PEGASUS untersucht, wie große und heterogene Datenbestände strukturiert, miteinander verknüpft und nachvollziehbar analysiert werden können. Dafür wird eine flexible Plattform bereitgestellt, die halbautomatische Analyse, Verknüpfung und Visualisierung mit modernen Methoden der Sprachverarbeitung und des maschinellen Lernens kombiniert – unter Berücksichtigung rechtlicher, ethischer und qualitativer Anforderungen wie Nachvollziehbarkeit, Reproduzierbarkeit und Bias-Minderung.

Der im Projekttitel verwendete Begriff „Massendaten“ verweist dabei auf Umfang und Vielfalt der zu analysierenden Informationen sowie auf die Herausforderung, diese Daten strukturiert zusammenzuführen, auszuwerten und nachvollziehbar darzustellen.

Das Teilvorhaben der Universität Konstanz konzentriert sich auf interaktive Verfahren der Visual Analytics. Diese unterstützen Fachleute dabei, komplexe Zusammenhänge schrittweise zu untersuchen, unterschiedliche Perspektiven einzubeziehen und Analyseergebnisse kritisch zu prüfen.

Forschungsfragen

• Wie können aus großen Mengen heterogener Daten effizient relevante Zusammenhänge, Wissen und Strukturen abgeleitet werden?
• Wie kann ein Visual-Analytics-Framework gestaltet werden, das Datenanalyse, Visualisierung und Interaktion integriert und eine nachvollziehbare Exploration komplexer Daten ermöglicht?
• Welche Grenzen und Risiken ergeben sich bei datengetriebenen Analysesystemen hinsichtlich Datenschutz, Datenqualität, Bias, Fehlinterpretationen und möglichen diskriminierenden Effekten?

Ausgewählte Ergebnisse

• Entwicklung interaktiver Visual-Analytics-Verfahren zur nachvollziehbaren Analyse komplexer Kommunikations- und Beziehungsstrukturen
• Methoden zur semantischen Textanalyse, zur visuellen Exploration zeitlicher Entwicklungen sowie zur Netzwerk- und Gruppenvisualisierung
• Unterstützung transparenter Analyseprozesse durch anpassbare Suchkriterien und nachvollziehbare Analysepfade
• Beitrag zu überprüfbaren und verantwortungsvollen datenbasierten Analysesystemen