Exdigit Projekte

Projektbeschreibung

Wie viele andere Freilichtmuseen sammelt auch das Salzburger Freilichtmuseum Orte. Nicht nur Gebäude aus der umliegenden Landschaft werden auf das Museumsgelände verlegt, sondern es werden auch zahlreiche zusätzliche Informationen über diese Orte zusammengetragen. Obwohl relevantes Wissen beispielsweise durch die im Museum durchgeführten Forschungen verfügbar ist, ermöglichen es traditionelle Kommunikationsformen den Besuchern nicht, den Reichtum dieser Orte in vollem Umfang zu erleben.

Im Rahmen des Projekts erforschen Eugen Unterberger und seine Mitarbeiter neue Formen der digitalen Kommunikation, die multi- und intermediale Elemente zu multimodalen Erzählungen verbinden. Anhand eines speziellen Prototyps wird untersucht, wie diese verschiedenen Kommunikationsformen miteinander verwoben werden können, um ein interaktives Erlebnis des Ortes zu schaffen – eines, das sowohl kulturelle als auch persönliche Bedeutung vermittelt.

• Fördergeber: Land Salzburg
• Laufzeit: 10/2025 – 04/2027
• Budget: 97.136 Euro
• Projektpartner: Universität Salzburg (Lead) | Salzburger Freilichtmuseum
• Projektleiter:
  • Eugen Unterberger
  • Franz-Benjamin Mocnik (Co-Projektleiter)
• Projektmitarbeiter: 
  • Michael Span (Salzburger Freilichtmuseum)
  • Peter Fritz (Salzburger Freilichtmuseum)

Webseitenlink

https://www.plus.ac.at/germanistik/forschung/kulturelles-wissen-in-kontext-setzen/

Projektbeschreibung

In den Jahren 1525/26 revoltierten Bauern und Gewerke gegen die strenge Herrschaft von Fürsterzbischof Lang. Es kam zu bewaffneten Auseinandersetzungen, Burgen und Städte wurden belagert, und Kardinal Lang musste sich in die Festung Hohensalzburg zurückziehen. Der Erfolg der heute als Salzburger Bauernkriege bekannten Aufstände war jedoch nur von kurzer Dauer, da sie schließlich blutig niedergeschlagen wurden.
Im Projekt „Bauernkriege digital” untersucht Eugen Unterberger, wie solche bedeutenden Ereignisse im Zeitalter der digitalen Information vermittelt werden können. Im Mittelpunkt stehen dabei innovative Methoden der multimodalen Kommunikation, die in der gemeinsamen Multimedia-Ausstellung „Der Aufstand” auf der Burg Hohenwerfen erprobt werden. In begleitenden Forschungen untersucht das Team, wie Design, Kommunikationsstrategien und verschiedene Medien die Besuchererfahrung beeinflussen.

• Fördergeber: Europäische Union | LEADER-Programm
• Laufzeit: 10/2025 – 10/2027
• Budget: 155.658,57 Euro
• Projektpartner: Universität Salzburg (Lead) | Salzburger Burgen und Schlösser GmbH (Marcus Hank | Burg Hohenwerfen)
• Projektleitung:
  • Eugen Unterberger

Projektbeschreibung

Die Digitalisierung des Gesundheitswesens verändert Prävention, Diagnostik und Therapie grundlegend, insbesondere in der kardiovaskulären Medizin. Wearables, mobile Sensoren und Gesundheits-Apps ermöglichen eine kontinuierliche, patientenzentrierte Datenerhebung und eröffnen damit bislang ungeahnte Möglichkeiten für eine personalisierte Versorgung. Gleichzeitig erzeugen diese Technologien Daten, die hochkomplex, unregelmäßig und häufig unvollständig sind, was traditionelle statistische Ansätze vor erhebliche methodische Herausforderungen stellt.

