Dabei gibt es viele verschiedene interessante Probleme, zum Beispiel die optimale Steuerung einer Ampel, die Frage nach dem besten Lüftungsverhalten und vieles mehr.

Unsere Gruppe arbeitete mit anonymisierten Daten aus dem sozialen Netzwerk Friendster. Dabei standen uns Daten von 56.284 Nutzern zur Verfügung: das angegebene Alter, die Interessen, die Freunde und vieles mehr. Das Ziel war es diese Daten auszuwerten und möglichst viele sinnvolle Informationen herauszufiltern. Dabei wurde uns keine feste Fragestellung vorgegeben, sondern wir durften das Problem so angehen wie wir wollten, jedoch standen uns zu jeder Zeit die Betreuer mit Rat und Tat zur Seite.

Zum ersten Mal fand die Modellierungswoche digital statt. Statt einem Treffen vor Ort kamen auch wir Schüler in den Genuss des Home-Office, was trotz der großen Entfernung zwischen den Teammitgliedern dank moderner Technik hervorragend funktionierte. Auch die freie Zeiteinteilung hat uns sehr gut gefallen, auch wenn wir die vorgeschlagene Zeit aus Begeisterung etwas überschritten haben. ;)

Die Arbeit am Computer mit der Programmiersprache Python, zu der es auch eine kurze Einführung gab, machte die Auswertung schnell. Übersichtliche und ausdrucksstarke Diagramme waren kurzerhand erzeugt. Eines unserer Ziele war es, die Altersverteilung der Nutzer so präzise wie möglich vorherzusagen und herauszufinden, wer ein falsches Alter angegeben hat. Nach einiger Zeit, die wir damit verbracht haben, Vorhersagen für das Alter der Nutzer zu machen, fiel uns auf, dass uns das erschreckend gut gelingt: Wir können jedes Alter auf etwa drei Jahre genau schätzen, indem wir die Nutzer auf verschiedene Kriterien hin untersucht haben.

Insgesamt war die Modellierungswoche eine gute Gelegenheit, um wertvolle Erfahrungen über die mathematische Modellierung, die Auswertung großer Datenmengen mit Python, die gemeinsame Arbeit im Team und die anschließende Präsentation zu sammeln.