Digital Humanism 2020ICT20-096

A Digital Well-Being Index for Vienna - Extracting Regional Indicators of Subjective Well-Being from Digital Content Streams


A Digital Well-Being Index for Vienna - Extracting Regional Indicators of...
Principal Investigator:
Co-Principal Investigator(s):
Ivo Ponocny (MODUL University Vienna)
Sabine Sedlacek (MODUL University Vienna)
Status:
Laufend (01.10.2021 – 30.09.2024)
Fördersumme:
€ 394.600

Wien wurde in den letzten Jahren regelmäßig als Stadt mit der weltweit besten Lebensqualität ausgezeichnet. Eine präzise Erfassung der zugrundeliegenden Daten ist eine wichtige Grundlage für politische Entscheidungen, wobei oft auf Umfragen zurückgegriffen wird. Diese sind nicht nur kostspielig und erfordern einen erheblichen organisatorischen Aufwand, oft sind auch keine Daten in einem lokalen Kontext verfügbar. Das DWBI-Projekt “Digital Well-Being Index Vienna” der Modul University Vienna will dem entgegenwirken: Wertungen und Emotionen sollen aus benutzergenerierten digitalen Inhalten extrahiert werden. Die mit automatisierten Verfahren gewonnenen Daten ergänzen bereits vorhandene Sozialindikatoren aus Fragebogenerhebungen um eine Vielzahl konkreter Details, die als Entscheidungsgrundlagen benötigt werden. Die Extraktion von Wissen aus Online-Daten erlaubt dabei eine umfassende und zeitnahe Analyse von Trends, ohne sich auf eine kleine Auswahl an Themen beschränken zu müssen. Dadurch sollen existierende Indikatorensysteme erweitert und neue Anwendungsfelder erschlossen werden. Das interdisziplinäre Vorhaben unter der Leitung von Prof. Arno Scharl, Prof. Ivo Ponocny und Prof. Sabine Sedlacek verbindet digitale und sozialwissenschaftlich-psychologische Forschung, wobei im Sinne des Digitalen Humanismus innovative Technologien eingesetzt werden, um die Anliegen und das Wohlergehen der Wiener Bevölkerung besser zu verstehen und damit auch fördern zu können.

 
 
Wissenschaftliche Disziplinen: Data science (40%) | Social statistics (30%) | Social psychology (15%) | Regional geography (15%)

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