29.06.2020

Corona-Ausbreitung: Facebook und die Uni Wien erstellen Prognosen via AI

Facebook und die Uni Wien nutzen offene Daten, um eine Prognose über die Ausbreitung des Coronavirus auf Bezirksebene zu erstellen.
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Corona
(c) Adobe Stock / CREATIVE WONDER

Ist das Coronavirus in Österreich schon besiegt? Oder kommt im Herbst, beziehungsweise Winter eine zweite Welle auf uns zu? Wo liegen die kritischen Hotspots der Corona-Pandemie? Das sind Fragen, die derzeit ganz Österreich beschäftigen – und im Rahmen Partnerschaft sollen sie zumindest teilweise beantwortet werden. So erstellt Facebook zusammen mit der Fakultät Mathematik und der Forschungsplattform Data Science der Universität Wien auf Bezirksebene KI-gestützte Vorhersagen darüber, wo und wie schnell Corona sich in Österreich ausbreitet.

+++Coronavirus: News, Daten und Hintergründe+++

Mit diesen lokalen Prognosen sollen die Behörden und Gesundheitsdienstleister besser verstehen, wie die Pandemie sich ausbreitet, nachdem in bestimmten Regionen Einschränkungen gelockert beziehungsweise die lokalen Bedingungen und Vorschriften geändert wurden. Damit ergänzt das Tool andere Werkzeuge, die den aktuellen Status-quo visualisieren, wie etwa das Info-Dashboard des Gesundheitsministeriums und die Karte des CSH, in der Bundesländer mit einem Ampelsystem ausgewiesen werden.

Mit Open Data gegen Corona

Die Partner nutzen dabei  öffentliche Daten der österreichischen Regierung über die bestätigten Corona-Fälle und erstellen auf dieser Basis wöchentliche 7-Tage-Prognosen. “Um anpassungsfähige Modelle zu generieren, die auf plötzliche Veränderungen in den jeweiligen Gebieten reagieren können, setzen wir eine Vielzahl von Techniken ein, darunter multivariate Hawkes-Prozesse, tiefe relationale Autoregression sowie „Neural Jump“ stochastische Differentialgleichungen”, heißt es bezüglich der Methodik in einem Blogpost von Facebook: “Alle unsere Modelle berücksichtigen die Beziehungen zwischen verschiedenen Bezirken.”

Das bedeutet: Ein Aufwärtstrend in einem Gebiet könnte beispielsweise die Vorhersagen für benachbarte Bezirke beeinflussen. Facebook stellt diese Projektionen den Partnern an der Universität Wien zur Verfügung, die diese Informationen wiederum nutzen, um Trends zu analysieren und die Ergebnisse mit Gesundheitsbehörden zu teilen.

Facebooks “Data for Good”-Team

Die Initiative in Österreich baut auf ähnlichen Aktionen zur Corona-Prognose in den USA auf. Künftig könnte man auch auf weitere Datenquellen wie etwa Mobilitätskarten aus Facebooks “Data for Good”-Team zugreifen, heißt es weiter seitens Facebook. Zuvor hatte Facebook auch virtuelle Informationszentren eingerichtet und an der Übersetzung von zum Beispiel Fachausdrücken zur Bekämpfung der Corona-Pandemie mitgewirkt.

Auf der Website von Facebooks “Data for Good” heißt es, dass Gesundheitssysteme nur effizient agieren und präventive Maßnahmen setzen können, wenn sie eine entsprechende Datenlage über die Verbreitung des Coronavirus haben. Schon jetzt biete man daher Forschern und NGOs entsprechende Daten zu Bevölkerungsbewegungen an. Diese Daten seien aus Datenschutzgründen aggregiert.

Video: Data for Good im Kampf gegen Corona

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Arbeitsmarkt-Kompass, Arbeitszeitverkürzung
(c) Stock.Adobe/leonidko - Der Arbeitsmarkt-Kompass mit seiner zweiten Auflage.

Der Arbeitsmarkt befindet sich im Wandel. Insbesondere in Branchen, die durch Fachkräftemangel und demographische Veränderungen geprägt sind, zeigt sich eine Verschiebung vom Arbeitgebermarkt hin zu einem Arbeitnehmermarkt.

