Analytische Informationssysteme

Projekte

Migräne Radar (MiRa)

Ziel des Projektes ist die systematische Untersuchung von Faktoren, welche anfallartige Kopfschmerzen wie Migräne oder Spannungskopfschmerzen auslösen können. Dabei wird auf die Mitwirkung vieler Patienten gebaut, welche nach einer Registrierung über eine Web-Anwendung oder über Smartphone-Apps ihre Anfälle melden.

Bisherige Studien waren oft nur sehr regional ausgerichtet, beispielsweise durch die Auswertung von Patientendaten einer Schmerzklinik, und es stand oft nur eine recht kleine Anzahl von Anfallmeldungen zur Verfügung. Wir wollen daher eine große Anzahl von Anfallmeldungen überregional - am Projekt können alle Betroffenen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz teilnehmen - sammeln, dies wird eine Vielzahl von Auswertungen ermöglichen.

Pro Anfall werden verschiedene Begleitumstände sowie auch die Ortsinformation des meldenden Patienten gespeichert. So können die Daten beispielsweise mit den regionalen Wetterdaten verknüpft werden. Dies erlaubt die Untersuchung, ob Wetterumschwünge zu einer vermehrten Zahl von Migräneanfällen führen können. Dieser Zusammenhang wird von vielen Patienten vermutet, konnte wissenschaftlich aber noch nicht nachgewiesen werden.

Migräne Radar                 Wirtschaftsjahr 2011

Mehr zum Projekt findet sich unter www.migraene-radar.de.

Das Projekt MiRa gehörte zu den Gewinnern des Wettbewerbes "Was macht gesund?" des Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Jahr 2011.

WISE - Web-basierter interdisziplinärer Symptomfragebogen

Das Projekt wird seit 2016 in Zusammenarbeit mit dem Zentrum für Zahnmedizin der Universität Zürich durchgeführt.

Ziel des Projektes ist der Betrieb eines Web-basierten interdisziplinären Symptomfragebogens. Dabei beantworten Patienten einen umfangreichen, dynamisch erstellten Fragebogen, welcher dann durch das behandelnde Zentrum für den jeweiligen Patienten eingesehen und ausgewertet werden kann. Die Speicherung der Daten geschieht dabei so, dass nur das behandelnde Zentrum die Verknüpfung der Fragebogendaten mit den Patientenstammdaten vornehmen kann. Andererseits können aber statistische Auswertungen aller Daten in anonymisierter Form erstellt werden, so dass die erhobenen Daten als Grundlage für medizinische Studien dienen können.

Lehrerkalender - Digitalisierung handschriftlich erfasster Daten

Die Forschungsgruppe kooperiert seit August 2013 mit dem FLVG Verlagshaus. Das im sächsischen Straßberg ansässige Unternehmen stellt seit über 20 Jahren Lehrer- und Schülerplaner her und beliefert damit den Fachhandel sowie Schulen im ganzen Bundesgebiet.

Das Projekt hat zur Aufgabe, handschriftlich erfasste Informationen, insbesondere Zensuren, digital zur elektronischen Weiterverarbeitung zur Verfügung zu stellen. Die Notwendigkeit dafür ergibt sich daraus, dass einerseits eine papiergebundene Erfassung von Zensuren für Lehrer vielfach vorgeschrieben ist, andererseits aber eine computergestützte Weiterverarbeitung gewünscht wird. Daher entwickelt die Forschungsgruppe Methoden für die Digitalisierung der handschriftlich erfassten Informationen. Dem Lehrer wird ermöglicht, die Kalender-, Notiz- und Notenseiten mit einem Mobilgerät abzufotografieren und dann beispielsweise die Schüler sowie deren Zensuren mit Hilfe von OCR-Methoden (Optical Character Recognition = Optische Zeichenerkennung) zu digitalisieren, um sie in der Folge elektronisch aufzubereiten.

Das Projekt wird vom Europäischen Fond für regionale Entwicklung (EFRE) mit Mitteln der Europäischen Union und des Freistaates Sachsen im Rahmen des Programms „Innovationsprämie“ gefördert.

ATMT - Entwicklung eines neuartigen Analyseverfahrens zur Untersuchung von Themen und Meinungen in unstrukturierten Texten

Ein zunehmender Anteil der Datenflut in Unternehmen besteht aus Texten (z. B. Kundenanfragen, Kundenbewertungen). Die Nutzung der darin enthaltenen Informationen wird immer wichtiger: Text-Mining ist hierfür die Schlüsseltechnologie.

Im Rahmen des „Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand“ (ZIM) wird in Kooperation mit der puls Marktforschung GmbH und der Abteilung „Automatische Sprachverarbeitung“ der Universität Leipzig (Prof. Heyer) ein innovatives Text-Mining-Verfahren entwickelt.

