C04: Nutzerzentrische Sicht

Menschenansammlungen als Ursache für Netztransitionen

Ziel dieses Teilprojekts ist die Modellierung von Benutzerverhalten im Kontext von städtischen Szenarien in MAKI. Langfristig soll ein Modell entwickelt werden, mit dem die Entstehung von Menschenansammlungen sowohl im Netz verfolgt als auch für einfache Prädiktionen genutzt werden kann. Dabei liegt der Schwerpunkt auf dem netzgestützten, automatisierten Erkennen und Erklären regelmäßiger und spontaner Menschenansammlungen. Als lokale Verdichtungen von Benutzern führen sie zu emergentem Verhalten von Menschen in Städten, und sie stellen den zentralen Auslöser von Transitionen im Netz dar. Durch moderne, preisgünstige Kommunikationstechnologie verstärkt, treten sie in jüngerer Vergangenheit gerade in der Form der Flash Crowds, Smart Mobs oder, häufig ungeplant, bei Facebook-Parties und ähnlichen Veranstaltungen auf. Diese spontanen Verdichtungen wurden bisher kaum untersucht, stellen jedoch gerade die Kommunikationsinfrastruktur vor die Herausforderung, die bereitgestellten Ressourcen zu adaptieren, um stets eine befriedigende Dienstqualität zur Verfügung stellen zu können.

Das Teilprojekt C04 will diese spontanen Verdichtungen untersuchen, wobei Flash Crowds der Untersuchungsgegenstand der ersten Phase von MAKI sein sollen, um die hier erlangten Erkenntnisse in späteren Phasen zu generalisieren und allgemeinere Nutzungsprädiktionen zu entwickeln. Dabei sollen Methoden entwickelt werden, mit deren Hilfe Verdichtungen frühzeitig erkannt und Möglichkeiten zur Netzadaption gegeben werden können. Insbesondere die Erkennung von Mustern in den Aktivitäten der Menschen, mit besonderem Fokus auf deren Abweichungen zwischen unterschiedlichen Städten, soll dabei im Vordergrund stehen. Hierzu wird ein Methodenmix praktiziert, der spontane Menschenansammlungen als Prozess erfasst und damit die notwendigen Informationen für die Entwicklung eines Modells des Benutzerverhaltens in Flash Crowds ermöglicht: Erstens sollen Muster durch die Analyse von Mitteilungen und Benutzerverhalten in digitalen sozialen Netzen von innen heraus detektiert und daraus Hinweise für spontane städtische Verdichtungen erkannt werden. Automatische Ton- und Videoanalysen von Menschenansammlungen sollen daraufhin zweitens gezielt zusätzliche Indizien von außen ermitteln, die auf tatsächliche, spontane Verdichtungen schließen lassen. Mittels sozialwissenschaftlicher Methoden werden drittens Abweichungen von Alltagsmustern in Bezug auf ihre Stadtspezifik erfasst und erklärt.

In diesem Teilprojekt werden wir Algorithmen zur Sammlung und Analyse von Mitteilungen in digitalen sozialen Netzen und zur Videoanalyse entwickeln, die Schlüsse auf die aktuelle Verdichtungssituation in Städten ermöglichen. Verzahnt mit diesen werden die Ergebnisse durch Methoden der Sozialforschung empirisch überprüft. Darüber hinaus werden wir auf Basis der in C01-C03 bereitgestellten Technologien Anwendungen für Mobiltelefone implementieren, die eine sofortige verteilte Erfassung der Lage erlauben und unter Hinzunahme von Informationen aus dem Netzwerk-Monitoring in B01 eine einfache Prädiktion der zukünftigen Netzwerksituation ermöglichen. Diese Anwendungen sollen in zwei Großstädten erprobt werden, um Unterschiede in ihren Charakteristika zu überprüfen und zu verdeutlichen.

In den anschließenden Projektphasen soll das Modell auf allgemeine menschliche Mobilität und Dichteelastizität erweitert werden und in zusätzlichen Städten zu Einsatz kommen. Die Analysealgorithmen für Videodaten und für Mitteilungen werden verfeinert und das Prädiktionsmodell um Informationen erweitert, die extern zum soziotechnischen System von MAKI sind.

Teilprojektleitende C04

  • Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Effelsberg
  • Prof. Dr. phil. Martina Löw
  • Prof. Dr.-Ing. Thorsten Strufe