Clemens Havas, einer der Big-Data Experten aus dem Forschungsteam der PLUS filtert wichtige Informationen vorrangig aus Twitter-Daten mithilfe komplexer Auswertungsalgorithmen heraus. Mittels Geodatenanalyse kann eine räumliche Ansicht der Katastrophe bereitgestellt werden, somit werden räumliche Abhängigkeiten in Bezug auf sozioökonomische Phänomene identifiziert. Im Klartext heißt das, dass eine Hot-Spot-Analyse hervorhebt, welche Gebiete von Katastrophen betroffen sind und welche nicht. Somit bekommt man einen Hinweis darauf, welche Personen von der Katastrophe betroffen sind.
Angewendet wurden diese komplexen Algorithmen beispielsweise beim Hurrikan Florence im Jahr 2018, bei den Flüchtlingsbewegungen im Jahr 2015 sowie bei den aktuellen Entwicklungen von Covid-19 Fällen in den USA.

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Prof. Dr. Thomas Blaschke, Department of Geoinformatics – Z_GIS
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