EFSA erschließt die Crowd: Data-Mining und Geospatial Mapping

Können Sie einen Algorithmus entwickeln, um aus einem breiten Spektrum wissenschaftlicher Literatur aussagekräftige Daten zu extrahieren? Haben Sie Ideen zur Darstellung der mit Daten verbundenen Unsicherheiten? Mit Ihrer Idee könnten Sie einen Geldpreis gewinnen und uns dabei helfen, wissenschaftliche Beratung zu leisten, die maßgeblich zur Lebensmittelsicherheit in Europa beiträgt.

Bei den eingangs gestellten Fragen handelt es sich um die ersten beiden Crowdsourcing-„Challenges“, mit denen die EFSA „People Scientists“, also Laienwissenschaftler, und andere potenzielle „Löser“ herausfordern möchte.

Ungenutzte Potenziale

In Bezug auf die Herausforderungen erklärte der Geschäftsführende Direktor der EFSA, Bernhard Url: „Es gibt riesige, ungenutzte Potenziale an wissenschaftlichen Kenntnissen und technischen Fähigkeiten, die uns bei der Durchführung unserer Risikobewertungen und anderen wissenschaftlichen Arbeiten helfen könnten.“

„Wir suchen nach aufstrebenden Forschern, pensionierten Professoren, erfahrenen Technikern aus anderen Bereichen oder auch leidenschaftlichen Denkern mit innovativen Ideen. Und sie können sich überall auf der Welt befinden, nicht nur in Europa.“

„Crowdsourcing bietet eine Möglichkeit, dieses potenzielle Fachwissen zu erschließen und es produktiv zu nutzen, so dass es Vorteile sowohl für die Gesellschaft als auch die Löser selbst bringt.“

Visualisierung wissenschaftlicher Unsicherheit

Didier Verloo, der das Crowdsourcing-Projektteam der EFSA leitet, erklärte: „Die erste Challenge, die wir heute starten, betrifft die Visualisierung von Unsicherheiten – also der Grenzen des verfügbaren Wissens –, welche Einfluss auf die Spannbreite und Wahrscheinlichkeit der möglichen Antworten haben, die wir in unseren Bewertungen geben.

„Risikokarten werden häufig dazu verwendet, raumbezogene Unterschiede grafisch darzustellen, geben aber üblicherweise keinen Aufschluss über die Unsicherheit der zugrundeliegenden Daten. Für 5.000 US-Dollar suchen wir nun nach einer neuen und innovativen Idee, wie Unsicherheit in solchen Karten grafisch dargestellt werden kann.“

„Dies unterstützt nicht nur Risikobewerter bei der Kontextualisierung ihre Schlussfolgerungen, sondern hilft auch Risikomanagern, Unsicherheiten schneller und leichter Rechnung zu tragen und sie in ihre Entscheidungsfindung einzubeziehen.“

Data-Mining wissenschaftlicher Literaturauswertungen

Die zweite Challenge, für die ein Preis von 30.000 US-Dollar ausgeschrieben ist, startet am 1. Dezember 2017. Dr. Verloo erklärte: „Systematische Literaturauswertungen sind ein Grundpfeiler evidenzbasierter Forschung. Sie stellen jedoch eine zunehmende Herausforderung dar aufgrund des stetig wachsenden Umfangs an verfügbarer Evidenz und der größeren Anforderungen an Ressourcen, insbesondere an menschliche Expertise und Zeit, die benötigt werden, um die relevanten Informationen zu extrahieren.“

„Die Automatisierung der ‚Datenextraktion‘ würde viel Zeit und Geld sparen. Einige Techniken – natürliche Sprachverarbeitung, maschinelles Lernen, Data-Mining und Text-Mining – helfen uns im Rahmen systematischer Literaturauswertungen bereits beim Screening von Titeln und Abstracts. Wir möchten aber noch weiter gehen und den gesamten Schritt der Datenextraktion automatisieren.“

„Wir suchen daher nach einem Software-Genie oder Computerfreak, der Algorithmen zur Extraktion von Informationen entwickeln kann, die es ermöglichen, Datenelemente aus einem wissenschaftlichen Volltextartikel herauszufiltern.“

Risikobewerter der Zukunft

Dr. Url fügte hinzu: „Ich bin zuversichtlich, dass uns weitere Initiativen wie diese dabei helfen können, mit den Forderungen der Gesellschaft nach wissenschaftlicher Beratung Schritt zu halten. Darüber hinaus bieten sie uns neue Möglichkeiten, die Qualität unserer Beratung weiter zu verbessern und potenzielle Risikobewerter für die Zukunft zu finden.“

Fragen Antworten

Wer kann teilnehmen?

Die Teilname steht jedem offen, der als Löser auf der InnoCentive-Plattform angemeldet ist. Die Anmeldung ist kurz und schmerzlos und erfordert nur fünf einfache Schritte.

Warum sind die Preisgelder in Dollar angegeben?

Die auf der InnoCentive-Plattform angemeldeten Löser kommen aus der ganzen Welt. Daher sind die Preise in US-Dollar ausgeschrieben.

Wie engagiert sich die EFSA in Crowdsourcing?

Im Jahr 2015 starteten wir ein Projekt zum Thema „Crowdsourcing: wirksame Einbeziehung von Communities in die Risikobewertung von Lebens- und Futtermitteln“, um die Risiken und Chancen zu erkunden, die sich bei der Anwendung von Crowdsourcing und Citizen Science als innovativen Methoden zur Erhebung und Verarbeitung von Daten sowie zur Erhöhung der Offenheit der EFSA ergeben.

Warum interessiert sich die EFSA für Crowdsourcing?

Mehrere Aspekte machen Crowdsourcing für uns attraktiv: die Einbeziehung der Öffentlichkeit und Interessengruppen in den Prozess der wissenschaftlichen Bewertung, die Erweiterung unserer Evidenzbasis, die Förderung des Datenaustauschs und der Wiederverwendung von Daten, die bessere Nutzung von Expertenwissen, der positive Effekt auf die öffentliche Begeisterung und Unterstützung für Wissenschaft sowie die Steigerung von Transparenz und Vertrauen in die Wissenschaft.

In welcher Phase befindet sich das Projekt?

Unser Projektpartner ADAS startet im Auftrag der EFSA zwei Challenges auf der InnoCentive-Plattform. Zudem läuft derzeit eine offene Ausschreibung (die am 30. November endet) zur Erprobung weiterer Crowdsourcing-Initiativen.

Ist die EFSA an sonstigen europäischen Crowdsourcing-Initiativen beteiligt?

Die EFSA beteiligt sich (als Beobachter) an der Citizen Science COST Action, im Rahmen derer wir an Aktivitäten im Zusammenhang mit wissenschaftlicher Qualität, Standardisierung und Interoperabilität von Daten teilnehmen.

Medienkontakte

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