Durch den Aufbau umfassender linguistischer Datenbanken und deren Integration mit speziellen Datenanalyse-Algorithmen wird eine deutliche Verbesserung der Text-Mining-Ergebnisse gegenüber herkömmlichen und standardisierten Methoden erwartet. Speziell im Hinblick auf die Identifikation und Verdichtung von Themen und Meinungen in unstrukturierten Texten verspricht der Ansatz detailliertere Erkenntnisse und eine signifikante Verbesserung der Genauigkeit.

Das Projekt läuft über zwei Jahre und ist im Herbst 2014 gestartet. Die Forschungsgruppe dankt dem Bundesministerium für Wirtschaft und Energie für die Förderung dieses innovativen Projektes.

Projektpartner puls: www.puls-marktforschung.de/instrumente/zim-forschungsprojekt.html

politwi - Analyse von politischen Tweets zur Bundestagswahl 2013

politwi setzt sich aus Politik und Twitter zusammen. Ziel ist es, frei verfügbaren Tweets zu politischen Themen im Vorfeld der Bundestagswahl 2013 zu analysieren. Hierbei werden die verwendeten Hashtags analysiert und insbesondere aktuelle Trends erkannt.
Es handelt sich um ein Forschungsprojekt am Institut für Informationssysteme (iisys) der Hochschule Hof in Zusammenarbeit mit dem "Big Data Analytics Research Lab" der Goethe-Universität Frankfurt. Neben politwi beschäftigen wir uns mit der automatischen Analyse textueller Daten (Text Mining), insbesondere mit der Extraktion von Meinungen (Opinion Mining). politwi ermöglicht uns die praktische Anwendung der von uns entwickelten Methoden und Verfahren.

Mehr zum Projekt findet sich unter www.politwi.de.
Twitter-Kanal: https://twitter.com/politwi

Artikel in der Frankfurter Rundschau (10.09.2013):
http://www.fr-online.de/bundestagswahl---hintergrund/politwi-de-forschungsprojekt-analysiert-tweets-zur-wahl,23998104,24261442.html

Online-Diskussion mit dem „Digitalen Quartett“ und dem Mediennetzwerk Bayern, Berlin: 
http://www.youtube.com/watch?v=U6VsNjtviGw&feature=c4-overview&list=UUj0gCBngluX0CpIbFrVmqcA

PoliTwiUS - Analyse von politischen Tweets für die USA

PoliTwiUS untersucht ähnlich wie politwi für Deutschland Tweets zu politischen Themen, jedoch für die USA.

Mehr zum Projekt findet sich unter us.politwi.de.
Twitter-Kanal: https://twitter.com/PoliTwiUS

Opinion Mining für die Versicherungswirtschaft

Im Projekt "Opinion Mining für die Versicherungswirtschaft" geht es um die maschinelle Auswertung von in Web 2.0 Plattformen geäußerten Meinungen, welche sich auf Versicherungen, ihre Produkte oder ihren Service beziehen. Es wird erforscht, wie das Opinion Mining für die deutsche Sprache so optimiert werden kann, dass es für die Versicherungsbranche nutzbringend eingesetzt werden kann. Das Projekt wird in enger Kooperation mit der nobisCum GmbH durchgeführt und vom Bayerischen Staatsministerium für Wirtschaft, Infrastruktur Verkehr und Technologie gefördert.

Opinionliste I - Generierung einer Liste meinungstragender Adjektive für die deutsche Sprache

Das Opinion-Mining hat zur Aufgabe Meinungen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren. Diese werden oft durch Adjektive ausgedrückt ("Das Handy ist schlecht"). Ziel des Projektes ist es, diesen „meinungstragenden“ Adjektiven Zahlenwerte zuzuordnen, die aussagen, wie positiv oder negativ eine geäußerte Meinung ist. Verwendet wird dazu eine Methode des maschinellen Lernens, die auf dem Auswerten von Produktrezensionen beruht.

Opinionliste II - Generierung einer Liste meinungstragender Substantive für die deutsche Sprache

Ziel des Projektes ist es eine Liste von Substantiven mit zugehörigen Meinungswerten zu erstellen. Dem Wort "Müll" würde z.B. ein negativer Meinungswert zugewiesen werden, während "Erfolg" einen positiven Wert erhalten würde. Die Generierung der Liste erfolgt auf Grundlage von Kundenrezensionen und lexikalischen Relationen (z.B. Synonyme, Antonyme). Die Opinionliste kann für zukünftige Projekte im Bereich Opinion Mining verwendet werden um z.B. die Grundstimmung (positiv oder negativ) eines Textes zu bestimmen.

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