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Die in der TV-Serie "Game of Thrones" (GOT) geschaffenen Szenerien, haben einen Informatik-Kurs an der Technischen Universität München (TUM) zu einer ungewöhnlichen Abschlussarbeit inspiriert: Die Studierenden entwickelten Anwendungen, die das Internet nach Daten über Game of Thrones durchsuchen und die Zahlen aufbereiten. Ihre Website präsentiert die Ergebnisse der Berechnungen, beispielsweise welche der Figuren der Serie in der kommenden sechsten Staffel vermutlich als nächstes sterben wird.
Kurz vor dem Start der sechsten Staffel der TV-Serie „Games of Thrones“ haben Informatik-Studierende der Technischen Universität München ein Projekt realisiert, das Fans der Serie wichtige Fragen beantwortet: Hat Jon Snow die fünfte Staffel überlebt? Welche Figur der Serie wird als nächstes sterben?
In ihrem Kurs entwickelten die Studierenden Programme, die das Internet nach Informationen über die Serie durchsuchen und diese so aufbereiten, dass daraus die Wahrscheinlichkeit abgeleitet werden kann, welcher der Serien-Charaktere voraussichtlich als nächstes sterben wird.
Der Algorithmus, der 74 Prozent aller bisherigen Todesfälle in der Serie richtig voraussagen konnte, hat für die kommende Serie einige Überraschungen auf Lager: Figuren, die sich bisher in Sicherheit wiegen konnten, sind danach in akuter Lebensgefahr.
Das Programm prognostiziert beispielsweise, dass der Schurke Ramsey Snow (64 Prozent voraussichtliche Todeswahrscheinlichkeit in der kommenden Staffel) eher überlebt, als sein geflüchteter Gefangener und Todfeind Theon Greyjoy (74 Prozent Todeswahrscheinlichkeit). Auch zum Schicksal von Jon Snow, der im Finale der fünften Staffel von seinen Freunden verraten wurde, hat der Algorithmus eine klare Antwort.
Maschinelles Lernen und das Twitter-Seismometer
Auf der Website https://got.show/ präsentieren die Studierenden die wichtigsten der von den verschiedenen Werkzeugen des maschinellen Lernens generierten Daten. Die Website analysiert auch, was die Fans auf Twitter über Hunderte von GoT-Charaktere sagen.
Über die Prognosen hinaus programmierten die Studierenden auch eine interaktive Karte. Mit ihr können Fans die Game of Thrones-Welt erkunden und die Reisen der wichtigsten Figuren nachvollziehen.
In Deutschland startet die sechste Staffel der amerikanischen Kult-Serie parallel zur US-Ausstrahlung in der Nacht vom 24. auf den 25. April beim Sender Sky, wahlweise in der englischen Originalfassung oder der deutschen Synchronisierung.
Big Data hilft bei Lösung realer Probleme
„Dieses Projekt hat uns eine Menge Spaß bereitet“, sagt Dr. Guy Yachdav, der den Kurs geleitet und das Projekt konzipiert hat. „In unserer Forschungsgruppe konzentrieren wir uns normalerweise darauf, mit Data Mining und Algorithmen des maschinellen Lernens komplexe biologische Fragen zu beantworten. Für dieses Projekt haben wir diese Techniken ebenfalls eingesetzt, nur das diesmal der Untersuchungsgegenstand eine beliebte TV-Serie war.“
„Data Mining und maschinelles Lernen sind die Werkzeuge, die es der digitalen Medizin ermöglichen, von der modernen Biologie für Diagnose, Behandlung und Prävention von Krankheiten zu profitieren. Mit diesem Projekt haben wir ein didaktisches Juwel geschaffen, das bei den Studierenden große Begeisterung für diese Fächer entzündet hat“, resümiert Burkhardt Rost, Professor für Bioinformatik an der Technischen Universität München. „Und die im Projekt geschaffenen interaktiven Karten beinhalten einen völlig neuen Ansatz zur Datenvisualisierung - dem werden wir auch wissenschaftlich nachgehen.“
http://www.rostlab.org Website des Lehrstuhls
https://got.show/ Studentische GoT-Website
http://www.in.tum.de Website der Fakultät für Informatik
Maschinelles Lernen erlaubt Vorhersagen über den weiteren Verlauf der Serie Game of Thrones
Christian Dallago / TUM
None
Die Studierenden des JavaScript-Kurses
Lothar Richter / TUM
None
Criteria of this press release:
Journalists, Scientists and scholars, Students, Teachers and pupils, all interested persons
Cultural sciences, Information technology, Language / literature, Media and communication sciences, Teaching / education
transregional, national
Miscellaneous scientific news/publications, Research results
German
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