Entwicklung eines Nachhaltigkeitsinformationssystems zur visuellen Analyse mithilfe von Sprach- und KI-Technologien
Dissertation von Patrick Schmelmer
Projektleitung: Prof. Dr. Christopher Almeling (FBW), Prof. Dr. Kawa Nazemi (FBMD), Prof. Dr. Melanie Siegel (FBMD)
Beteiligte Institutionen: Human-Computer Interaction & Visual Analytics (VIS), Zentrum für nachhaltige Wirtschafts- und Unternehmenspolitik (ZNWU)
Dauer: 01.10.2022 bis 31.03.2026
ikum
Die Berichterstattung deutscher Unternehmen über Nachhaltigkeitsaspekte ist in den letzten Jahren verstärkt in den Blickpunkt des öffentlichen Interesses gerückt. Kunden, Mitarbeitende, Kapitalgeber, Lieferanten, politische Akteure und die breite Öffentlichkeit wollen und müssen wissen, welche ökonomischen, ökologischen und sozialen Wirkungen unternehmerisches Handeln hat. Der Gesetzgebungsprozess in Bezug auf die Nachhaltigkeitsberichterstattung ist in Deutschland und auf europäischer Ebene zum heutigen Zeitpunkt noch nicht abgeschlossen und entwickelt sich dynamisch.
Hauptinstrument für die Nachhaltigkeitsberichterstattung deutscher Unternehmen sind deren (Konzern-) Lageberichte. Die Nützlichkeit von Nachhaltigkeitsinformationen in den Lageberichten ist derzeit aus unterschiedlichen Gründen eingeschränkt. Ziel des Forschungsvorhabens ist es, mithilfe semantischer Technologien Nachhaltigkeitsinformationen aus bestehenden Lageberichten deutscher Unternehmen zu extrahieren, zu visualisieren und auszuwerten. Dies soll die Nützlichkeit der Nachhaltigkeitsinformationen für die Leser der Lageberichte erhöhen, indem die Verständlichkeit verbessert wird und Vollständigkeit, Ausgewogenheit und die Vergleichbarkeit dieser Informationen beurteilt werden kann.
Hier für werden Informationen aus Lageberichten automatisiert durch Methoden der künstlichen Intelligenz extrahiert und semantisch formal modelliert. Die extrahierten und als Ontologie modellierten Informationsentitäten werden mit temporalen Daten angereichert und interaktiv visualisiert. Dadurch wird eine tiefgehende Analyse unterschiedlicher Unternehmen über einen längeren Zeitraum ermöglicht. Interaktive Visualisierungen, die eine direkte Kopplung mit Methoden des maschinellen Lernens und künstlicher Intelligenz vornehmen, ermöglichen verschieden „Sichten“ auf die schiere Menge an Daten und erlauben etwa Vergleichs- und Trendanalysen, Analysen der Entwicklung der Unternehmen und Potentialanalysen hinsichtlich der Nachhaltigkeit und Klimaneutralität. Es entsteht demnach ein Analyse- und Informationssystem, das sowohl unternehmensintern als auch von unterschiedlichen unternehmensexternen Personengruppen und Institutionen genutzt werden kann.
Bildquelle: PhotoMIX Company