Prototyp Details
Prototyp:
Event Matching: Verknüpfen von kulturbezogenen Veranstaltungen aus Webseitendaten mit Lerninhalten
Forscher:
Bernhard Göschlberger /Fabian Dopler
Kompetenz:
Data Analytics / App Development
Studio:
Data Science / MoKnowLab
Event Matching
Verknüpfen von kulturbezogenen Veranstaltungen aus Webseitendaten mit Lerninhalten
Hintergrund
Das Unternehmen Hublz GmbH entwickelt digitale Schnitzeljagden für kulturinteressierte Benutzer*innen. Diese Schnitzeljagden sollen (automatisiert) mit dazu passenden räumlich als auch zeitlich passenden Kulturveranstaltungen angereichert werden und dem/der Benutzer*in als Empfehlung dargestellt werden.
Methode
Im Zuge des FFG Innovationsschecks für das Unternehmen Hublz GmbH wurde ein Prototyp entwickelt, mit dem es möglich ist kulturbezogene Veranstaltungsdaten sowohl aus mehrere (a) strukturierten als auch (b) unstrukturierten Datenquellen abzufragen.
Gemeinsam mit dem/der Auftraggeber*in wurde ein Strichprobendatensatz hinsichtlich der Zielgruppenzuordnung gelabelt.
Auf Basis von Labeled-Data wurden unterschiedliche Supervised Learning Ansätze untersucht und ein entsprechender Classifier trainiert. Mittels Jupyter Notebook wurde ein minimalistischer Web-Prototyp zum Experimentieren entwickelt.
Ziel
Ziel war es, Events aus öffentlich verfügbaren Quellen möglichst präzise den geeigneten Zielgruppen zuzuordnen.
Zwölf Zielgruppen wurden vom Auftraggeber definiert. Beispiele dafür sind etwa:
- F1 – Familien mit Kindern unter 6
- F3 – Familien mit Jugendlichen von 10 bis 14
- J1 – Jugendliche zwischen 14 und 20
- TH – Erwachsene, die gerne Theatervorstellungen besuchen
- BA – Erwachsene, die gerne in Tanzvorstellungen gehen
Welche Innovationen bietet der Prototyp?
- Datenausgangsbasis für eine wirtschaftliche Verwertung durch die/den Auftraggeber*in
- Höheres Interesse der Endnutzer*innen an zielgruppenspezifisch beworbenen Veranstaltungen
- Zielgruppen-Klassifikationsschema
- Klassifikation auf Basis von unstrukturiertem Text