Dieses Projekt entwickelt neue statistische Methoden, die gezielt auf digitale Gesundheitsdaten zugeschnitten sind. Der Schwerpunkt liegt auf der Evaluation digitaler Gesundheitsinterventionen in Settings mit hochdimensionalen, verrauschten und zwischen Individuen stark heterogenen Daten. Besonderes Augenmerk gilt komplexen Studiendesigns, darunter longitudinale Monitoring-Ansätze, N-of-1-Studien sowie Studien mit kleinen Stichproben, die sowohl in der kardiovaskulären Versorgung als auch in der Forschung zu seltenen Erkrankungen zunehmend an Bedeutung gewinnen.

Der methodische Rahmen basiert auf fortgeschrittenen nichtparametrischen statistischen Verfahren. Diese verzichten auf starke Verteilungsannahmen und eignen sich daher besonders für Daten, die durch fehlende Werte, Ausreißer, unregelmäßige Messzeitpunkte und eine ausgeprägte interindividuelle Variabilität gekennzeichnet sind. Ziel ist es, auch unter herausfordernden Datenbedingungen, unter denen konventionelle Methoden häufig versagen, statistisch robuste und klinisch aussagekräftige Schlussfolgerungen zu ermöglichen.

Ein zentrales Ziel des Projekts ist die praktische Umsetzung. Die entwickelten Methoden werden in benutzerfreundliche R-Softwarepakete überführt und damit nicht nur für Statistikerinnen und Statistiker, sondern auch für klinische Forschende und angewandte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler zugänglich gemacht. Durch die Verbindung von methodischer Innovation und Anwendbarkeit in der Praxis unterstützt das Projekt die evidenzbasierte Bewertung digitaler Gesundheitstechnologien und trägt zu einer zuverlässigeren und stärker personalisierten kardiovaskulären Versorgung bei.

• Fördergeber: FWF | Elise-Richter-Programm
• Laufzeit: 09/2025 – 12/2029
• Budget: 466k Euro
• Projektpartner: Salzburg Research (anstellende Institution) | Universität Salzburg (EXDIGIT | Habilitation)
• Projektleitung:
  • Anna Eleonora Carrozzo

Projektbeschreibung

Anhand konkreter Anwendungsbeispiele werden die rechtlichen Rahmenbedingungen und technischen Möglichkeiten für den Einsatz von Large Language Models (LLMs) in der Verwaltung analysiert. Im Fokus steht die Automatisierung repetitiver Aufgaben, z.B. die Prüfung der Vollständigkeit von Anträgen auf Heizkostenzuschuss oder Wohnbeihilfe. Dabei werden unterschiedliche datenschutzfreundliche LLMs mit ihren jeweiligen Stärken und Schwächen interdisziplinär erforscht und bewertet.
Auf Seiten der DAS-Fakultät werden hierzu unter Anderem umfangreiche experimentelle und prototypbasierte Untersuchungen zur verwaltungsspezifischen LLM-Anpassung, die auch den in diesem Feld vorherrschenden, besonderen rechtlichen Anforderungen genügt, durchgeführt.

Mit der fakultätsübergreifenden Zusammenarbeit zwischen Rechts- und Digitalwissenschaften stellt RAPID nicht zuletzt auch ein weiteres Ergebnis der vom Land Salzburg geförderten Exdigit-Initiative dar.

RAPID untersucht die Potenziale von Künstlicher Intelligenz (KI) in der staatlichen Verwaltung.

