Hat Jon Snow die fünfte Staffel überlebt? Welche Figur der Serie wird als nächstes sterben? Auch wenn die sechste Staffel "Game of Thrones" erst am 24. April startet und die Studenten der Technischen Universität München wahrscheinlich nicht wie Barack Obama zu den Auserwählten zählen, die schon vorab reinschauen durften, wissen diese anscheinend mehr. In ihrem Informatikkurs entwickelten die Studierenden Programme, die das Internet nach Informationen über die Serie durchsuchen und diese so aufbereiten, dass daraus die Wahrscheinlichkeit abgeleitet werden kann, welcher der Serien-Charaktere voraussichtlich als nächstes sterben wird. Der Algorithmus, der 74 Prozent aller bisherigen Todesfälle in der Serie richtig voraussagen konnte, hat für die kommende Staffel einige Überraschungen auf Lager: Figuren, die sich bisher in Sicherheit wiegen konnten, sind danach in akuter Lebensgefahr.

Das Programm prognostiziert beispielsweise, dass der Schurke Ramsey Snow (64 Prozent voraussichtliche Todeswahrscheinlichkeit in der kommenden Staffel) eher überlebt, als sein geflüchteter Gefangener und Todfeind Theon Greyjoy (74 Prozent Todeswahrscheinlichkeit). Auch zum Schicksal von Jon Snow, der im Finale der fünften Staffel von seinen Freunden verraten wurde, hat der Algorithmus eine klare Antwort.

Auf der Website got.show präsentieren die Studierenden die wichtigsten Ergebnisse ihrer Berechnungen. Die Website analysiert auch, was die Fans auf Twitter über Hunderte von GoT-Charaktere sagen. Über die Prognosen hinaus programmierten die Studierenden auch eine interaktive Karte. Mit ihr können Fans die Game of Thrones-Welt erkunden und die Reisen der wichtigsten Figuren nachvollziehen.

*Big Data hilft bei Lösung realer Probleme*
„Dieses Projekt hat uns eine Menge Spaß bereitet“, sagt Dr. Guy Yachdav, der den Kurs geleitet und das Projekt konzipiert hat. „In unserer Forschungsgruppe konzentrieren wir uns normalerweise darauf, mit Data Mining und Algorithmen des maschinellen Lernens komplexe biologische Fragen zu beantworten. Für dieses Projekt haben wir diese Techniken ebenfalls eingesetzt, nur dass diesmal der Untersuchungsgegenstand eine beliebte TV-Serie war.“

„Data Mining und maschinelles Lernen sind die Werkzeuge, die es der digitalen Medizin ermöglichen, von der modernen Biologie für Diagnose, Behandlung und Prävention von Krankheiten zu profitieren. Mit diesem Projekt haben wir ein didaktisches Juwel geschaffen, das bei den Studierenden große Begeisterung für diese Fächer entzündet hat“, resümiert Burkhardt Rost, Professor für Bioinformatik an der Technischen Universität München. „Und die im Projekt geschaffenen interaktiven Karten beinhalten einen völlig neuen Ansatz zur Datenvisualisierung - dem werden wir auch wissenschaftlich nachgehen.“