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Künstliche Intelligenz: Daten müssen für Menschen besser aufbereitet werden

Daten werden im Zeitalter der Digitalisierung und künstlicher Intelligenz zu einem immer wichtigeren Gut für die Gesellschaft. Wir leben in einer datenbasierten und datengesteuerten Wirtschaft. Neue Geschäftsmodelle hängen von der Verfügbarkeit zuverlässiger, aktueller Daten ab, die Transparenz und Belastbarkeit garantieren. Werden diese Daten jedoch nicht richtig gepflegt, bleiben sie meistens auch unbrauchbar. Ein Team um Professor Axel Polleres, Leiter des Instituts for Data, Process and Knowledge Management der Wirtschaftsuniversität Wien (WU), hat in einer Studie untersucht, welche Daten für Menschen tatsächlich wichtig sind und Methoden entwickelt, um Daten für Menschen und Maschinen leichter nutzbar zu machen.

Das Team um Axel Polleres untersuchte gemeinsam mit lokalen Communities die Nutzbarkeit von Daten, wie etwa Informationen über die Verfügbarkeit von Geschäftslokalen bis hin zu Aktivitäten für Jugendliche. Diese Daten wurden dann mit leicht verfügbaren öffentlichen Daten verglichen. Relevante Daten, die auf lokale Bedürfnisse exakt zugeschnitten sind, sind auf offenen Datenkatalogen oftmals schwer zu finden und noch dazu nicht in der benötigten Granularität verfügbar, so das Ergebnis der Studie.

Algorithmen filtern Daten

Um Daten einfacher zu filtern hat Axel Polleres mit seinem Team Algorithmen entwickelt, die diese Datenbestände automatisch analysieren und mithilfe sogenannter Wissensgraphen strukturieren. Dadurch können nicht nur intuitivere und menschenfreundlichere Suchmaschinen unterstützt werden, sondern auch die Qualität der Daten verbessert werden. "Beispielsweise können wir mit Hilfe von Wissensgraphen einzelne Datensätze lokal verorten, und somit Suchmaschinen bauen, die es erlauben, alle Datensätze mit Bezug zu einem bestimmten Stadtbezirk, etwa ‚Leopoldstadt‘ hier in Wien, finden, obwohl der Bezirksname selbst in den Daten gar nicht explizit erwähnt ist." so Polleres.

Über Axel Polleres

Axel Polleres ist Leiter des Instituts für Data, Process and Knowledge Management der Wirtschaftsuniversität Wien, dem er seit September 2013 als ordentlicher Professor für den Bereich "Data and Knowledge Engineering" angehört. Seit Jänner 2017 ist er auch Mitglied des „Complexity Science Hub Vienna Faculty“. 2018 war Polleres Gastprofessor an der Stanford University. Axel Polleres promovierte und habilitierte an der TU Wien und arbeitete zuvor an der Universität Innsbruck, der Universidad Rey Juan Carlos (Madrid), dem Digital Enterprise Research Institute (DERI) an der National University of Ireland (Galway) und für die Corporate Technology Research Division der Siemens AG. Seine Forschungsschwerpunkte reichen von Datenbankabfragesprachen über Semantic Web Technologien, Webservices, Wissensmanagement, Linked Open Data und Wissensgraphen (Knowledge Graphs) bis hin zu verschiedenen Anwendungen der Künstlichen Intelligenz. Axel Polleres hat mehr als 100 Artikel in Fachzeitschriften, Büchern, Konferenz- und Workshop-Beiträgen veröffentlicht, mehrere internationale Konferenzen und Workshops mitorganisiert, und an internationalen Web Standards im World Wide Web Consortium (W3C) mitgearbeitet.

Researcher of the Month

Seit 2016 zeichnet die WU mit dem „Researcher of the Month“ hervorragende Forscher*innen aus, die mit ihrer Forschung maßgeblich zur Lösung wirtschaftlicher, gesellschaftlicher und rechtlicher Fragen beitragen. Das monatliche Video „Researcher of the Month“ zeigt den Alltag der Forscher*innen und gewährt einen Blick hinter die Kulissen der vielfältigen WU Forschung.

Weiterführende Links

Video Researcher of the Month Axel Polleres 

Rückfragen & Kontakt:

Pressekontakt:
Mag. Melanie Hacker
PR-Referentin
Wirtschaftsuniversität Wien
Tel: + 43-1-31336-5964
E-Mail: melanie.hacker@wu.ac.at

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