Bei der prädiktiven Analytik werden in (Beobachtungs-) Datenreihen auftretende Muster ermittelt, zum Beispiel um (Natur-) Phänomene besser zu verstehen und vorherzusagen, wie diese in Raum und Zeit in Erscheinung treten.

"Big Data" bezeichnet Anhäufungen von Daten verschiedener Typen und von unterschiedlicher Qualität, welche mit hohem Durchsatz und in grossen Volumina erzeugt werden, so dass sie mit herkömmlichen Methoden nicht verarbeitet werden können.

Das Projekt hat die Entwicklung von innovativen Methoden und Modellen zum Ziel, zunächst um Entscheidungsträger bei der Abschätzung der Gefährdung durch den Ausbruch einer ansteckenden Krankheit zu unterstützen und das räumlich-zeitliche Muster einer Krankheitsausbreitung vorherzusagen.

Das Projekt ist Teil des NFP 75 Projekts "PIG DATA: Health Analytics for the Swiss Swine Industry". Entsprechend werden Fälle von Schweinekrankheiten untersucht, die auch für andere Tierarten und den Menschen ansteckend sind. Die entwickelten Methoden und Modelle sollen aber breit anwendbar sein, beispielsweise auch um die Entwicklung von Phänomenen in der Ökosystemforschung vorherzusagen.

Die Abbildung zeigt die Ausgangslage am Beispiel des Auftretens von Aviärer Influenza: Vor Beginn des Vogelzugs im Herbst 2006 verboten die Behörden die Freilandhaltung von Geflügel im Umkreis von einem Kilometer um die grösseren Seen und Flüsse im Mittelland. Diese vorsorgliche Massnahme wurde damit begründet, dass Fälle von für Menschen (und Schweine) pathogener "Vogelgrippe" (H5N1) vorwiegend bei Wasservögeln an den grossen Seen beobachtet wurden. Zudem hegte man den Verdacht, Zugvögel könnten das Virus verschleppen.

Die Massnahme ging von einem einfachen Modell mit den Eingangsgrössen "exponiertes Gewässer", "Jahreszeit" und der Ausgangsgrösse "Schutzzone" aus. Im hier vorgestellten Projekt sollen komplexere Modelle untersucht und Methoden entwickelt werden, die raffinierter sind als das Erstellen eines Puffers um exponierte Gewässer.