Presseinformation: Kaufkraft, Videos und Texterkennung

Nr. 131 - 06.06.2018

Universität Göttingen präsentiert sich mit drei Exponaten auf der CEBIT 2018

(pug) Die Universität Göttingen ist in diesem Jahr mit drei Exponaten auf der CEBIT – Europas Business-Festival für Innovation und Digitalisierung vertreten. Die CEBIT findet vom 11. bis 15. Juni 2018 in Hannover statt. Die Exponate der Universität Göttingen stammen alle aus dem Institut für Informatik und sind auf dem Gemeinschaftsstand Niedersachsen in Halle 16, Stand G17 zu sehen.

Leiter des Projekts „Socio-Economic Status (SES) Prediction via Data Mining“ ist Prof. Dr. Xiaoming Fu. Der sozioökonomische Status ist ein Indikator für die Kaufkraft und somit ein Schlüsselelement bei der Personalisierung der Interaktion mit Kunden einer bestimmten Region, insbesondere für Marketingaktionen. Darüber hinaus sind verlässliche Daten über die wirtschaftlichen Merkmale einer Bevölkerungsgruppe wichtig für Forschung und Wirtschaftspolitik. Herkömmliche Erhebungen des SES sind kostspielig und zeitaufwändig. Die Göttinger Informatiker zeigen, wie der SES mithilfe verschiedener Datensätze, beispielsweise aus dem Mobilfunk und dem Datenverkehr, anhand von Data-Mining-Methoden vorhergesagt werden kann.

Das Streamen von 360-Grad-Panorama-Videos erfreut sich dank erschwinglicher Technik zunehmender Beliebtheit. Auch im Bereich der Sicherheitsüberwachung, Anlageninspektion und Kontrolle ist dieses Format nützlich. Die Menge an Daten, die ein Panoramavideo erzeugt, ist deutlich größer als die herkömmlicher Videos, so dass eine Optimierung der Datenübertragung nötig ist, besonders im Multicast-Szenario, also wenn mehr als ein Client gleichzeitig denselben Stream nutzt. Ziel des Projekts „e360: Panoramic Video Streaming“, ebenfalls unter der Leitung von Fu, ist es aufzuzeigen, wie der Einsatz futuristischer Kommunikationslösungen wie Edge Computing und Future Internet die Netzwerkauslastung optimieren kann.

Beim dritten Projekt der Universität Göttingen „TRACER – A multilevel framework for detection of text reuse“ unter der Leitung von Dr. Marco Büchler, das am Lehrstuhl von Prof. Dr. Dieter Hogrefe angesiedelt ist, handelt es sich um eine Software zur Erkennung von wiederverwendeten Texten in großen Datenmengen. Dies können beispielsweise Zitate, Paraphrasen oder Allusionen sein. TRACER ist sprachenunabhängig und in mehr als zehn Sprachen bereits im Einsatz. Die Software wird unter anderem zur Plagiatserkennung eingesetzt.

Weitere Informationen sind im Internet unter www.cebit.de und www.cebit-mwk-niedersachsen.de zu finden.