Big Data

Anwendungen, Technologien und gesellschaftliche Aspekte

Die fortschreitende Digitalisierung der Gesellschaft führt dazu, dass riesige Datenmengen gesammelt werden. Diese sogenannten Big Data bergen das Potenzial für eine umfassende gesellschaftliche, industrielle und wissenschaftliche Wertschöpfung – wenn sie effektiv genutzt werden. Zwischen 2017 und 2021 führte das Nationale Forschungsprogramm «Big Data» (NFP 75) Forschungsprojekte durch, die reale Anwendungen und neue Technologien entwickelten gesellschaftliche Aspekte im Zusammenhang mit Big Data untersuchten und so die Schweizer Forschungs- und Innovationskapazität im Bereich Big Data erhöhten.

Schlussfolgerungen

Die Schlussfolgerungen der Leitungsgruppe des NFP 75 enthalten Vorschläge, wie eine verantwortungsvolle Wertschöpfung aus Big Data erleichtert werden kann, und leisten einen Beitrag zu den politischen und fachlichen Debatten über diese neue Ressource.

Förderung eines geeigneten Umfelds für die Entwicklung von Big Data

(1) Die Ausbildung von Big-Data-Fachleuten ausbauen

(2) Rechtliche und ethische Beratung für Big-Data-Forschungs- und Entwicklungsprojekte fördern

(3) Zertifizierungen der Eigenschaften von Big-Data-Anwendungen ermöglichen

Integrieren von Big Data in öffentliche und private Organisationen

(4) Verstärkte Nutzung von Big-Data-Technologien im Gesundheitssektor

(5) Die politische Entscheidungsfindung und deren Evaluation mit Big Data stärken

(6) Geteilte Datensammlungen, Anwendungsbenchmarks und Open-Source-Software fördern

Aktualisierung und Schaffung einer angemessenen Regulierung

(7) Proaktivere Regulierungen von Big Data anstreben

(8) Datenschutz und digitale Souveränität in Big-Data-Anwendungen fördern

(9) Verstärkte länderübergreifende Vereinheitlichung von Regulierungen

Ausgewählte Artikel

Intensivstationen: ein automatisiertes Alarmsystem

Fehlalarme reduzieren, kritische Komplikationen vorhersagen: Das verbessert die Patientensicherheit und hier setzt das NFP75-Projekt «ICU-Cockpit» an.

Hardbrücke, Zürich

Optimierung der Verkehrssysteme: anonymisierte individuelle Mobilitätsdaten

Nutzt man Big Data, z.B. die grossen Mengen an Daten aus Smartphones, kann das zu besseren Methoden und Modellen für die Verkehrsplanung führen.

Bodenerosion: Quantifizierung durch Luftaufnahmen in der Schweiz

Im Projekt «weObserve» wurde eine effiziente Strategie entwickelt, um Auswertungen zur Bodenerosion auf grosser Skala durchführen zu können.

Assessing the potential of renewable energy in Switzerland using Big Data

Potenzial erneuerbarer Energien: Bewertung für die Schweiz

Ziel des Projekts «HyEnergy» im Rahmen des NFP 75 war es, das Potenzial hybrider erneuerbarer Energiesysteme zu untersuchen.

Mapping globaler Innovation: Analyse von Patenten

In diesem NFP75-Projekt wurde ein neuartiger Ansatz zur frühzeitigen Identifizierung von «einflussreichen» Patenten entwickelt.

Evidenzbasierte Politik: Kausalität aus Daten entdecken

Das Projekt trägt dazu bei, die Wirkungsanalyse von Entscheidungen der Politik und Akteuren des Privatsektors wesentlich zu verbessern.

Big Data: was und warum

Das NFP 75 hat wesentlich dazu beigetragen, die notwendigen Kompetenzen im Bereich Big Data in der Schweiz zu stärken, die Voraussetzungen für interdisziplinäre Innovation zu verbessern sowie Potenziale zu fördern, um geeignete soziale und rechtliche Lösungen zu finden. Was war das NFP 75, was sind die Schlussfolgerungen und was ist der Ausblick.

Big Data: Anwendungen

Fünfzehn Forschungsprojekte haben konkrete Big-Data-Anwendungen entwickelt; in Kooperationen zwischen Fachleuten aus der Datenwissenschaft einerseits und solchen aus spezifischen Disziplinen andererseits. Die Ergebnisse heben die konkreten Auswirkungen hervor, die Big-Data-Innovationen in Bereichen wie der erneuerbaren Energien, der Patientenüberwachung in Spitälern, in der evidenzbasierten Politikgestaltung oder auch in der Wissenschaft selbst haben können. Die Projekte unterstreichen zudem die Bedeutung interdisziplinärer Teams, die in der Lage sind, fachübergreifend zu arbeiten und sich in den relevanten ethischen, rechtlichen und operativen Kontexten zurechtzufinden.

Big Data: Technologien

Elf Forschungsprojekte im Bereich Data Science untersuchten und entwickelten Technologien, die für die Nutzung aktueller und zukünftiger Big Data benötigt werden. Sie befassten sich mit Infrastrukturaspekten wie Datenzugriff, -bereinigung, -indexierung und -vorverarbeitung sowie mit Analyseverfahren wie Abfrageverarbeitung, Data Mining und maschinellem Lernen, um die Wissensgewinnung aus Daten zu erleichtern. Diese Fortschritte sind in der Lage, die Funktionalität und die Leistung von Big-Data-Anwendungen zu erhöhen, z.B. durch die Verbesserung des Datenschutzes oder die Verringerung der für das Modelltraining beim maschinellen Lernen benötigten Rechen- und Datenressourcen.

Gesellschaftliche Aspekte

Acht Forschungsprojekte untersuchten spezifische gesellschaftliche Aspekte des Einsatzes von Big Data, einschliesslich ethischer und rechtlicher Aspekte. Die Projekte untersuchten konkrete Beispiele für den Einsatz von Big Data, zum Beispiel im Personalwesen und im Versicherungssektor. Ihre Ergebnisse unterstreichen, wie wichtig es ist, die Gesetzgebung an die sich verändernden Möglichkeiten der Technologie anzupassen, Leitlinien für die Nutzung von Big Data zu entwickeln, das ethische Bewusstsein und die Transparenz im Zusammenhang mit der Nutzung von Daten zu erhöhen und genau zu verfolgen, wie sich Big Data auf die Demokratie auswirkt.

Lehrmittel

Der Erwerb von Datenkompetenzen erfordert neue und optimierte Unterrichtsmedien. In Zusammenarbeit mit dem Museum für Kommunikation in Bern hat das NFP 75 Unterrichtsmaterial zum Thema Big Data für die Sekundarstufe I und II erstellt, das acht Module mit jeweils zwei Unterrichtsstunden umfasst.