Forschung und Entwicklung
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An der Fakultät Medien der Bauhaus-Universität Weimar ist zum Wintersemester 2013/14
die erste deutsche Junior-Professur eingerichtet worden, die sich dem Thema Big Data
Analytics widmet. Junior-Prof. Dr. Matthias Hagen leitet in den nächsten Jahren eine vom
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderte Nachwuchsforschergruppe,
die an der Entwicklung und Skalierung von Datenanalyse- und Mining-Techniken in Kombi-
nation mit anderen Bereichen wie Visualisierung, Retrieval und Algorithm Engineering ar-
beiten wird.
Bauhaus-Uni erforscht
Suchanfragen im Netz
In Zusammenarbeit mit Experten aus
konkreten Anwendungsbereichen sol-
len neue Werkzeuge und Algorithmen
zur Unterstützung des Analyseprozesses
für Big Data entstehen. Die Professur
wird dabei von sieben regionalen
Unternehmen für fünf Jahre finanziert.
Mit der Einrichtung soll auch der
Wirtschaftsstandort Thüringen gestärkt
werden. Infrastrukturell wird die Pro-
fessur auch von dem Forschungsneubau
»Digital Bauhaus Lab« profitieren kön-
nen.
Das Datenvolumen im Internet vergrö-
ßert sich täglich mit rasender Ge-
schwindigkeit. Forscher wie Matthias
Hagen interessiert dabei vor allem, wie
Nutzerinnen und Nutzer sich im
Internet bewegen und wie sie auf die
vorhandenen Informationen zugreifen.
Suchdatensätze sind für Big Data Ana-
lysen deshalb sehr aufschlussreich.
Hagen möchte beispielsweise wissen,
wie Personen Suchanfragen stellen, um
Suchalgorithmen verbessern zu können:
Welche Begriffe werden verwendet? In
welchen Szenarien werden eher kom-
plette Fragen gestellt und wann eher
einzelne Stichworte aneinandergereiht?
Und auf welches Ergebnis klicken
Nutzerinnen und Nutzer dann?
Um sich diesen Fragen anzunähern, ver-
sucht Hagen beispielsweise, aus den
Nutzerinteraktionen der riesigen Daten-
mengen den „idealen Nutzer“ zu simu-
lieren. Grundlage für eine solche Simu-
lation sind Nutzermodelle aus dem
Information Retrieval. Dabei wird für
den Suchvorgang eine Aufwand-
Nutzen-Rechnung aufgestellt: Wie viel
Zeit investiert ein Nutzer für ein be-
stimmtes Informationsbedürfnis? Auch
der Zugang über verschiedene Geräte
spielt eine wichtige Rolle: Nutzt jemand
einen Bürorechner oder eher ein Smart-
phone und wie schnell ist der Inter-
netzugang? Für das Modell des idealen
Nutzers wird eine enorme Anzahl von
Nutzertypen in einer Matrix kombiniert,
um herauszufinden, welche Suchoption
am effektivsten ist. Dadurch könnten
verschiedene Suchverfahren anhand je-
weils idealer Nutzeraktionen verglichen
werden.
Die Nachwuchsgruppe wird gefördert
vom Projekt InnoProfile-Transfer des
Bundesministeriums für Bildung und
Forschung; die Juniorprofessur wird fi-
nanziert von der B-S-S Business Soft-
ware Solutions GmbH, der Carl-Zeiss-
Stiftung, der Dynardo GmbH, der
incowia GmbH, der Lehman + Partner
GmbH, der match2blue software deve-
lopment GmbH und der OnCommerce
GmbH. (em/tl)
Foto: Bauhausuniversität Weimar
