich der automatisierten Datenverarbeitung auszubilden.
Der Schwerpunkt im Bereich Data Science qualifiziert unsere Studierenden für das zukunftsorientierte und gleichermaßen zukunftsträchtige Berufsfeld der angewandten Informatik.
Nach dem Studium: Bestens gerüstet für eine erfolgreiche Karriere als Data Scientist
Dank ihrer Kenntnisse von Data Science, sind unsere Absolventinnen und Absolventen in der Lage, große, heterogene Datenmengen automatisiert in Echtzeit zu organisieren und so Informationen als Grundlage für Entscheidungsfindungen zu generieren und zu visualisieren. Sie verfügen außerdem über die notwendigen Kompetenzen im Bereich der verteilten Systeme, um an der Verbindung von komplexen Computersystemen – zum Beispiel zum Zweck der Datenanalyse – mitzuarbeiten.
Unsere Absolventinnen und Absolventen sind darüber hinaus in Hinblick auf die Auswirkungen der automatisierten Datengenerierung auf Gesellschaft und Individuum und die damit verbundenen ethischen Aspekte sensibilisiert und basieren ihre Entscheidungen auf diesen Grundlagen.
Darüber hinaus sind unsere Absolventinnen und Absolventen selbstverständlich auch optimal darauf vorbereitet, in der klassischen IT tätig zu werden. Sie haben zum Beispiel die Möglichkeit, in der Software-Entwicklung technische Werkzeuge und Anwendungen zu entwickeln sowie an der Entwicklung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz mitzuarbeiten.
