Wie entwickelt sich die Corona-Pandemie in Deutschland? Ein Student an der Hochschule Reutlingen hat eine Plattform entwickelt, mit der die Ausbreitung und Entwicklung verfolgt werden kann, ohne dass Menschen getestet werden.
Philip Storz von der Informatik-Fakultät an der Hochschule Reutlingen hat mit Covid Oberservation Germany – kurz: Covger – eine Software und Internetplattform entwickelt, die anhand von Tweets bei Twitter und Suchanfragen bei Google eine Vorhersage von COVID-19-Infektionszahlen in Deutschland ermöglicht. Die Daten werden minütlich aktualisiert und schließen den Graubereich, der durch immer weniger PCR-Tests entstanden ist.
Zu sehen ist die von Covger errechnete Entwicklung der COVID-19-Infektionszahlen auf der von Philip Storz erstellten Internetplattform https://covger.reutlingen-university.de
Häufig gesuchte Begriffe geben Aufschluss
Die von Philip Storz im Rahmen seiner Masterarbeit im Studiengang Human-Centered Computing entwickelte Software Covger wertet Tweets und Suchanfragen bei Google (via Google Trends) aus. Für Google Trends wurden über 50 Suchbegriffe auf ihre Nutzbarkeit untersucht. Dabei wurden die Begriffe daraufhin überprüft, ob es einen Zusammenhang mit der Verwendung des Begriffs bei einer Google Suchanfrage und der realen Entwicklung der COVID-19-Zahlen gibt. Die so ermittelten besten acht Begriffe (COVID, Geruchsverlust, Geschmacksverlust, Impfung, Intensivstation, PCR, Quarantäne und Schnelltest) wurden für die Vorhersage der Infektionszahlen bei Covger verwendet. Für Twitter nutzt Storz unterschiedliche Methoden der künstlichen Intelligenz, um zu erkennen, ob ein Tweet auf eine COVID-19 Infektion hindeutet oder nicht. Beide Datenquellen werden zudem noch für eine verlässliche Vorhersage kombiniert. Betreut wurde die Arbeit von Professor Dr. Christian Thies und Professor Dr. Cristóbal Curio.
Covger-Vorhersage deckt sich mit RKI
Die Covger-Vorhersage deckt sich mit der Entwicklung der Zahlen des RKI, allerdings auf einem anderen Niveau. „Mit Covger messe ich im Grundsatz das Interesse der Menschen an COVID-19. Aus diesem Interesse oder aus der Tatsache, dass die Person selbst erkrankt, resultieren die Tweets und Suchanfragen, die dann mit der Software und künstlicher Intelligenz in Fallzahlen umgerechnet werden. Die Software kann daher auch zwischen Personen unterscheiden, die sich zum Beispiel lediglich nur für das Thema Corona interessieren und Personen die selbst erkrankt sind“, erläutert der Informatik-Student.
Plattform bleibt dauerhaft verfügbar
Besonders stolz ist Philip Storz darauf, die von ihm entwickelt Software im Rahmen seiner Masterthesis an der Fakultät Informatik weiter genutzt wird. So ist die von ihm geschaffene Internetplattform auch nach dem Ende seines Studiums weiter über den Server der Hochschule Reutlingen online verfügbar. „Durch meine Arbeit konnte ich ein System implementieren, welches die aktuellen Infektionszahlen im Livemodus vorhersagen kann. Dieses läuft auch in Zukunft automatisiert weiter und grundsätzlich wäre es sogar möglich es weiter zu entwickeln und eine Vorhersage von einigen Tagen zu realisieren, weil es eben nicht auf Testergebnissen basiert, sondern auf der Auswertung von kontinuierlichen digitalen Datenquellen wie Twitter und Google Trends.“ Die Nutzung ist kostenfrei und es sind keine speziellen Zugangsdaten erforderlich.