• Fördergeber: Land Salzburg
• Laufzeit: 01/2026 – 12/2028
• Budget: 590k Euro
• Projektpartner: Prof. Sebastian Krempelmeier (Universität Salzburg, FB Öffentliches Recht) | Land Salzburg (unterstützender Partner ohne eigene Finanzierung oder Aufgaben)
• Projektleiter:
  • Frank Pallas
• Projektmitarbeiter*innen:
  • Pia Neuwirth
  • Martin Wiesinger

Projektbeschreibung

Das Ziel von DAWN ist es, die Ressourcennutzung im Energiesystem durch Digitalisierung und effektive Datennutzung zu optimieren. Das Projekt zielt darauf ab, eine hochwertige Datengrundlage zu schaffen, die für genauere Prognosen und eine gezielte Ressourcenzuweisung genutzt werden kann. Zu diesem Zweck wird durch die Erfassung und Analyse von Messwerten, wie z. B. Smart-Meter-Daten oder zusätzlichen Messungen im Niederspannungsnetz, eine zuverlässige Datenbank aufgebaut. Diese Daten werden zur Verbesserung der Netzberechnungen und Prognosen beitragen. Darüber hinaus werden erste datengestützte Analyse- und Prognosemodelle entwickelt und Optimierungspotenziale identifiziert. Die Forschungsfragen richten sich sowohl an Netzbetreiber als auch an Energieversorger und schaffen damit die Grundlage für ein Innovationsökosystem im Smart Grid.

Für Netzbetreiber untersucht die Forschung, wie Daten von intelligenten Zählern genutzt werden können, um ein besseres Verständnis der Auswirkungen von Kundeninstallationen auf das Netz zu gewinnen. Zu den wichtigsten Fragen gehören die Identifizierung von Installationsmerkmalen (z. B. Photovoltaikanlagen, Ladestationen für Elektrofahrzeuge) und deren Einfluss auf das Netzverhalten. Ziel ist es, synthetische Last- und Erzeugungsprofile zu verbessern und die Elastizität der Kunden zu analysieren. Für Energieversorger untersucht die Studie, wie repräsentative Echtzeitdaten genutzt werden können, um die Restlast (als Teil der Gesamtlast der Bilanzgruppe) im Energiehandel besser vorherzusagen. Zu den wichtigsten Fragen gehören die Auswahl und Anzahl der Kundeninstallationen, deren Live-Daten erfasst werden sollen, sowie die saisonalen und situationsbedingten Schwankungen der erforderlichen Datenquellen.

Die PEPSys @ PLUS-Gruppe erforscht die Anwendung von Datenschutztechniken – insbesondere Anonymisierungsschemata – auf die verwendeten Daten und führt Experimente durch, die die Wechselwirkungen zwischen Anonymisierung und Datennutzbarkeit beleuchten und insbesondere empirisch fundierte Kompromisse unterstützen.

• Fördergeber: Land Salzburg
• Laufzeit: 01/2025 – 12/2026
• Budget: 460k Euro
• Projektpartner: Salzburg Research | FH Salzburg | Salzburg AG | Salzburg Netz GmbH | Innsbrucker Kommunalbetriebe | TINETZ-Tiroler Netze GmbH
• Projektleiter:
  • Frank Pallas
• Projektmitarbeiter: 
  • Jens Leicht

Projektbeschreibung

Das übergeordnete Ziel des Forschungs- und Transferzentrums für datengetriebene Evaluation von Sicherheits- und Datenschutztechnologien ist der Aufbau und die Umsetzung von umfassendem, nicht-diskriminierendem und offen zugänglichem Wissen im Bereich Cybersicherheit und Datenschutz. Zu den Aktivitäten zählen insbesondere der Technologietransfer für die Öffentlichkeit, politische Entscheidungsträger:innen, regionale Unternehmen sowie Studierende von Partnerorganisationen in der gesamten Region Salzburg. Das unabhängige, kooperative Forschungs- und Transferzentrum wird bestehende Forschungsgruppen und Aktivitäten der beteiligten Institutionen im Sinne der Smart-Specialisation-Strategie synergetisch integrieren. Darüber hinaus trägt das Zentrum zur Profilbildung, Spezialisierung und Sichtbarkeit der Forschungseinrichtungen in diesem Bereich bei und fördert eine langfristige und nachhaltige Personalentwicklung im F&E-Sektor.

