Als Australiens staatliche Forschungseinrichtung versetzt die Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO) seit über 85 Jahren die Grenzen des Möglichen. Heute arbeiten unter dem Dach des Forschungsinstituts mehr als 5 000 Mitarbeiter in 55 Zentren sowohl in Australien als auch im internationalen Ausland. Das Institut spielt eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Zusammenarbeit innerhalb Australiens nationalem Innovationssystem und unterstützt als "Trusted Advisor" Regierung, Industrie und Wissenschaft. Es rangiert in 14 von 22 Forschungsbereichen unter dem ersten Prozent der führenden Forschungseinrichtungen weltweit, wobei es in vier Forschungsfeldern zu den besten 0,1 Prozent der Welt zählt. Durch seine Innovation und Kompetenz platziert sich die CSIRO weltweit unter die Top 10 der wissenschaftlichen Einrichtungen für angewandte Forschung.

Das 2002 gegründete Black Dog Institute (BDI) ist eine gemeinnützige australische Forschungseinrichtung, die sich der Verbesserung der Diagnose, Behandlung und Vorbeugung verschiedener affektiver Störungen verschrieben hat. Sein Ziel ist die Aufklärung medizinischer Fachkräfte und der allgemeinen Öffentlichkeit über Probleme der psychischen Gesundheit. Im Rahmen seiner Forschungs- und Aufklärungsarbeit stellt es verschiedene Ressourcen, einschließlich Informationsblätter und Umfragen, auf seiner Website bereit. So verweisen Allgemeinärzte in Australien ihre Patienten auf das online verfügbare Mood Assessment Program (MAP) des BDI, das den Persönlichkeitstyp analysiert und hilft, zwischen Angstzuständen, bipolaren Gemütszustandsstörungen und den verschiedenen Subtypen der klinischen Depression zu unterscheiden. Mit neun leitenden Professoren und 12 beratenden Psychiatern sowie zahlreichen zuarbeitenden Fachkräften befindet sich das BDI weiterhin im Wachsen und zieht dabei führende Experten im Bereich der psychischen Gesundheit und mit diesen Auszeichnungen und neue Fördergelder an. So wurde Professorin Helen Christensen, Executive Director des BDI, im Jahr 2013 von der australischen Society for Psychiatric Research mit der renommierten Founders Medal ausgezeichnet.

Seit Mai 2014 führt das BDI gemeinsam mit der CSIRO Forschungsarbeiten zur Verwendung sozialer Medien für die Überwachung von Stimmungsänderungen auf internationaler Ebene durch. Die We Feel-Studie zieht enorme stichprobenartige Datenmengen an, so auch hunderte von Millionen Tweets, die täglich auf Twitter gepostet werden. Nachdem das Black Dog Institute von der CSIRO mit dieser Studie beauftragt wurde, half das Institut zunächst bei der Verfeinerung des Konzepts, das dann von der CSIRO implementiert wurde.

Wie bereits frühere Forschungsarbeiten der Boston Northeastern University gezeigt hatten, können Inhalt und Struktur von Tweets analysiert werden, um den emotionalen Gemütszustand des Verfassers zu ermitteln. So wurden in einer Studie des University of Vermont Complex Systems Center 5 000 der am häufigsten verwendeten Wörter aus einer Reihe von Quellen wie Google Books, New York Times-Artikeln und Twitter-Nachrichten extrahiert. Anhand dieser Wörter, die nach einem Rating von 1 (traurig) bis 9 (glücklich) bewertet wurden, wurde die Beziehung zwischen Glück und Zufriedenheit der amerikanischen Bevölkerung und verschiedenen aktuellen Mediennachrichten ermittelt.

Die Entwickler der We Feel-Studie wollten diese grundsätzliche Vorgehensweise auf etwa 19 000 öffentlich zugängliche Tweets pro Minute übertragen, was die Erhebung einer riesigen Menge mit der Stimmungslage verbundener Begriffe bedeutete. Die Wissenschaftler erhofften sich von dieser Studie ein besseres Verständnis der Beziehung zwischen Gemütsverfassung und sozialen und Umweltsfaktoren wie Wetter, Tageszeit und aktuellen Nachrichten.

Ihren Zielen stellten sich drei große Herausforderungen entgegen. Zunächst setzt die Masse der eingehenden Daten eine riesige und flexible Rechenleistung voraus, um die Tweets in Echtzeit erfassen und analysieren zu können. Als nächstes müssen die Daten sicher archiviert werden, damit die sich im Laufe der Zeit ergebenden Muster gemessen und veröffentlicht werden können. Schließlich war es den Entwicklern wichtig, die Ergebnisse der Öffentlichkeit in einer verständlichen Weise zur Verfügung stellen zu können. Hierfür benötigten sie eine Methode für die grafische Darstellung ihrer Ergebnisse in Echtzeit. Dazu sollte ein Farbcodierungssystem zur visuellen Kennzeichnung von Gemütsverfassungen verwendet werden, das auf den Datensatz der normativen emotionalen Ratings des der Ghent University (Belgien) angegliederten Center for Reading Research zurückgreifen würde.

Amazon Web Services (AWS) und sein Echtzeit-Datenverarbeitungsservice Amazon Kinesis waren für das We Feel-Team sofort attraktiv. "Wir wussten, dass AWS die Plattform und die Möglichkeiten bereitstellen konnte, die wir benötigten. Es stand also außer Frage, dass sich AWS für das Projekt eignen würde", erklärt Dr. Cécile Paris, Forschungsleiterin der Sprach- und sozialen Datenverarbeitung des CSIRO-Programms "Digital Productivity Flagship". AWS seinerseits erkannte das gleiche Potenzial für eine ergiebige Partnerschaft und entschied sich, das Projekt einschließlich seiner Produkte als Teil eines großzügigen Support-Pakets zu sponsern.

