• Malaysia Airlines MH370: Mit Crowdsourcing nach dem verschollenen Flugzeug fahnden

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    Um den Flug MH370 der Malaysia Airlines ranken sich Rätsel. Seit dem Verschwinden der Maschine fragen wir uns: Sind allein Militär und zivile Behörden in der Lage, eine Lösung zu finden? Patrick Meier sieht auch Crowdsourcing als Möglichkeit. In diesem kurzen Bericht schaut sich der Krisenkartograph und Berliner Gazette-Autor an, was ein Heer an digitalen Freiwilligen auf die Beine stellt und wie ein Tool zur Twitter-Analyse weiterhelfen kann.

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    Crowdsourcing im Krisen- und Katastrophen-Fall: Mehr als drei Millionen freiwillige Helfer haben sich seit Verschwinden von Flug MH370 auf der Plattform Tomnod an der Suche nach Flugzeugtrümmern beteiligt. Hochaufgelöste Satelliten-Bilder werden von den Usern angeschaut und bei Auffälligkeiten markiert. Neben dem Durchsuchen von Bildern, gibt es auch andere nützliche Quellen, die uns bei der Suche helfen können.

    Wie wir Twitter im Falle einer Katastrophe nutzen können

    Mein Kollege Muhammad Imran und ich haben unsere AIDR-Plattform (AIDR = Artificial Intelligence for Disaster Response) genutzt, um Tweets zum Malaysia-Flug zu sammeln und zu analysieren. Mehr als 850.000 Tweets in englischer Sprache sind inzwischen zusammengekommen. Die Tweets, die wir analysieren, enthielten die folgenden Stichworte bzw. Hashtags: Malaysia Airlines flight, #MH370m #PrayForMH370 and #MalaysiaAirlines.

    Danach haben wir AIDR genutzt um die hereinkommenden Tweets automatisch einer von drei Kategorien zuzuordnen. Die Tweets können “informative” sein (also alles, was Nachrichtenwert hat, nützliche Infos etc.), sie können der Kategorie “praying” zugeordnet werden (alles, was mit Gebeten und Glauben zu tun hat) oder als “personal” kategorisiert werden (alle Tweets, die persönliche Ansichten enthalten).

    So funktioniert unsere Plattform

    Der Prozess ist recht einfach, am Anfang müssen einige Tweets zugeordnet werden, danach übernimmt die Plattform die Arbeit, denn sie hat jetzt verstanden, wie ein “informativer” Tweet aussehen sollte. Unser Ansatz vereint menschliche und künstliche Intelligenz und meist viel akkurater als die Keyword-Suche bei Twitter.

    Je mehr Tweets wir selber zuordnen, desto besser wird AIDR. Im Moment kann die Plattform ca. 500 Tweets pro Sekunde automatisch kategorisieren – das sind 30.000 Tweets pro Minute. Das ist schneller als die bisherige Höchstgeschwindigkeit von Krisen-Tweets, die bei 16.000 Tweets je Minute lag – beim Hurrikan Sandy.

    Hier sind einige der Tweets zu sehen, die AIDR automatisch klassifiziert hat. In der Spalte “Confidence” wird angezeigt, wie sicher die Plattform sich selber ist, den Tweet richtig zugeorndet zu haben. Wir wollen dieses Projekt ausweiten und auch “Auto-Klassifizierer” entwickeln, die im Falle einer Entführung oder anderen Verbrechen genutzt werden können.

    Anm.d.Red.: Das Foto oben stammt von Ra Boe (Quelle: Wikipedia).


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