Die Arbeitsgruppe PEPSys @ PLUS wird sich insbesondere mit dem Transfer von Datenschutzansätzen und -technologien in die praktische Anwendung in realen, unternehmensnahen Systemen sowie mit der Etablierung fundierter techno-rechtlicher Bewertungsmodelle befassen.

• Fördergeber: EU EFRE | Austria Wirtschaftsservice | Land Salzburg
• Laufzeit: 01/2026 – 12/2028
• Budget: ca. 3,0M Euro
• Projektpartner: FH Salzburg
• Projektleiter:
  • Frank Pallas

Projektbeschreibung

Weltweit sind über 300 Millionen Menschen von rund 7.000 seltenen Krankheiten betroffen. Weniger als 5 % dieser (seltenen und extrem seltenen) Erkrankungen verfügen über eine zugelassene Therapie. Die durchschnittliche Zeit bis zur Diagnose bekannter Krankheiten beträgt vier Jahre, doch die Hälfte der Patienten erhält nie eine definitive molekulare Diagnose.

Mit einem geschätzten Gesamtbudget von 380 Millionen Euro bis 2031 will ERDERA einen wesentlichen Beitrag zur Bekämpfung seltener Krankheiten leisten, indem es patientenorientierte Forschung zur Entwicklung neuer Behandlungs- und Diagnosemethoden unterstützt und das Potenzial von Gesundheits- und Forschungsdaten, künstlicher Intelligenz (KI) und digitalen Technologien nutzt. Die Europäische Union steuert über Horizon Europe rund 150 Millionen Euro zu dieser kofinanzierten Partnerschaft bei, während der Rest der Finanzierung von den Mitgliedstaaten, den mit Horizon Europe assoziierten Ländern sowie durch Geld- und Sachleistungen von öffentlichen und privaten Partnern aufgebracht wird. Aufbauend auf den soliden Grundlagen, die durch das Europäische Gemeinschaftsprogramm für seltene Krankheiten (EJP RD) geschaffen wurden, bringt ERDERA die Gemeinschaft, die Daten und die Ressourcen zusammen, um Prävention, Diagnose und Behandlung zu beschleunigen.

Die Forschungsgruppe von Georg Zimmermann ist Teil des Arbeitspakets (WP) 19 zum Thema „Methodische Unterstützung“: Dieses WP wird zum Wissenstransfer in den Bereichen (Bio-)Statistik, Datenwissenschaft, Epidemiologie, KI und maschinelles Lernen beitragen. Die Methoden werden in enger Zusammenarbeit mit den klinischen Experten innerhalb von ERDERA und anderen Partnern evaluiert und iterativ verfeinert. Der Schwerpunkt liegt auf klinischen Studien, epidemiologischen Studien, Registern, RWD und Kombinationen davon. Die Übertragbarkeit der Forschungsergebnisse wird durch die Zusammenarbeit mit der ERDERA Regulatory Support Group sichergestellt, um die Möglichkeit der Durchführung der Qualifizierungsverfahren der Europäischen Arzneimittelagentur (EMA) zu erörtern.

• Fördergeber: EU – Horizon Europe
• Laufzeit: 09/2024 – 08/2031
• Budget: 380 Mio Euro
• Projektpartner: 171 public / private partners | Institut National de la Sante et de la Recherche Medicale (Lead)
• Projektleiter:
  • Georg Zimmermann
• Projektmitarbeiterin:
  • Wanda Lauth

Projektbeschreibung

Weltweit leben über 300 Millionen Menschen, darunter 30 Millionen in Europa, mit einer seltenen Krankheit. Die meisten der 7.000 identifizierten seltenen Krankheiten sind extrem selten und es gibt keine zugelassenen Behandlungsmethoden. Forschung ist von entscheidender Bedeutung, doch Herausforderungen wie begrenzte Patientengruppen, hohe Symptomvariabilität, Schwierigkeiten bei der Rekrutierung von Teilnehmern für klinische Studien, fehlende standardisierte Methoden, fragmentierte Rechtsrahmen und unzureichende Infrastruktur verlangsamen den Fortschritt. RealiseD wird diese Hindernisse durch die Entwicklung fortschrittlicher klinischer Forschungsmethoden und die Optimierung der Studienabläufe in Zusammenarbeit mit wichtigen Interessengruppen überwinden.