We Feel nutzt mehrere Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)-Instances zur Erfassung der Tweets von der öffentlichen Twitter-API bei durchschnittlich 19 000 Tweets pro Minute. Eine hiervon getrennte Amazon EC2 Instance verarbeitet die Tweets, wobei zunächst zur Ermittlung des Geschlechts die Benutzernamen analysiert werden und danach die verwendeten Begriffe untersucht werden, um den emotionalen Inhalt zu erfassen. Diese Informationen fließen in einen Amazon Kinesis-Stream, wobei die Tweets zur Archivierung in einen skalierbaren Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) kopiert werden. Der Stream wird von einer weiteren Amazon EC2 Instance überwacht, die alle fünf Minuten eine Zusammenfassung der Ergebnisse generiert und diese in eine Amazon DynamoDB-Datenbank überträgt. Brian Jin, Software Engineer und Research Project Officer bei CSIRO, überprüft diese Instances regelmäßig mittels Amazon CloudWatch, so dass irreguläre Netzwerkaktivitäten sofort auffallen. Amazon Route 53 leitet schließlich den eingehenden Web-Datenverkehr auf die We Feel-Website, die ebenfalls auf AWS gehostet ist.

Finanziell unterstützt durch CSIRO verwendet das We Feel-Team nun AWS zur Analyse von hunderten Millionen von Tweets, bevor es die Ergebnisse auf seiner Website veröffentlicht. Das Ergebnis sind bahnbrechende Erkenntnisse über die emotionale Verfassung einer großen und demografisch breit gefächerten Bevölkerung. Die Ergebnisse können auf der Website nach Geschlecht, Ort und emotionaler Qualität durchsucht werden. Zurzeit sind sechs emotionale Hauptkategorien – von Freude bis Angst – definiert, die wiederum in feinere Gemütsverfassungen wie Optimismus oder Nervosität unterteilt sind.

"Es ist ein beeindruckendes Tool", meint Dr. Paris. "Mit AWS konnten wir die Anwendung in nur wenigen Monaten in Betrieb nehmen und jetzt ermöglicht es uns die Analyse von Millionen von Tweets in Echtzeit."

We Feel stellt eine makroskopische Sicht bereit, anhand der Forscher Stimmungsänderungen mit sozialen Kontexten in Beziehung setzen können. "Beispielsweise zeigten sich 2014, als der australische Haushaltsplan bekannt gegeben wurde, in der australischen Bevölkerung interessante Änderungen der emotionalen Verfassung", so Dr. Paris. "In den darauf folgenden Wochen ermittelten wir einen 30 %-igen Anstieg von Tweets mit ängstlicher Grundstimmung und einen 27 %-igen Anstieg von Tweets, deren Grundton eindeutig verärgert war. Eine derartige Analyse ist ein absolutes Novum."

Besonders wichtig aber ist es, dass die Rechenleistung von AWS den Forschern ermöglicht, sich ohne Sorgen um die Stabilität der IT-Infrastruktur ganz auf die Ergebnisse ihrer Studie zu konzentrieren. "Im Mai 2014 erlebten wir einen ungewöhnlichen Anstieg der Besucherzahlen. An nur einem Tag erhielten wir auf der We Feel-Website 28 000 Zugriffe, die sich im Laufe des Monats zu insgesamt 70 276 Zugriffen summierten", berichtet Jin. "Aber es gab keinerlei Verzögerungen oder Ausfälle. Seit der Implementierung sind wir, abgesehen von einem Tag für ein geplantes Netzwerk-Redesign, praktisch zu 100 Prozent online."

Begeistert ist Jin vor allem auch von Amazon Kinesis, dem er die Agilität zuschreibt, die für die Auswertung und Kommentierung der ungeheuren Tweet-Mengen in Echtzeit erforderlich ist. "Wir hatten Bedenken, dass das System bei der Masse der eingehenden Daten in die Knie gehen würde, aber wir hatten bisher noch keine Systemausfälle aufgrund der schwankenden Volumen", fügt er hinzu. "Durch die Aufrechterhaltung eines 24-Stunden-Puffers stellt uns Amazon Kinesis eine eigene Fehlertoleranz bereit, sodass wir uns wirklich kaum Sorgen machen müssen."

Zur Erweiterung seiner Forschungsarbeiten sucht das We Feel-Team nun weitere Fördergelder. Geplant ist eine bessere Nutzung der Twitter-Standortdaten, um den Weg für die Analyse der Beziehung zwischen Standort und emotionaler Verfassung zu ebnen. Letztlich versprechen mehr Kenntnisse über das "Wann, Warum und Wo" von Stimmungsänderungen ganzer Nationen oder Bevölkerungsschichten einen großen Gewinn für Organisationen wie das BDI bei der genauen Ausrichtung ihrer Informationen und Services im Bereich der psychischen Gesundheit. Dies könnte die psychische Gesundheitsfürsorge für Menschen genau auf die Zeiten abstimmen, zu denen sie den größten seelischen Belastungen ausgesetzt sind.

"Ohne die Leistung und Flexibilität der AWS-Plattform wäre dieses Projekt nicht möglich gewesen", schließt Professor Christensen. "Die Ergebnisse, die wir bisher erreicht haben, übertreffen unsere Erwartungen bei Weitem."

Weitere Informationen zur Unterstützung von Gesundheitsdienstleistern durch AWS finden Sie auf unserer Detailseite zu Lösungen für die Gesundheitsversorgung.