Fachbuch, 2020
54 Seiten
1 Einleitung
2 Forschungsmethode
3 Begriffsbestimmungen und Grundlagen
3.1 Krisen und Katastrophen
3.2 Begriff des Informationssystems
3.3 Begriff des Input-Output-Systems
4 Warnung der Bevölkerung als Input-Output-System
4.1 Inputquellen
4.2 Verarbeitung des Inputs
4.3 Outputquellen
5 Analyse des Potentials von Social Media bei der Krisenbewältigung
5.1 Nutzungsmuster von Social Media Plattformen
5.2 Social Media Intelligence
5.3 Partizipation durch freiwillige Helfer
6 Fazit
7 Limitationen und Ausblick
Diese Arbeit untersucht die Rolle von Informationssystemen im Katastrophenschutz, wobei der Schwerpunkt auf der Analyse des Potentials von Social Media Plattformen als Hilfsmittel zur Krisenbewältigung liegt. Ziel ist es zu klären, wie digitale Technologien und freiwillige Helfer systematisch in bestehende Warnprozesse integriert werden können.
4.1.3 Social Media zur Früherkennung
Der Datenverkehr in sozialen Netzwerken wie Facebook, Twitter oder Instagram, hat in den letzten Jahren signifikant zugenommen und wird tendenziell weiter steigen. Finden schwerwiegende Unglücke statt, neigen immer mehr Menschen dazu, soziale Netzwerke zu benutzen, um Statusmeldungen, Meinungen, Bildmaterial oder Hilfsangebote zu teilen. Diese Masse an heterogenen Daten kann genutzt werden, um Schadensereignisse frühzeitig zu erkennen. In einer Studie über die Früherkennung von Großschadensereignissen in sozialen Netzwerken haben Bahir und Peled (2015, S. 210-220) ein Informationssystem entwickelt, welches auf Basis von nutzergenerierten Daten der Plattformen Twitter und Google+ automatisch Warnungen erzeugt, wenn sich größere Vorfälle ereignen.
Die Autoren haben herausgefunden, dass sich Katastrophen und Unruhezustände in „abnormalen“ Aktivitäten in sozialen Medien wiederspiegeln, die durch Filterung mit einer Menge definierter Schlüsselwörter vollautomatisch und zeiteffizient erkannt werden können. Aus diesem Grund wurde das Major Event Monitoring and Alert System entwickelt, welches initial Rohdaten über die Programmierschnittstellen (APIs) von Twitter und Google+ extrahiert und speichert. Diese können nun verarbeitet und nach speziellen Schlüsselwörtern kategorisiert werden. Die Erkennung von Ereignissen (event detection) wird mit Überschreitung von definierten Schwellenwerten realisiert. Jedem Ereignistyp wird hierbei ein individueller Schwellenwert und Zeitrahmen zugewiesen. Das System zählt nun für jeden Typ die relevanten Nachrichten innerhalb der festgelegten Zeitspanne und löst schließlich Alarm aus, falls der geltende Grenzwert, i.e. die Anzahl zugelassener Nachrichten in dieser Zeit, überschritten wird. Bahir und Peled (2015, S. 211-219) betonen jedoch, dass diese datenbasierte Früherkennung ausschließlich bei Vorkommnissen mit verheerenden Auswirkungen zuverlässig funktioniert, da kleinere Ereignisse einen zu geringen Einfluss auf soziale Medien haben.
1 Einleitung: Stellt die Relevanz moderner Informationssysteme im Katastrophenmanagement dar und formuliert die Forschungsfrage zur Einbindung sozialer Medien.
2 Forschungsmethode: Beschreibt das methodische Vorgehen einer strukturierten Literaturrecherche zur Ermittlung des aktuellen Forschungsstandes.
3 Begriffsbestimmungen und Grundlagen: Definiert zentrale Termini wie Krise, Katastrophe, Informationssysteme und das Input-Output-Modell für den Warnprozess.
4 Warnung der Bevölkerung als Input-Output-System: Analysiert technologische und behördliche Inputquellen sowie die Verbreitung von Warnungen über verschiedene Output-Kanäle.
5 Analyse des Potentials von Social Media bei der Krisenbewältigung: Untersucht Nutzungsmuster, Methoden der Social Media Intelligence und die Partizipation von Helfern.
6 Fazit: Bewertet die Ergebnisse und fasst das Potential digitaler Kanäle zusammen, wobei deren ergänzende Rolle betont wird.
7 Limitationen und Ausblick: Reflektiert die methodischen Grenzen der Arbeit und diskutiert zukünftige technologische Entwicklungen im Bereich der algorithmischen Datenanalyse.
Katastrophenschutz, Krisenmanagement, Social Media, Bevölkerungswarnung, Input-Output-System, Social Media Intelligence, Krisenfrüherkennung, Digital Volunteers, Crowdsourcing, Katastrophenbewältigung, Warn-Apps, Krisenkommunikation, Datenanalyse.
Die Bachelorarbeit befasst sich mit der Nutzung von Informationssystemen im Katastrophenschutz und der Frage, welchen Mehrwert soziale Medien bei der Krisenbewältigung bieten können.
Zentrale Themen sind die Warnung der Bevölkerung, Methoden der Krisenfrüherkennung durch Datenanalyse sowie die Koordination digitaler und physischer freiwilliger Helfer.
Das Ziel ist die Analyse und Bewertung des Potentials sozialer Netzwerke, um diese als ergänzende Hilfsmittel in bestehende Prozesse des Katastrophenmanagements zu integrieren.
Die Arbeit basiert auf einer strukturierten Literaturrecherche, die qualitätsgesicherte Werke, Fachzeitschriften und Konferenzbeiträge einbezieht.
Der Hauptteil gliedert sich in die Modellierung der Bevölkerungswarnung als Input-Output-System, die Analyse von Social Media zur Früherkennung sowie die Kategorisierung und Koordination freiwilliger Helfer.
Wichtige Begriffe sind Katastrophenschutz, Social Media Intelligence, Krisenbewältigung, Warn-Apps und Digital Volunteers.
Sie dienen der proaktiven Warnung, werden jedoch aufgrund des fehlenden Weckeffekts nur als ergänzender Baustein innerhalb einer umfassenden Warnstrategie betrachtet.
Da diese oft ohne formale Strukturen agieren, fehlt es an der notwendigen Koordination durch Krisenorganisationen, was zu ineffektiven oder sogar schädlichen Einsätzen führen kann.
Während Analytics den technischen Fokus auf das Sammeln und Visualisieren von Daten legt, zielt Intelligence darauf ab, daraus verwertbares Wissen für konkrete Entscheidungen in Krisensituationen abzuleiten.
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