Durch die Zusammenführung von Experten aus verschiedenen Bereichen wird RealiseD im Rahmen eines gemeinsamen Schaffungsprozesses, an dem Kliniker über Europäische Referenznetzwerke (ERNs), Methodiker, Forscher aus der pharmazeutischen Industrie, Vertreter von Patientenorganisationen, Aufsichtsbehörden und HTA-Gremien beteiligt sind, innovative operative und methodische Instrumente und Ressourcen entwickeln. RealiseD wird seine methodischen Lösungen, beispielsweise in Bezug auf Randomisierung, adaptive Designs, föderiertes Lernen und gemeinsame Analysen, in Playbooks verbreiten und integrieren, um ein breiteres Ökosystem für seltene Krankheiten zu erreichen. Dies wird die EU-Industrie ankurbeln, Europa für klinische Studien attraktiver machen und letztlich die Gesundheitsgerechtigkeit über die EU-Grenzen hinweg fördern, indem sichergestellt wird, dass Patienten mit seltenen und extrem seltenen Krankheiten die Aufmerksamkeit erhalten, die sie benötigen. Mit diesem Ziel vor Augen vereint RealiseD fast 40 Partner aus Wissenschaft, Aufsichtsbehörden, klinischen Forschungsinstituten und Krankenhäusern, Patientenorganisationen, Pharmaunternehmen und europäischen Forschungsinfrastrukturen, um neue Goldstandards für klinische Studien zu seltenen und extrem seltenen Krankheiten zu etablieren.

Die Forschungsgruppe von Georg Zimmermann ist Teil des Arbeitspakets (WP) 5 zum Thema „Innovative Strategien zur Datennutzung und -analyse”. Sie wird ihr Fachwissen in den Bereichen nichtparametrische und multivariate Statistik sowie Analysemethoden für unvollständige Daten einbringen und an der Entwicklung eines Rahmens für patientenberichtete Ergebnisse mitwirken. Die Forschungsgruppe ist außerdem Task Lead für die Implementierung der neu entwickelten Methoden in Open-Source-Statistiksoftware.

• Fördergeber: EU – Horizon Europe / Innovative Health Initiative (IHI)
• Laufzeit: 01/2025 – 12/2029
• Budget: 17.197.266,25 Euro
• Projektpartner: 53 public / private partners | Sigmund Freud Private University / AstraZeneca (Lead)
• Projektleiter:
  • Georg Zimmermann

Projektbeschreibung

Unterschiede zwischen Bevölkerungsgruppen können erhebliche Auswirkungen auf medizinische Anwendungen haben, doch diese Auswirkungen sind kaum verstanden. Dieses Projekt zielt darauf ab, die Übertragbarkeit/Verallgemeinerbarkeit biomedizinischer Zusammenhänge zwischen Bevölkerungsgruppen zu bewerten. Wenn beispielsweise ein KI-Algorithmus zur Erkennung von Genotyp-Phänotyp-Beziehungen an einer überwiegend europäischen Population trainiert wird, lassen sich die Ergebnisse dann auch auf eine afrikanische Population übertragen? Und wenn dies nicht der Fall ist, wie kann die Verallgemeinerbarkeit verbessert werden, ohne dass dabei zusätzliche finanzielle Belastungen und ethische Probleme im Zusammenhang mit der Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Labors entstehen? Die gleichen Fragen können sich in Situationen mit einer stark unausgewogenen Geschlechterverteilung oder einer starken Dominanz eines bestimmten Krankheitssubtyps stellen.

