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Graph-Datenbanken in der Covid-19-Bekämpfung

| Autor: Dr. Stefan Riedl

Das Coronavirus bringt die Gesundheitssysteme in vielen Ländern an ihre Belastungsgrenzen und darüber hinaus.
Das Coronavirus bringt die Gesundheitssysteme in vielen Ländern an ihre Belastungsgrenzen und darüber hinaus. (Bild: © dottedyeti - stock.adobe.com)

Graph-Datenbanken sind wie gemacht für Maßnahmen zur Eindämmung der Coronavirusverbreitung. Mit ihnen werden unter anderem Cluster-Bildungen, Kontaktpersonen, Veranstaltungen und medizinischer Bedarf analysiert.

Es gibt einen grundlegenden Unterschied zwischen dem gängigen relationalen Datenbankmodell, das auf Tabellen basiert und sogenannten Graph-Datenbanken. Bei einer Graph-Datenbank gibt es Knoten und Kanten. Knoten sind beliebige Entitäten (und werden als Kreise dargestellt); Kanten stellen die Beziehungen zwischen diesen Knoten her (und sind als Strichverbindungen eingetragen). Beispielsweise sind Personen Knoten. Und die Aussage „hat Geld überwiesen“ ist die Beziehung zwischen den Knoten. Werden die Beziehungen (Kanten) zwischen den Knoten durchforstet, ist von „traversieren“ die Rede. Beispielsweise wenn ermittelt wird, mit welchen Knoten Person A in einem bestimmten Zeitraum die Beziehung „hat Geld überwiesen“ eingegangen ist. Dieses Traversieren ist weniger aufwändig, als die Beziehungen in Zwischentabellen abzubilden, so wie es in relationalen Datenbanken nötig wäre.

Geldflüsse untersuchen

Die Beziehung zwischen den Knoten lautet hier "sendet Geld".
Die Beziehung zwischen den Knoten lautet hier "sendet Geld". (Bild: Neo4j)

Eine Beispiel-Darstellung, die mit einer Graph-Datenbank von Neo4j erstellt wurde und Geldflüsse untersucht, verdeutlicht, warum in diesem Beispiel Steuerfahnder schnell visuell Auffälligkeiten finden können. Am Hauptbahnhof in München gibt es eine öffentliche Bargeldeinzahlungsmöglichkeit. Wenn hier, sagen wir, 100 Leute kleinere Beträge um die 1.000 Euro einzahlen, würde das unter dem Radar verschwinden. Gibt es aber Verknüpfungen mit 100 Leuten, die das Geld in Kolumbien wieder abheben, kann diese Clusterbildung bei der Geldwäsche-Erkennung helfen – beispielsweise überwiesene Umsätze aus illegalem Drogenverkauf oder Prostitution (siehe Kasten).

Ergänzendes zum Thema
 
Folge dem Geld

Möglichkeiten der Eindämmung

Auch bei der Eindämmung des Coronavirus geht es darum, Kontaktpersonen von infizierten Menschen zu erfassen, um Tests und Quarantänemaßnahmen anstoßen zu können. Vor diesem Hintergrund stellt TigerGraph – ein Hersteller von Graph-Datenbank-Software – seine Technologie kostenlos für Forschende und Mitarbeiter aus dem Gesundheitswesen bereit, die die Ausbreitung von Covid-19 überwachen und das Virus analysieren. Kommunale, regionale und staatliche Behörden, Unternehmen und gemeinnützige Organisationen können dafür entgeltlos eine Version unter TigerGraph Cloud nutzen. Hier können Daten hochgeladen und Graph-Algorithmen genutzt werden. Mögliche Anwendungsbereiche sind Gruppenerkennungsalgorithmen zum Identifizieren von Clustern infizierter Personen, Pagerank-Algorithmen zum Identifizieren von Veranstaltungen mit einer besonders hohen Infektionsrate und Kürzester-Pfad-Algorithmen zur Rekonstruktion des Ursprungs und der Ausbreitung des Virus in einem bestimmten Gebiet.

Starterkit für Corona-Forscher

Dabei kann theoretisch die Beziehung von Milliarden von Entitäten gespeichert werden. Beispiele für Entitäten sind hier: Personen, Orte, medizinische Bedarfsartikel und Medikamente. Auch deren Eigenschaften und sich daraus abgeleitete Verbindungen werden analysiert und dargestellt. Auch On-Premises-Software gibt es für diese Zwecke kostenlos. Die Testversion der TigerGraph Enterprise Edition, die auf eigener Hardware oder im eigenen Rechenzentrum läuft, ist für eine bestimmte Laufzeit kostenlos. Die Laufzeiteinschränkung wird für Projekte mit Bezug zu Covid-19 aufgehoben. Das Unternehmen hat unter tigergraph.com/stopcoronavirus ein Starterkit geschnürt, um Nutzern den Start von Projekten rund um Covid-19 zu erleichtern.

Wissens- und Patent-Management

„Folge dem Geld!“, lautet ein wichtiges Leitmotiv in der Polizeiarbeit.
„Folge dem Geld!“, lautet ein wichtiges Leitmotiv in der Polizeiarbeit. (Bild: Семен Андриенко - stock.adobe.com)

Abseits von Forensik und Virologie werden Graph-Datenbanken zur Verwaltung von Wissen eingesetzt. So setzt beispielsweise die NASA Graph-Datenbanken ein, um schnell an vorhandenes, aber zunächst verborgenes Wissen zu gelangen. Hier werden über entsprechende Taxonomien Verknüpfungsstrukturen geschaffen, damit Forscher thematisch zusammenhängendes Wissen nicht aus den Augen verlieren. Ferner nutzen verschiedene Großunternehmen die Technologie, um – in einer ähnlichen Herangehensweise – den Überblick über vorhandene Patente zu behalten. Auch Empfehlungen in Online-Shops, die dem Käufer anzeigen, dass Kunden, die dieses Produkt kauften, sich auch für jenes interessierten, basieren in der Regel auf Graph-Technologie. Ebenso verhält es sich, wenn der Online-Shop automatisiert Zubehör anbietet, wie etwa eine passende Schutzhülle für ein konkretes Smartphone. Die These, dass sich alle Menschen auf der Welt über sechs Ecken kennen könnte mit Graph-Algorithmen grafisch dargestellt werden, ebenso die Folgen des zeitweise Aussetzens von physischen Kontakten bei der Virusverbreitung.

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