KI-Sprachmodell erzeugt Karte der Bioökonomie-Unternehmen

In der Nachwuchsforschungsgruppe TRABBI, die vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert wird, haben die Wirtschaftsgeographen Lukas Kriesch und Sebastian Losacker von der Universität Gießen regionalisierte Daten zu Bioökonomieunternehmen in Deutschland gewonnen. Sie berichten im Fachjournal „REGION – the Journal of ERSA“ über ihre Analyse.

Die Autoren nutzen moderne KI-basierte Verfahren des Natural Language Processing, um Texte von 678.381 Unternehmen in Deutschland auszuwerten. „Wir haben ein Sprachmodell trainiert, das dazu in der Lage ist, Aktivitäten im Bereich der Bioökonomie in Textabschnitten auf Unternehmenswebsites zu identifizieren. Diese Informationen nutzen wir, um die Bedeutung der Bioökonomie in unterschiedlichen Regionen in Deutschland besser zu verstehen“, sagt Lukas Kriesch.  

Webmining mithilfe von KI-Technologie

Für das Webmining zum Themenfeld Bioökonomie verwendeten die Forschenden einen manuell erstellten Trainingsdatensatz mit Textbeispielen zu Bioökonomie-Aktivitäten.

Den Datensatz nutzen die Forschenden, um verschiedene Hypothesen aus der Bioökonomie-Forschung zu prüfen. Insgesamt haben 21 % der Unternehmen (142.949 Unternehmen) einen Bezug zu Aktivitäten der Bioökonomie (zum Beispiel Biokraftstoffe, Landwirtschaft, Holzwirtschaft). Davon sind etwa 9 % (13.554 Unternehmen) im Hightech-Bereich aktiv (zum Beispiel Biotechnologie, Biokunststoffe). Der Anteil der Bioökonomieunternehmen unterscheidet sich jedoch teils deutlich zwischen Regionen. So ist der Anteil der Bioökonomieunternehmen in ländlichen Regionen zwar durchschnittlich höher, die Hightech-Unternehmen sind jedoch in den urbanen Regionen konzentriert.

„Das politische Narrativ der Bioökonomie als Chance für die Regionalentwicklung in strukturschwachen Regionen kann nur Realität werden, wenn die Bioökonomie nicht dazu beiträgt, bestehende regionale Ungleichheiten in der Wertschöpfung zu untermauern“, sagt Lukas Kriesch.