Diese Veränderung fordert von Unternehmen, ihre Ansätze zur Mitarbeitergewinnung und -bindung zu überdenken und anzupassen, um im Kampf um Talente wettbewerbsfähig zu bleiben, so eine Erkenntnis.

Arbeitsmarkt-Kompass: Impulse für das Recruiting und die Mitarbeiter:innenführung

“Der Arbeitsmarkt-Kompass stellt ein praktisches Tool dar, welches aktuelle Einblicke in die moderne Arbeitswelt liefert. Die Auswertungen geben den Unternehmen wichtige Impulse für das Recruiting und die Mitarbeiter:innenführung”, sagt Monica Rintersbacher, Geschäftsführerin der Leitbetriebe Austria.

Die Verschiebung in der Dynamik des Arbeitsmarktes schlägt sich auch in Daten nieder: Zwar geben bloß rund 18 Prozent der Befragten an, in ihrem aktuellen Job unzufrieden zu sein. Die Quote jener, die eine Wechselbereitschaft zeigen, liegt jedoch fast doppelt so hoch (33 Prozent).

Zwei Drittel glauben an “leichten” Wechsel

Getrieben wird der Wunsch nach beruflicher Veränderung vor allem durch hohe Erwartungen an Gehaltssprünge. Im Schnitt wird bei einem Jobwechsel mit einem Einkommenszuwachs von 28 Prozent gerechnet. Und dass sie ganz gute Chancen am Arbeitsmarkt hätten, steht für die Mehrheit der Befragten außer Frage. Zwei Drittel gehen davon aus, dass es für sie aktuell sehr oder eher leicht wäre, eine neue Anstellung zu finden.

Alles in allem machen die Ergebnisse des Arbeitsmarkt-Kompass deutlich, dass die “Shifts” am Arbeitsmarkt an der Erwerbsbevölkerung nicht unbemerkt vorbeigehen und die Entwicklungen weiter befeuern werden.

Arbeitsmarkt-Kompass: “Flexibilität als Schlüssel zum Erfolg”

“Arbeitgeber sehen sich einem immer stärkeren Wettbewerb untereinander ausgesetzt. Wer bietet die attraktivsten Arbeitsbedingungen und Anreize, um den War for Talents für sich entscheiden zu können? Das Schlagwort der Stunde in diesem Zusammenhang lautet ganz klar Flexibilität. Sie ist der Schlüssel zum Erfolg in der modernen Arbeitswelt”, erläutert Thomas Schwabl, Geschäftsführer von Marketagent.

(c) Marktagent- Vollständige Infografik zum Arbeitsmarkt-Kompass 1. Quartal 2024.

Den Ergebnissen nach ist es vor allem Flexibilität, die sich die heimische Workforce sowohl bei der Arbeitszeit als auch beim Arbeitsort wünscht: “Das optimale Wochenpensum wird seit Erhebungsbeginn der Langzeitstudie stabil bei durchschnittlich 33 Stunden festgemacht. Eine klare Absage an die klassische 40h-Woche”, heißt es per Aussendung.

Remote als Norm

Was den Arbeitsort betrifft, zeigen die Umfragedaten zudem, dass das Home-Office gekommen ist, um zu bleiben. Spätestens seit der Corona-Pandemie sei die Remote-Arbeit in vielen Branchen zur Norm geworden und für jene Arbeitnehmer:innen, deren Job dies grundsätzlich erlaubt, nicht mehr wegzudenken.

Der bevorzugte Home-Office-Anteil wird von den heimischen Beschäftigten bei durchschnittlich 39 Prozent festgemacht. Auch dieser Wert weist eine hohe Stabilität über die letzten Erhebungsmonate auf, was darauf hindeutet, dass es sich hier um keinen kurzfristigen Trend, sondern um eine nachhaltige Entwicklung handelt.

Flexibilität für Frauen aufgrund von Familienbild wichtiger

Neben einem guten Lohn bzw. fairer Bezahlung, fällt noch auf, dass die weiblichen Befragten Remote-Work und flexiblen Arbeitszeitmodellen deutlich mehr Bedeutung zumessen als die männlichen. Dieser Geschlechterunterschied sei wenig überraschend und zeige, dass das traditionelle Familienbild in Österreich nach wie vor fest einzementiert sei.

