01.04.2020

Coronakrise: Die wichtigsten Fragen zur Auswertung von Mobilfunkdaten

Der Mobilfunkkonzern A1 informierte am Mittwoch in einer Online-Pressekonferenz, wie die Bewegungsströme ausgewertet werden, um das Mobilitätsverhalten der Bürger im Rahmen der Coronakrise zu analysieren. Hier ein Überblick über die wichtigsten Fragen und Antworten.
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Coronakrise
(c) AdobeStock

Vor rund zwei Wochen sorgte die Nachricht für Aufsehen, dass der Mobilfunkanbieter A1 gemeinsam mit dem TU Graz Spin-Off Invenium Bewegungstromanalysen erstellt und diese im Zuge der Coronakrise auf Eigeninitiative der österreichischen Bundesregierung zur Verfügung stellt.

Ziel dahinter ist es, großflächig zu überprüfen, welche Wirkung die Ausgangsbeschränkungen haben. Bereits vor zwei Wochen hieß es, dass die Bewegungsstromanalysen DSGVO-konform erfolgen und es nicht möglich ist, auf einzelne Personen und deren Bewegungsprofile Rückschlüsse zu ziehen  – der brutkasten berichtete.

+++ Coronavirus, Wirtschaft und die Innovation +++

Trotz Kommunikationsmaßnahmen des Mobilfunkanbieters und der Regierung  herrscht in weiten Teilen der Bevölkerung und unter Datenschützern nach wie vor großes Misstrauen vor. A1 hat dies zum Anlass genommen und am Mittwoch eigens eine Online-Pressekonferenz einberufen, um einen tieferen Einblick zu geben, wie die Bewegungsströme erstellt werden und was konkret an die zuständige Corona-Taskforce übermittelt wird. Hier die wichtigsten Fragen und Antworten im Überblick:

Welche Daten werden erhoben?

Das wichtigste vorweg: A1 und Invenium erheben keine Bewegungsprofile einzelner Personen, sondern die Bewegungsströme einer breiten Masse. In diesem Zusammenhang verwies Mario Mayerthaler, Head of Innovation bei A1, dass im Gegensatz zu China keine einzelnen Personen getrackt werden. Für Bewegungsprofile seien die Mobilfunkdaten nämlich viel zu ungenau.

Als Datengrundlage dienen DSGVO konforme und vollständig anonymisierte Mobilfunksignalisierungsdaten. Dadurch lässt sich laut A1 nicht erkennen, zu welchem Zeitpunkt sich eine einzelne Person wo aufhält. Dies wird damit begründet, dass die Daten aggregiert und lediglich Bewegungsströme in 20er Schritten analysiert werden. Zum Beispiels kann nicht ausgesagt werden, dass drei Personen von A nach B gehen. Es kann aber ausgesagt werden, dass sich „bis zu 20 Personen“ bewegen.

Wofür dienen die Daten eigentlich?

Auf Grundlage der Bewegungdaten lassen sich in erster Linie Aussagen darüber treffen, wie sich das Mobilitätsverhalten der Bevölkerung verändert und ob die gesetzten Ausgangsbeschränkungen ihre Wirkung erzielen. Dafür wird das Mobilitätsverhalten in Relation zu einem typischen Werktag vor Inkrafttreten der Ausgangsbeschränkungen gesetzt.

Um die Mobilitätsveränderungen der Bevölkerung darzustellen, wurden sie in drei verschiedene Kategorien eingeteilt: Stationäre (ein Kilometer vom Wohnort), eingeschränkt Mobile (bis zu zehn Kilometer vom Wohnort) und Mobile (mehr als zehn Kilometer vom Wohnort) entfernt.

Seit Inkrafttreten der Ausgangbeschränkung ist laut A1 die Gruppe der „Stationären“ eindeutig gestiegen und die Gruppe der „Mobilen“ signifikant zurückgegangen.

Wie hat sich das Mobilitätsverhalten durch die Coronakrise verändert?

Invenium Co-Founder Michael Cik erläuterte, dass sich die Mobilität in den Städten zwischen 40 Prozent und 85 Prozent gegenüber der ersten Märzwoche reduziert hat. In der Bundeshauptstadt Wien ist die Mobilität in einzelnen Gebieten sogar bis zu 90 Prozent gegenüber der ersten Märzwoche zurückgegangen.

Zudem wird erhoben, wie viele ausländische Sim-Karten das Netz von A1 nutzen. Daraus lässt sich ableiten, wie viele Touristen das Land seit der Coronakrise verlassen haben. Das Ergebnis: Anfang März verzeichnete A1 fast 700.000 ausländische Sim-Karte in seinem Netz, Ende März waren es hingegen nur mehr 400.000.

Wie werden die Daten an die Corona-Taskforce übermittelt?

Wie der Mobilfunkanbieter im Rahmen der Online-Pressekonferenz mehrmals betonte, werden die Bewegungsprofile nicht als vollständige Datensätze an die zuständige Taskforce übermittelt, sondern lediglich eine Auswertung dieser Datensätze. Die Übermittlung erfolgt täglich und in Form eines PDF-Dokuments. Zudem erhält auch das Rote Kreuz eine Auswertung, damit dieses seine Einsatzpläne anpassen kann.

Seit wann werden Bewegungsströme erhoben und ausgewertet?

Auswertungen dieser Art sind bereits vor der Coronakrise erfolgt und sind im Prinzip ein kommerzielles Produkt, das Telekommunikationsanbieter in ganz Europa anbieten. So kann über derartige Auswertungen erhoben werden, welchen Infrastrukturbedarf es in gewissen Regionen gibt oder wie sich großangelegte Marketingmaßnahmen effizienter gestalten lassen. Aber auch in der Wissenschaft finden derartige Daten Anwendung. So liefert Invenium beispielsweise Daten an das Institut für Straßen- und Verkehrswesen der TU Graz.


=> zur Page von A1

=> zur Page von Invenium

Video-Archiv: Tech und Datenschutz in der Coronakrise | u.a. mit Michael Cik von (Invenium)

Tech und Datenschutz in der Coronakrise

Mit Big Data gegen das Coronavirus? Über Tech und Datenschutz in der Coronakrise diskutieren wir heute mit Gerry Foitik (Österreichisches Rotes Kreuz), Max Schrems, Lisa Seidl (epicenter.works), Michael Zettel (Accenture) Michael Cik (Invenium Data Insights GmbH).Während der Diskussion können Fragen via Slido (Code: brutkasten) gestellt werden.

Gepostet von DerBrutkasten am Dienstag, 31. März 2020

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Klare Rollenverteilung

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Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

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Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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