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CEEDS: Neue Nutzungsmöglichkeiten von Big Data

In einer Gesellschaft, in der immer größere und komplexere Datenmengen interpretiert werden müssen, wollen EU-Forscher jetzt mithilfe des Unterbewusstseins den riesigen Datenwust entwirren.
CEEDS: Neue Nutzungsmöglichkeiten von Big Data
Big Data bezeichnet große Datenmengen, die in einem kurzen Zeitraum von einer Vielzahl verschiedener Quellen produziert werden. Daten können entweder von Personen erstellt oder Geräten generiert werden, wie z. B. Sensoren, die Klimainformationen, Satellitenbilder, digitale Bilder und Videos, Transaktionsdaten bei Einkäufen, GPS-Signale usw. erfassen. Sie fallen in vielen Branchen an, vom Gesundheitswesen bis hin zu Verkehr und Energie.

Daten haben sich zu einem Schlüsselfaktor für die Wirtschaft und unsere Gesellschaft entwickelt, ähnlich wie die klassischen Kategorien von Human- und Finanzressourcen. Analysten sind heute mit einem großen Zufluss von Daten konfrontiert, die sie sichten müssen, um Lösungen für Herausforderungen der heutigen Zeit zu finden.

Ob es sich um geographische Informationen, Statistiken, Wetterdaten, Forschungsdaten, Verkehrsdaten, Daten zum Energieverbrauch oder Gesundheitsdaten handelt, die Notwendigkeit der Interpretation von Big Data hat technologische Innovationen sowie die Entwicklung neuer Hilfsmittel und Fähigkeiten zur Folge. Hierbei handelt es sich in der Tat um eine der wichtigsten Herausforderungen im IKT-Teil von Horizont 2020, dem neuen Forschungs- und Innovationsprogramm der EU.

Unterstützung bei der Bewertung von und dem Umgang mit Big Data könnte von unerwarteter Seite kommen ... nämlich unserem Unterbewusstsein. Da wir uns nur etwa 10 % unserer Gehirnaktivität bewusst sind, hat das CEEDS-Projekt Möglichkeiten untersucht, wie sich die übrigen 90 % nutzen lassen, um herauszufinden, ob wir damit finden können, wonach wir suchen.

Virtual-Reality-Tools zur Eingabe große Datenmengen

CEEDS – Collective Experience of Empathic Data Systems – versucht, das Unterbewusstsein sichtbar zu machen, indem es unsere sensorischen und physiologischen Reaktionen auf den Fluss von Big Data vor uns beurteilt. Forscher des Projekts haben eine Maschine gebaut, die diese großen Datenmengen mit Hilfe von Virtual Reality erfasst. Mit einer Reihe von optischen, akustischen und taktilen Sensorsystemen überwachen sie außerdem die Reaktionen der Benutzer auf die Erfahrung, um herauszufinden, worauf sie sich konzentrieren und wie dies geschieht.

Die CEEDS eXperience Induction Machine (XIM) am Center for Autonomous Systems and Neurobiotics, das von Professor Paul Verschure der Universitat Pompeu Fabra in Barcelona geleitet wird, soll Analysten dabei unterstützen, Big Data besser zu assimilieren. Aber durch die Überwachung ihrer Reaktionen wird auch Feedback gewonnen, das bei der Gestaltung von zugänglicheren Datenpräsentationen hilfreich sein könnte.

Neurowissenschaftler waren die erste Gruppe an der die Forscher vom CEED-Projekt ihre Maschine ausprobierten. Sie nahmen die üblichen riesigen Datenmengen, die in dieser wissenschaftlichen Disziplin erzeugt werden, und animierten sie mit visuellen und akustischen Reizen.

Die immersive 3D-Kammer, in der die Reaktionen der Benutzer auf Daten untersucht werden, enthält eine ganze Palette von Geräten.

Bewegungssensoren verfolgen Körperhaltungen und Körperbewegungen. Ein Eye-Tracker teilt dem Benutzer mit, worauf er sich konzentrieren muss, und prüft die Pupillenerweiterung auf Anzeichen von Stress. Ein Handschuh "fühlt" Handbewegungen und misst Griff- und Hautreaktionen. Kameras analysieren Gesichtsausdrücke. Sprachgeräte erkennen emotionale Merkmale, in dem was ein Benutzer sagt oder von sich gibt. Und eine speziell entwickelte Weste wird angelegt, um den Herzschlag und die Atmung zu überwachen.

Es wurden die Reaktionen der Neurowissenschaftler auf die Daten gemessen. Und mit unterschwelligen Hinweisen, wie blinkenden Pfeilen, denen sie sich nicht bewusst waren, führte die Maschine sie in Bereiche, die potenziell interessanter für sie waren. Sie half auch, wenn die Neurowissenschaftler müde oder mit Informationen überfrachtet waren, indem sie die Präsentation an ihre Stimmungen anpasste. CEEDS-Koordinator, Professor Jonathan Freeman, Psychologe an der Goldsmiths University in London, erklärte: "Sie hilft dem Anwender durch eine Vereinfachung der Visualisierung der Daten, wenn die Assimilierung zu komplex oder zu stressig für sie ist, und indem sie die Präsentation intensiviert, wenn der Anwender sich zu langweilen scheint."

Beschleunigung der Datenanalyse ist von großem Wert

Obwohl viele seiner Bestandteile bereits separat erhältlich sind, ist dieser Ansatz des CEEDS-Projekts darin völlig neu, dass sie hier mit einem Ziel vereint werden: der Optimierung der Interpretation von Big Data durch den Menschen.

Es gibt zahlreiche mögliche Anwendungen für CEEDS, angefangen bei der Untersuchung von Satellitenbildern und der Erdölerkundung bis hin zur Astronomie, Ökonomie und Geschichtsforschung. "Überall, wo eine Fülle von Daten vorhanden ist, die entweder viel Zeit oder einen unglaublichen Aufwand erfordern, gibt es Potenzial", fügte Prof. Freeman hinzu. "Wir haben festgestellt, dass es für Menschen schon allein aus Zeitgründen physisch unmöglich ist, alle Daten vor sich zu analysieren. Jedes System, das den Vorgang beschleunigen kann und effizienter gestalten kann, ist von großem Wert."

Die künftige Entwicklung von CEEDS könnte auch über Big Data hinausgehen. Es könnte bei der Erfassung von Feedback der Nutzer in physischen Umgebungen wie Geschäften, Museen, Bibliotheken usw. helfen. Darstellende Künstler und DJs haben nun auch festgestellt, dass sie Echtzeit-Feedback von Publikum bekommen konnten, das beispielsweise Armbänder trägt, die ihre Tanzintensität, Körpertemperatur und Schweißentwicklung messen. Und im Klassenzimmer könnten Lehrer ihre Schüler mehr dadurch unterrichten, dass sie ihre unterschwelligen Reaktionen beispielsweise stärker mit Diagrammen verknüpfen. Darüber hinaus wurde von den Forschern des CEED-Projekts untersucht, wie sie die Erfahrung von Archäologen, die beispielsweise 2000 Jahre alte Keramikfragmente identifizieren, wieder in Datenbanken einspeisen können, um ihr Erkennungspotenzial in der Zukunft zu beschleunigen.

CEEDS, an dem 16 Partner aus neun Ländern beteiligt sind, erhielt 6,5 Mio. EUR aus dem Programm "Neue und künftige Technologien" des 7. Rahmenprogramms der Europäischen Union.

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FET: Neue und künftige Technologien

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