Im Rahmen des BMBF-Projekts KOGGE (Kommunale Gewässer Gemeinschaftlich Entwickeln) stehen neben hydrologisch-hydraulischen Fragestellungen auch die Verwendung innovativer Methoden zur Erfassung und Verarbeitung von Daten im Vordergrund. Einer dieser Ansätze ist die Integration von verortbaren Informationen aus sozialen Netzwerken wie Twitter. Die beiden größten Herausforderungen beim Sammeln und Lokalisieren von Tweets – fehlende Lokalisationsinformation und geringes Nachrichtenaufkommen – wurden durch eine mehrschichtige Architektur des Harvesters sowie eine Erweiterung des Themenfelds auf alle Nachrichten mit Bezug zur Hansestadt Rostock gelöst. So wird versucht, auf Basis des Nachrichtentexts, der Nutzerinformationen und eventuell verfügbarer Geokoordinaten über Textvergleichsalgorithmen, Verschneidungen und Entfernungsberechnungen jede Nachricht mit Bezug zu Rostock zu verorten und schließlich zu kategorisieren. Umgesetzt wurde der Twittermonitor auf Basis von Python (Back-End) und JavaScript (Front-End). Das Front-End bietet schließlich mehrere Methoden zur Visualisierung (Punktdichte, Themen, Nachrichteninformation als solches). Mit dem entwickelten Monitor konnten in gut einem Monat in Rostock im Mittel 348 Nachrichten pro Tag verortet werden, wobei der Anteil der Nachrichten, die auf Straßen oder Points of Interest hinweisen, bei 12% liegt. Mittels der Zuordnung von Themen ist es möglich, spezifische Hotspots und Ereignisse in der Hansestadt anhand von Tweets zu lokalisieren. Am zeitlichen Verlauf lässt sich erkennen, dass die Rostocker am Samstag am aktivsten in sozialen Netzwerken sind, zwischen 14 Uhr und 16 Uhr erreicht die Nutzeraktivität ihren Höhepunkt. Die Anwendung ist in der Lage, geographische Informationen aus Social Media in Echtzeit entscheidungsunterstützend sowohl im Bereich der Planung als auch in Extremsituationen, wie Starkniederschlägen, bereitzustellen.

Schlüsselwörter:Soziale Medien, Twitter, Gazetteer-Matching, Lokationsidentifikation, Citizen Science