AI4MediaData: Von Data Thinking zu datengestützten Entscheidungshilfen (Stand Nr. 43)

Hochschule Mainz | Fachbereich Wirtschaft | Forschungsgruppe WIMM
Projektpartner: ZDF Digital, Fraunhofer IAIS, DDG AG

Ziel des Projektes war es, Mediendaten mithilfe von KI-Methoden zu analysieren und die dabei gewonnenen Informationen in Form von datenbasierten Entscheidungshilfen zu verknüpfen, um deutschen und europäischen Medienunternehmen zu ermöglichen, von ihren Daten besser zu profi tieren und sich souverän gegenüber internationalen Wettbewerbern zu positionieren. Durch die intelligente Erhebung, Verwertung, Analyse und Bereitstellung der Daten soll dabei möglichst wenig personeller Ressourcenaufwand für die Unter-
nehmen entstehen. Darüber hinaus sollen die Medienunternehmen in die Lage versetzt werden, ihre Daten effizient, sicher und wirtschaftlich bereitzustellen und somit eine umfassende Wertschöpfungskette zu bedienen. Im Projekt wurden zwei Use Cases umgesetzt. Der im ersten Use Case entwickelte Algorithmus „Highlight Search“ bietet einen Ansatz, um emotionale Highlights in Reality-TV-Formaten zu identifi zieren. Auf Basis von audiovisuellen Features und Nutzungsdaten wurde ein Algorithmus entwickelt, der besonders emotionale Szenen in ganzen Episoden eines TV-Formats ermittelt und diese in Form von Schnittmarken in anpassbaren Längen ausgibt.
Der im zweiten Use Case entwickelte Algorithmus „Asset Match“ nutzt dafür die vorgestellte AI4Media-Data-Plattform und fungiert als datengetriebene Entscheidungshilfe in Form eines Empfehlungssystems. Hierzu werden die Inhalte der umfangreichen Archive eines Medienunternehmens mit zusätzlichen Metadaten angereichert, ähnliche Inhalte verknüpft und auf Basis einzelner Assets zueinander passende Inhalte empfohlen.

INTERAKTION
Eye Tracking und Facial Expression Recognition Technologie live erleben

ZIELGRUPPE
Ab Sekundarstufe II (ab ca. 16 Jahre, auch Erwachsene)