POTENZIAL-
ANALYSE
Unternehmen erzählen
ihre Geschichte
Das Data-Mapping-Tool „Atlas“
KI-basierte Exploration großer Datensammlungen
DER ANLASS
Die NutzerInnen von Verkaufsplattformen werden häufig mit großen Sammlungen digitaler Inhalte konfrontiert, darunter Textdokumente, Audio- und Videodateien sowie Fotogalerien. Web-Plattformen wie Amazon und Spotify bieten daher digitale Werkzeuge zur besseren Erkundung und Verwaltung an, wie z.B. Kategorien zur Filterung von Objekten (z. B. „Kaffeehausmusik“), die Anzeige von Empfehlungen (z.B. „Noch mehr Musik, die dir gefällt“) und die Möglichkeit, eigene Listen zu erstellen (z. B. „Meine Workout-Musik“).
Im Webshop „Magdeburger Platte“ des Luftbildfotografen Steffen Lehmann findet man Luftbilder von Magdeburg und Umgebung über eine Stichwortsuche und das Durchscrollen von Fotogalerien (z.B. „Magdeburg von oben“). Beim explorativen Erkunden einer großen Galerie können BesucherInnen jedoch an ihre Aufmerksamkeitsschwelle stoßen. Die Bilder sind in einem Raster angeordnet. Ähnliche Bilder sind nicht immer nah beieinander. Die Navigation kann sich daher als schwierig erweisen.
DIE LÖSUNG
In der Forschung wurden zahlreiche explorative Suchwerkzeuge für grafische Benutzeroberflächen implementiert und analysiert. Für Personen mit geringer Programmiererfahrung kann es jedoch herausfordernd sein, diese auf eigene Datensammlungen anzuwenden. Das Mittelstand-Digital Zentrum Magdeburg hat das als niedrigschwellig postulierte Datenmapping- und Visualisierungstool „Atlas“ des US-amerikanischen Start-ups Nomic AI zur Potenzialanalyse und Demonstration ausgewählt. Mit „Atlas“ können große Datensammlungen per Drag & Drop eingelesen, bearbeitet und exploriert werden. Weitere mögliche Tools sind z.B. „Embedding Projector”, „Weaviate” sowie „Plotly” und „Dash”.
Mithilfe von Embedding-, Dimensionsreduktions- und Projektionstechniken wurden viele mit Wasserzeichen versehene Luftbilder automatisch als klickbare Punkte auf einer interaktiven Karte visualisiert. Dabei liegen ähnliche Bilder nahe beieinander. Die Luftbildvisualisierung stellt ein Werkzeug dar, das den BesucherInnen ein immersives Weberlebnis ermöglichen kann. Darüber hinaus könnten sie durch eine stichwortbasierte und thematische Suche bei der neugierigen Datenerkundung unterstützt werden. Eine interaktive Visualisierung könnte auch die Verwaltung von Fotos erleichtern.
“Das Potenzial für den Einsatz von KI in der Bildverarbeitung ist immens. Die Potenzialanalyse hat mir einen Einblick gegeben, wie mein Webshop zukünftig gestaltet werden könnte, um die BesucherInnen zum interaktiven Erkunden meiner vielfältigen Luftbilder einzuladen. Besonders spannend finde ich auch die KI-basierte Bildbearbeitung.”
DAS HAT ES GEKOSTET
Im Rahmen von zwei kostenfreien Digitalisierungssprechstunden wurde die Ausgangssituation des Luftbildfotografen Steffen Lehmann besprochen. Im Rahmen einer Potenzialanalyse wurden mögliche Herausforderungen bei dem Erkunden der digitalen Fotogalerie „Magdeburg von oben“ aufgezeigt. Die Häufigkeit von Begriffen in den Meta-Daten der Luftbilder wurden untersucht, um ein erstes Verständnis der Vielfalt der Fotogalerie zu gewinnen. Knapp 900 Luftbilder wurden mit dem kommerziellen Datenmapping-Tool „Atlas“ automatisch verarbeitet und visualisiert.
Zusätzlich wurden textuelle Bildbeschreibungen mit einem aktuellen GPT-Modell generiert. Diese wurden als separate Eingabe für das „Atlas“-Tool verwendet. Auf diese Weise wurde eine zweite Karte erstellt, die durch automatisch ergänzte natürlichsprachliche Bezeichnungen für Häufungsgruppen wie „Landschaft“ oder „Architektur“ gekennzeichnet ist. Sowohl die bild- als auch die textbasierte Karte sind auf der „Discover Atlas“-Website unter https://atlas.nomic.ai/discover zu finden, indem man „foto video lehmann“ in das Suchfeld eingibt.
DAS HAT DEM UNTERNEHMEN SEHR GEHOLFEN
Die Potenzialanalyse hat gezeigt, dass ausgewählte Techniken des Maschinellen Lernens NutzerInnen bei der Erkundung einer großen Bildgalerie unterstützen können. Die Analyse schloss mit einem Ausblick auf die Möglichkeiten der KI-gestützten Bildbearbeitung ab, wie z.B. das kontextbewusste Hinzufügen oder Entfernen von Inhalten. Die Ergebnisse der Zusammenarbeit bilden eine mögliche Grundlage für die zukünftige Gestaltung des Webshops.
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