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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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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