Das Projekt Innovative Hochschule Potsdam – kurz Inno-UP – ist Teil der Bund-Länder-Initiative „Innovative Hochschule“. Es überträgt Ziele und Maßnahmen der Transferstrategie der Universität Potsdam strategisch, strukturell und operativ auf den Universitätscampus Potsdam-Golm. Der Wissens- und Technologietransfer aus Lehre und Forschung in die regionale Gesellschaft und Wirtschaft soll nachhaltig gefördert werden. Um das zu erreichen, werden die drei thematischen Schwerpunkte Technologiecampus, Bildungscampus und Gesellschaftscampus auf dem Universitätscampus Potsdam-Golm etabliert.

Das Teilprojekt ONE.UP, das primär am Lehrstuhl für Komplexe Multimediale Anwendungsarchitekturen angesiedelt ist, fokussiert sich auf die Analyse von transferbezogenen Daten und ist somit ein Querschnittsthema im Projekt Innovative Hochschule Potsdam. Die Ergebnisse der Analysen sollen in einem personalisierbaren Dashboard visualisiert werden und bieten somit transferaktiven Personen die Möglichkeit, anhand der ausgewerteten Daten Entscheidungen zu treffen.

Ein wichtiger Bestandteil für die Analyse ist die Datenbasis. Neben der Güte der Daten ist auch die Datenaufbereitung für ein stetig aktuelles Dashboard relevant, das heißt die auszuwertenden Daten müssen in maschinenlesbarer und automatisch abrufbarer Form zur Verfügung stehen. Eines unserer Ziele ist es daher, einen strukturellen Wandel in vorhandenen Verfahren der transferbezogenen Datenerhebungen begleitend einzuleiten. Besonders um bestehende technische Entwicklungen der Universität Potsdam nachhaltig zu nutzen, werden auch existierende Datenquellen hinsichtlich ihrer Perspektive, ob und wie diese im Transfer eingesetzt werden können, analysiert.

Viele Wissenschaftler:innen erlernen Fähigkeiten, um innerhalb ihrer wissenschaftlichen Gemeinschaft zu kommunizieren, verlernen dabei aber die Sprache und die Plattformen, um ein Publikum außerhalb ihrer Gemeinschaft zu erreichen. Wenn Wissenschaftler:innen bereit sind, ihre Kommunikationssphären zu öffnen, sollte die Suche nach einem Medium und der geeigneten Sprache im besten Fall nicht zu aufwändig sein. Unser Ansatz besteht darin, die Medienlandschaft nach den gewählten Forschungsthemen zu scannen und sie für die Forscher so aufzubereiten, dass sie wissen, welche ihrer Forschungsthemen derzeit in der Gesellschaft diskutiert werden. Mit diesem Wissen können Forscher:innen Medien mit bestimmten thematischen Schwerpunkten finden und dies für eine gezielte und sprachliche angepasste Kommunikation nutzen.

Wir haben eine Infrastruktur entwickelt, um Daten zu aggregieren, Erkenntnisse zu gewinnen und die Ergebnisse in einem Dashboard zu visualisieren. Um die Daten zu sammeln, haben wir systematisch Zeitungsartikel gesammelt, die sich mit den Aktivitäten von Universitäten befassen. Für den entstandenen Prototypen ist dies die einzige Datenquelle, aber die flexible Architektur ist offen für weitere Textquellen offen. Zur Berechnung der Erkenntnisse setzen wir eine Werkzeugkette aus verschiedenen etablierten Algorithmen aus dem Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung ein. Die Herausforderung besteht darin, einerseits automatisch aussagekräftige Themen aus den Texten zu extrahieren und andererseits diese Themen mit Forschungsthemen zu verknüpfen. Sobald die Forschungsthemen mit den Artikeln verknüpft sind, können sie in Form von Reichweite oder Anzahl der Artikel quantifiziert werden. Zur Visualisierung gibt es verschiedene Diagramme.