SEVAL
Ob in Verbindung mit realen oder virtuellen Ereignissen: der digitale Raum fungiert heutzutage als zentrales Medium, in dem Informationen aufgrund globaler Vernetzung und mobiler Endgeräte rasant bereitgestellt und verbreitet werden. Diese Ressource bietet großes, bisher weitgehend ungenutztes Potential für den Bevölkerungsschutz in Deutschland - von der frühzeitigen Erkennung einzelner Ereignisse im öffentlichen Raum, wie beispielsweise technische Störungen, über die Erkennung multipler Ereignisse, deren Auswirkungen sich gegenseitig beeinflussen können, bis hin zur ganzheitlichen Betrachtung physischer und digitaler Entwicklungen, die im Zusammenhang stehen können.
Diesem Potential gegenüber stehen vielfältige Herausforderungen hinsichtlich einer aktiven Informationsgewinnung aus Webdaten für Leitstellen und Lagezentren, wie beispielsweise verteilte und große zu verarbeitende Datenmengen bei gleichzeitig begrenzten Ressourcen. Der Transfer von in der Forschung bereits bekannten Ansätzen in die Praxis erfordert meist Expertenwissen. Darüber hinaus berührt die Verwendung von Informationen für die Entscheidungsfindung Fragen der Datenvertraulichkeit.
In SEVAL wird daher die praktische Erschließung von Webdaten, als reliable und operationell handhabbare Informationsquelle für die komplementäre Erweiterung des Lagebilds erforscht und demonstriert. Insbesondere werden die robuste Identifikation potentiell relevanter Informationen in verschiedenen Online-Quellen, die Geolokalisierung von Textdaten sowie die Kontextualisierung und Bewertung von Informationen daraus für Aufgaben des Bevölkerungsschutzes adressiert.
Als Beitrag zum Allgefahren-Ansatz des BBK wird anhand von ausgewählten Ereignissen und Ereignistypen untersucht, inwieweit aktuelle Ansätze der Textanalyse (Natural Language Processing, NLP) eine praktikable Erhebung, Analyse und Bereitstellung von Webdaten als komplementäre Informationen für die Lagebilderstellung liefern können. Die zentrale Frage dabei ist, ob und wie für den Zivilschutz relevante Ereignisse schneller und flächendeckender erkannt werden können? Dabei stehen insbesondere Aspekte der einfachen Anwendbarkeit sowie Übertragbarkeit der eingesetzten Methoden auf verschiedene Quellen und Ereignistypen im Vordergrund. Im Fokus stehen aktuelle KI-Modelle und deren Anwendung für die Filterung, Geolokalisierung und Verknüpfung von Informationen als Grundlage für eine Plausibilisierung und Bewertung von Textdaten und Bildern.
Neben einer Analyse der erreichbaren Genauigkeiten der Modelle werden die Möglichkeiten und Grenzen hinsichtlich der hier adressierten neuen Datenquellen und Methoden für den praktischen Einsatz im Bevölkerungsschutz untersucht und herausgestellt.
Das Projekt wird vom Bundesamt für Bevölkerungsschutz und Katastrophenhilfe gefördert.
Laufzeit: 10/2024 - 09/2027