“Der Großteil der unbezahlten Care-Arbeit lastet weiterhin hauptsächlich auf den weiblichen Schultern”, erklärt Projektleiterin Andrea Berger. Die abweichenden Jobanforderungen der Frauen dürften demnach zum großen Teil eher einer Notwendigkeit als einer persönlichen Präferenz entspringen, meint sie.

Zurück aus der “stillen Reserve”

Angesichts des Arbeitskräftemangels quer durch alle Branchen und Industriezweige werden Forderungen, Frauen aus der “stillen Reserve” zurück in den Arbeitsmarkt zu bringen, immer lauter, so ein Claim der Befragung: “Hier ist es an der Politik und den Arbeitgebern, attraktive Pakete zu schnüren, die auf Flexibilität fußen, aber auch Strukturen schaffen, die Frauen eine gleichberechtigte Teilhabe am Berufsleben ermöglichen.”

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AI Summaries

Corona-Ausbreitung: Facebook und die Uni Wien erstellen Prognosen via AI

  • Facebook erstellt zusammen mit der Fakultät Mathematik und der Forschungsplattform Data Science der Universität Wien auf Bezirksebene KI-gestützte Vorhersagen darüber, wo und wie schnell Corona sich in Österreich ausbreitet.
  • Die Partner nutzen dabei  öffentliche Daten der österreichischen Regierung über die bestätigten Corona-Fälle und erstellen auf dieser Basis wöchentliche 7-Tage-Prognosen.
  • “Um anpassungsfähige Modelle zu generieren, die auf plötzliche Veränderungen in den jeweiligen Gebieten reagieren können, setzen wir eine Vielzahl von Techniken ein, darunter multivariate Hawkes-Prozesse, tiefe relationale Autoregression sowie “Neural Jump” stochastische Differentialgleichungen”, heißt es bezüglich der Methodik in einem Blogpost von Facebook: “Alle unsere Modelle berücksichtigen die Beziehungen zwischen verschiedenen Bezirken.”
  • Die Initiative in Österreich baut auf ähnlichen Aktionen zur Corona-Prognose in den USA auf.
  • Künftig könnte man auch auf weitere Datenquellen wie etwa Mobilitätskarten aus Facebooks “Data for Good”-Team zugreifen, heißt es weiter seitens Facebook.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Corona-Ausbreitung: Facebook und die Uni Wien erstellen Prognosen via AI

  • Facebook erstellt zusammen mit der Fakultät Mathematik und der Forschungsplattform Data Science der Universität Wien auf Bezirksebene KI-gestützte Vorhersagen darüber, wo und wie schnell Corona sich in Österreich ausbreitet.
  • Die Partner nutzen dabei  öffentliche Daten der österreichischen Regierung über die bestätigten Corona-Fälle und erstellen auf dieser Basis wöchentliche 7-Tage-Prognosen.
  • “Um anpassungsfähige Modelle zu generieren, die auf plötzliche Veränderungen in den jeweiligen Gebieten reagieren können, setzen wir eine Vielzahl von Techniken ein, darunter multivariate Hawkes-Prozesse, tiefe relationale Autoregression sowie “Neural Jump” stochastische Differentialgleichungen”, heißt es bezüglich der Methodik in einem Blogpost von Facebook: “Alle unsere Modelle berücksichtigen die Beziehungen zwischen verschiedenen Bezirken.”
  • Die Initiative in Österreich baut auf ähnlichen Aktionen zur Corona-Prognose in den USA auf.
  • Künftig könnte man auch auf weitere Datenquellen wie etwa Mobilitätskarten aus Facebooks “Data for Good”-Team zugreifen, heißt es weiter seitens Facebook.

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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

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  • “Um anpassungsfähige Modelle zu generieren, die auf plötzliche Veränderungen in den jeweiligen Gebieten reagieren können, setzen wir eine Vielzahl von Techniken ein, darunter multivariate Hawkes-Prozesse, tiefe relationale Autoregression sowie “Neural Jump” stochastische Differentialgleichungen”, heißt es bezüglich der Methodik in einem Blogpost von Facebook: “Alle unsere Modelle berücksichtigen die Beziehungen zwischen verschiedenen Bezirken.”
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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

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Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

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