CRISP - Crisis Response and Intervention Supported by Semantic Data Pooling

Zweifellos hat die Häufigkeit von Naturkatastrophen in den letzten Jahren aufgrund des Klimawandels zugenommen. Dadurch wird das Katastrophen- und Krisenmanagement in unserer Gesellschaft bei der Bewältigung solcher Ereignisse auch nach der COVID-19 Pandemie mit zusätzlichen Herausforderungen konfrontiert sein.

Dies betrifft sowohl die kurzfristige Bewältigung von Katastrophen als auch die Abschätzung langfristiger ökonomischer Folgen solcher Ereignisse. Um dies zu erreichen, wird CRISP heterogene Datenquellen automatisiert verarbeiten, um die Auswirkungen und Wahrnehmungen von Kriseninterventionsprozessen in Echtzeit zu analysieren.

Das Ergebnis ist ein umfassender und kontinuierlich aktualisierter Datenpool für die geplante semantische Modellierung und Wirkungsprognose.

Ausgangssituation

CRISP soll nicht nur die Transparenz und Effizienz bei Katastropheneinsätzen und Kriseninterventionen erhöhen, sondern auch erfassen, wie solche Ereignisse von Bürgerinnen und Bürgern (über Community- Foren, soziale Medien, usw.) und Stakeholdern (Nachrichten-Agenturen, NGOs, usw.) wahrgenommen werden.

Diese Rückkopplungsschleifen sind entscheidend, um die Effektivität von Notfalldiensten zu erhöhen, etwa durch Echtzeit-Datenaustausch mit staatlichen Warnzentren. Vorhandene Workflows sollen hier verbessert werden, etwa durch Identifikation von Maßnahmen, die nicht die gewünschten Ergebnisse erzielen.

Ziel

Das CRISP-Projekt verfolgt vier zentrale Ziele: 

1. Schaffung eines dezentralen Datenmanagement-Ökosystems für Naturkatastrophen auf Basis von internen und externen Datenbanken sowie unstrukturierten Online-Daten um Stakeholder-Kommunikation abzubilden,
2. Aufbau und laufende Wartung eines semantischen Datenpools zur Bewertung und Verbesserung der gesammelten Daten. CRISP wird die Datenqualität laufend bewerten und in einem gemeinsamen Metamodell abbilden um Metadaten zu extrahieren und Indikatoren abzuleiten.
3. Verbesserung der Wirkungsvorhersagefähigkeiten für Naturkatastrophen basierend auf dem laufend erweiterten Datenpool. Ziel ist die Verbesserung der österreichischen Risikobewertung im Bereich der Naturgefahren-Prävention.
4. Entwicklung eines visuellen Analysesystems für Entscheidungsträger, um aktuelle und prognostizierte Entwicklungen intuitiv erfassbar zu machen. Darüber hinaus werden die Ergebnisse über eine modulare REST-API und in externe Anwendungen integrierbare Visualisierungen verfügbar gemacht.

Vorgehen

CRISP wird Katastrophenmeldungen aus Nachrichten, Community-Plattformen und Social Media-Postings extrahieren und klassifizieren. Dabei wird CRISP frühere Arbeiten von webLyzard technology für das Umweltprogramm der Vereinten Nationen und das Climate.gov Portal der US-Klimabehörde NOAA nutzen und erweitern.

CRISP wird diese Daten mit Wetter- und Klimabeobachtungen der ZAMG, Warnungen und Prognosen für Katastrophenschutzbehörden und Rettungsorganisationen, sowie mit Daten von Landes- und Gemeindeverwaltungen des Zentrums für Verwaltungsforschung kombinieren.

Dieser Datenpool wird zudem um strukturierte und unstrukturierte sozioökonomische Open-Government-Daten erweitert. Die semantische Integration dieser Datenbestände erfolgt durch einen Wissensgraphen. Dieser erlaubt es dem Complexity Science Hub, komplexe Systemmodelle zu erstellen um genauere Vorhersage-Modelle für die Folgenabschätzung und präskriptive Modelle für eine bessere Wirksamkeit bei Notfallmaßnahmen abzuleiten.

Angestrebte Ergebnisse

CRISP ist als offene, integrative Plattform konzipiert, um ein flexibles Portfolio von Informationsdiensten bereitzustellen. Dieses Portfolio basiert auf einem von nexyo aufgebauten dezentralen Daten-Ökosystem, welches Zugriff auf kontinuierlich aktualisierte Quellen verschiedener Interessengruppen ermöglicht, ohne die Datenhoheit der Datenbereitsteller zu beeinträchtigen. Die aktive Beteiligung dieser Interessengruppen im Rahmen eines Stakeholder-Forums ist entscheidend für den Erfolg von CRISP.

Anbindung an strategische Vorhaben

Aufgrund seiner Flexibilität und modularen Struktur bietet CRISP die Möglichkeit, die Grundlage für eine generische und radikal neue IKT-Technologie zu schaffen, die für verschiedenste Szenarien nützlich ist, welche Datenpooling für die gemeinsame Entwicklung von KI-Modellen erfordern - im öffentlichen Sektor, in der Privatwirtschaft oder für österreichische und internationale Forschungsprojekte.

Projektleitung

Univ.-Prof. DDr. Arno Scharl - webLyzard technology

Projektpartner:innen

• Dr.in Karoline Mitterer - KDZ - Zentrum für Verwaltungsforschung
• Mag. Stefan Reisenhofer - ZAMG - Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik
• Univ.-Prof. Dr. Axel Polleres - Complexity Science Hub
• Lisa Höllbacher - nexyo GmbH

webLyzard technology gmbh
Univ.-Prof. DDr. Arno Scharl
Tel.: +43  (664) 846 39 19
E-Mail: scharl@weblyzard.com