Um Antworten zu finden und Richtungen für die zukünftige Forschung aufzuzeigen, werden im Rahmen des Förderprogramms „Impulsprojekt“ von WISS2025 neue KI-Methoden entwickelt und anhand verschiedener groß angelegter biomedizinischer Datensätze systematisch mit bestehenden Ansätzen verglichen. Meta-Analyse- und föderierte Datenanalysetechniken werden hinsichtlich ihrer Fähigkeit bewertet, die begrenzte Verallgemeinerbarkeit über mehrere Datensätze hinweg zu verbessern. Die Forschung wird in Zusammenarbeit mit der Gruppe von Nikolaus Fortelny (Projektleiter) an der Universität Salzburg durchgeführt.

Die Ergebnisse werden mit potenziellen regionalen Partnern an der Schnittstelle zwischen medizinischer und methodischer Grundlagenforschung sowie mit Pharmaunternehmen diskutiert, um zu untersuchen, in welchen Bereichen Unterschiede zwischen Bevölkerungsgruppen den Einsatz von Medikamenten und Interventionen beeinflussen können. Die Ergebnisse dieser Interaktionen zwischen den Interessengruppen sollen in gemeinsamen Folgeprojekten und Förderanträgen umgesetzt werden.

Die Forschungsgruppe „Data & Life Sciences” von Georg Zimmermann trägt zu den Projektzielen bei, indem sie den mathematischen Hintergrund von LIMMA, einer häufig verwendeten Open-Source-Software-Pipeline, gründlich untersucht. Darüber hinaus wird sie die Bewertung von Daten-Syntheseansätzen durchführen.

• Fördergeber: WISS2025 | Impulsprojekt
• Laufzeit: 01/2025 – 06/2026
• Budget: 99.556 Euro
• Projektpartner: Universität Salzburg | Nikolaus Fortelny (Projektleiter)
• Projektleiter:
  • Georg Zimmermann
• Projektmitarbeiter:
  • Gentonis Halili

Projektbeschreibung

Der demografische Wandel in Deutschland führt zu einem wachsenden Anteil älterer Patienten in der Unfallchirurgie, von denen viele altersbedingte Begleiterkrankungen aufweisen. Diese Begleiterkrankungen sind bekanntermaßen mit komplizierten Heilungsprozessen verbunden, darunter verzögerte Fraktur- und Wundheilung, längere Krankenhausaufenthalte, eingeschränkte Mobilität, erhöhte Mortalität und verzögerte Rückkehr an den Arbeitsplatz. Angesichts der Tatsache, dass viele ältere Menschen weiterhin berufstätig sind, ist diese Entwicklung für die Arbeitsunfallversicherungssysteme und spezialisierte Traumaversorger wie die Berufsgenossenschaftlichen Kliniken (BG-Kliniken) in Deutschland von besonderer Bedeutung.

Trotz strukturierter und longitudinaler Versorgungspfade im Rahmen der Behandlung durch die Arbeitsunfallversicherung wird der Einfluss von Komorbiditäten auf die individuelle Planung der trauma-chirurgischen Behandlung nach wie vor unzureichend berücksichtigt. Vorläufige Daten deuten darauf hin, dass bestimmte Komorbiditätsprofile mit charakteristischen Veränderungen der Blutbiomarker nach einem Trauma einhergehen, was zu komplikationsanfälligen Heilungsverläufen beitragen kann.

