Hintergrund

Bei Großschadensereignissen wie Zugunglücken, Naturkatastrophen oder terroristischen Anschlägen sind die Einsatzkräfte vor Ort ebenso wie die Leitstellen voll gefordert. Sie müssen unter schwierigen Bedingungen und mit zahllosen Unwägbarkeiten schnell und effizient handeln. Vor allem gilt es, mit der Informationsflut in einer Krisensituation zurechtzukommen, denn eine hohe Informationslast kann Entscheidungsprozesse beeinträchtigen und Abläufe ins Stocken bringen.

Ein kontextsensitives gemeinsames Lagebild, wie es Luokkala et al. (2017) vorschlagen, kann Abhilfe schaffen. Es soll Übersicht in unübersichtlichen Situationen schaffen, die Informationsüberlastung reduzieren und fundierten Entscheidungen den Weg ebnen. In diesem Projekt untersuche ich Methoden, mit denen ein solches Lagebild erstellt und das Krisenmanagement verbessert werden kann.

Projektinhalt

Crisis Resource Management (CRM) und Trainings, die Einsatzkräfte auf hohe Belastungen vorbereiten, haben dazu beigetragen, Notfallsituationen besser zu bewältigen. Trotzdem sind Fehlkommunikation und Informationsüberflutung weiterhin ein erhebliches Problem. In dem vorliegenden Projekt untersuche ich, wie der Einsatz von Visualisierungstechniken dazu beitragen kann, diesen Problemen zu begegnen und das Krisenmanagement neu auszurichten. Der Fokus liegt dabei darauf, die Entscheidungsfindung sowie die Zusammenarbeit und Ressourcenallokation in grenzüberschreitenden Einsatzszenarien – mit besonderem Augenmerk auf die österreichisch‑tschechische Grenze – zu optimieren. Ein Multi‑Device‑Ansatz trägt den verschiedenen Rollen im Krisenmanagement Rechnung und stellt sicher, dass sowohl Einsatzkräfte vor Ort als auch Leitstellen die Informationen erhalten, die sie für schnelles und effektives Handeln benötigen.

Ziele

Visualisierungstools machen es möglich, sich schnell ein Bild zu verschaffen, und werden aus diesem Grund immer häufiger eingesetzt. Viele Systeme ermöglichen allerdings noch keine Echtzeitverarbeitung und können kontextuelle Informationen nicht integrieren. In diesem Projekt erforsche ich, wie solche zusätzlichen Informationen eingebunden werden können. Hauptziel ist es, die Zuweisung und Nutzung von Ressourcen bei Großschadensereignissen zu optimieren und die Abläufe im Krisenmanagement effizienter zu gestalten.

Es ergeben sich folgende Forschungsfragen:

• Wie kann Visualisierung von Daten bei der Einschätzung von Krisensituationen unterstützen und Zusammenarbeit von Einsatzkräften und Leitstellen bei grenznahen Großschadensereignissen verbessern?
• Wo liegen die Probleme in der Kommunikation zwischen Einsatzkräften in Notfallsituationen – insbesondere dann, wenn Akteur*innen aus verschiedenen Ländern involviert sind? Wie kann diesen Problemen mithilfe von Datenvisualisierungen begegnet werden?
• Über welche Funktionen muss ein Multi-Device-Visualisierungssystem verfügen, damit alle Beteiligten eines internationalen Großschadensereignisses größtmöglichen Nutzen daraus ziehen können?

Methoden

Das Projekt orientiert sich am Design-Science-Research-Ansatz nach von Brocke et al. (2020). Dieser liefert den Rahmen für die Entwicklung, Implementierung und Evaluation des geplanten Datenvisualisierungstools. Der Forschungsprozess gliedert sich in drei Phasen:

• Phase 1: Qualitative Interviews und partizipative Workshops mit österreichischen und tschechischen Einsatzkräften, um Kommunikationsprobleme zu identifizieren und Nutzer*innenanforderungen zu erheben.
• Phase 2: Konzeption und Entwicklung eines funktionalen Visualisierungsprototyps auf Basis eines nutzer*innenzentrierten Vorgehens nach dem Nested Model von Munzner (2009). Dies umfasst die Problemcharakterisierung, Daten- und Aufgabenabstraktion, die Gestaltung von Interaktions- und Codierungsstrategien sowie die Implementierung skalierbarer Algorithmen.
• Phase 3: Evaluation des Prototyps in einer kontrollierten Einsatzübung mit mehreren Organisationen, Schauspielpatient*innen und Evaluator*innen. Zur Bewertung werden quantitative Messgrößen wie Aufgabenlösungs- und Reaktionszeiten sowie qualitative Rückmeldungen herangezogen, um Benutzer*innenfreundlichkeit, Entscheidungstreffsicherheit und Informationsfluss zu beurteilen.

Literatur

Brocke, J. V., Hevner, A. & Maedche, A. (2020). Introduction to Design Science Research. In Progress in IS (S. 1–13). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-46781-4_1

Luokkala, P., Nikander, J., Korpi, J., Virrantaus, K., & Torkki, P. (2017). Developing a concept of a context-aware common operational picture. Safety Science, 93, 277–295. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2016.11.005

Munzner, T. (2009). A Nested Model for Visualization Design and Validation. IEEE Transactions On Visualization And Computer Graphics, 15(6), 921–928. https://doi.org/10.1109/tvcg.2009.111

Fördergeber

Der Inhalt repräsentiert nicht notwendigerweise die Sichtweise des Landes Niederösterreich oder der Gesellschaft für Forschungsförderung Niederösterreich als Förderstelle. Weder das Land Niederösterreich noch die Förderstelle können daher für den Inhalt verantwortlich gemacht werden.