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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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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