HELICOPTER ist das größte Projekt, das jemals aus den Forschungsmitteln der Deutschen Gesetzlichen Unfallversicherung (DGUV) gefördert wurde. Sein Hauptziel ist es, Risikoprofile bei Traumapatienten mit Frakturen langer Knochen zu identifizieren, indem systematisches Screening auf Komorbiditäten, klinische Daten und Laborbiomarker kombiniert werden. Die Patienten werden longitudinal von der akuten stationären Behandlung bis zur stationären und ambulanten Rehabilitation untersucht. Die Gruppe um Georg Zimmermann wird in Zusammenarbeit mit dem IDA Lab Salzburg fortgeschrittene statistische Analysen und Methoden des maschinellen Lernens anwenden, um große klinische und labortechnische Datensätze auszuwerten, ergebnisrelevante Prädiktoren zu identifizieren und Risikocluster zu definieren. Diese Ergebnisse werden in einer unabhängigen Patientenkohorte validiert, wobei etablierte biostatistische Prinzipien für die Validierung multivariabler klinischer Vorhersagemodelle angewendet werden. Langfristiges Ziel ist es, eine frühzeitige Risikostratifizierung zu ermöglichen und eine personalisiertere, komplikationsbewusste Traumaversorgung zu unterstützen.

• Fördergeber: Deutsche Gesetzliche Unfallversicherung (DGUV)
• Laufzeit: 01/2025 – 12/2026
• Budget: 151.261 Euro
• Projektpartner: Universität Salzburg | IDA Lab Salzburg
• Projektleiter:
  • Georg Zimmermann
• Projektmitarbeiter*innen:
  • Wanda Lauth
  • Philipp Mangold

Projektbeschreibung

Im Gesundheitswesen basiert die Zulassung neuer Therapien auf systematisch erhobenen Daten zur Wirksamkeit und Sicherheit medizinischer Interventionen (z. B. Medikamente). In der Regel wird in einer klinischen Studie eine einzelne Messung als „primärer Endpunkt“ definiert – also die Messung, die für die Beurteilung der Wirksamkeit von vorrangiger Bedeutung ist (z. B. Gewichtsverlust innerhalb eines bestimmten Zeitraums während einer ernährungsbezogenen Behandlung). Oft sind jedoch mehrere Messungen von Interesse, um das gesamte Spektrum der (positiven) Auswirkungen einer Intervention gleichzeitig zu erfassen (z. B. Lebensqualität, Schmerzen usw.). Geeignete Methoden für solche statistischen Analysen gibt es bereits – sie haben jedoch den Nachteil, dass sie unausgewogene Verteilungen bestimmter Merkmale (z. B. Alter, Geschlecht, Krankheitsmerkmale) zwischen Patientengruppen in einer klinischen Studie nicht berücksichtigen können.

Das Projekt „CAMO – Covariate adjustment for multivariate outcomes” (https://www.fwf.ac.at/forschungsradar/10.55776/PIN9834224) hat sich zum Ziel gesetzt, diese Herausforderung durch die Entwicklung neuartiger Methoden zur Datenanalyse anzugehen. Zusammen mit den Universitäten Hasselt und Leuven wird die Forschungsgruppe „Data & Life Sciences“ an probabilistischen Indexmodellen und nichtparametrischen rangbasierten Methoden arbeiten, darunter insbesondere auch verallgemeinerte paarweise Vergleiche und deren Erweiterungen, um eine Kovariatenanpassung zu ermöglichen. Entsprechend den vielschichtigen Eigenschaften der Endpunkte werden vor allem multivariate Analysemethoden in Betracht gezogen.

Das Team um Georg Zimmermann übernimmt eine Vorreiterrolle bei der Entwicklung von Methoden zum Umgang mit unvollständigen Daten und schafft Wirkung in der wissenschaftlichen Gemeinschaft, indem es die neu entwickelten Algorithmen in statistischer Software implementiert.

• Fördergeber: FWF | Weave
• Laufzeit: 09/2025 – 09/2028
• Budget: 171.418 Euro
• Projektpartner: Universität Salzburg (Lead) | Universität Hasselt | Universität Leuven
• Projektleiter:
  • Georg Zimmermann
• Projektmitarbeiterin: 
  • Loise Kanini

Projektbeschreibung

Das Konzept des Hochwasserrisikos ist eng mit Hochwasserereignissen und Überschwemmungsgebieten verbunden und ergibt sich aus dem Zusammenspiel von Gefährdung, Exposition und Vulnerabilität. Obwohl sich das Wissen über Hochwassergefährdungen und Exposition in den letzten Jahren erheblich verbessert hat, stellen Vulnerabilitätsstudien nach wie vor die größte Herausforderung bei der Bewertung von Hochwasserrisiken dar. Das übergeordnete Ziel dieses Projekts ist die Analyse der räumlichen Differenzierung der Hochwasservulnerabilität in Gemeinden in Polen und Österreich.

Im Rahmen des Projekts werden sowohl die Exposition von Gebieten und deren Bevölkerung gegenüber der Gefährdung als auch die soziale Sensitivität sowie die Fähigkeit der Gemeinden und ihrer Bevölkerung untersucht, auf Naturgefahren zu reagieren und diese zu bewältigen. Das Projekt formuliert vier Forschungshypothesen: (1) Das Verständnis der Zusammenhänge zwischen Ausmaß der Exposition, Sensitivität und Resilienz von Gemeinden gegenüber Hochwasser ermöglicht die Anpassung kommunaler Strategien des Hochwasserrisikomanagements und die Reduktion der Hochwasservulnerabilität; (2) das Bewusstsein der Bevölkerung für Hochwassergefahren sowie soziodemografische Merkmale beeinflussen maßgeblich das Vulnerabilitätsniveau einer Gemeinde gegenüber Naturkatastrophen; (3) zu den gegenüber Naturgefahren besonders vulnerablen Gemeinden zählen jene mit unzureichenden finanziellen Mitteln, um die Bevölkerung vor Hochwasser zu schützen, geeignete Bildungsmaßnahmen zu etablieren oder eine wirksame Hochwasserrisikokommunikation bereitzustellen; und (4) ein höheres öffentliches Bewusstsein für Hochwassergefahren sowie bessere Kenntnisse über richtiges Verhalten in Katastrophenfällen erhöhen die Wirksamkeit von Hochwassermanagementstrategien, sowohl im Hinblick auf die Evakuierung der Bevölkerung als auch auf die Minimierung des Vulnerabilitätsniveaus.

Die Motivation für diese Forschung liegt darin, ein vertieftes Verständnis der Hochwasservulnerabilität von Gemeinden in Polen und Österreich, des Vorbereitungsgrads ihrer Bevölkerung und Infrastruktur auf diese Bedrohung sowie ihrer Fähigkeit zur Rückkehr in den Betriebszustand vor dem Hochwasser zu erlangen. Die Notwendigkeit solcher Untersuchungen ergibt sich aus der weltweit zunehmenden Dynamik von Naturgefahren in den letzten Jahrzehnten in Kombination mit einem Wandel der Ansätze im Hochwasserrisikomanagement.

Die Innovationskraft des Projekts liegt vor allem in seinem Forschungsansatz, der die Wechselwirkungen zwischen den einzelnen Elementen der Hochwasservulnerabilität in Gemeinden (Exposition, Sensitivität und Resilienz) analysiert. Das Projekt verfolgt einen ganzheitlichen Ansatz, der physische, soziale, ökologische und institutionelle Merkmale integriert, die in dieser Form und Größenordnung bislang weder in Polen noch in Österreich angewendet wurden. Die Umsetzung des Projekts wird zu methodischen Fortschritten in der internationalen Forschung auf diesem Gebiet beitragen. Die Ergebnisse des Projekts werden in Empfehlungen für politische Entscheidungsträger:innen im Bereich des Hochwasserrisikomanagements (insbesondere der Hochwasservulnerabilität) sowie für die Entwicklung der Verkehrsinfrastruktur überführt.

• Fördergeber: FWF | WAEVE Programm
• Laufzeit: 01/2025 – 12/2027
• Budget: 269.800,47 Euro
• Projektpartner: Universität Salzburg, FB Artificial Intelligence und Human Interfaces und FB Geoinformatiks | Kooperation mit der Universität Lodz, Polen (Lead)
• Projektleitung:
  • Zahra Dabiri