DataFest Germany 2026 an der Universität Mannheim

DataFest Germany 2026 bringt Studierende aus ganz Europa nach Mannheim

Vom 6. bis 8. März 2026 fand an der Universität Mannheim die 9. Ausgabe des DataFest Germany statt. Der daten­basierte Wettbewerb bringt Bachelor- und Master­studierende verschiedener Fach­richtungen zusammen, die innerhalb von 48 Stunden einen umfangreichen Datensatz analysieren und ihre Ergebnisse vor einer Jury präsentieren. Die Veranstaltung wurde gemeinsam von der Fakultät für Sozial­wissenschaften und dem Mannheim Center for Data Science (MCDS) in Kooperation mit Partnern der Ludwig-Maximilians-Universität München organisiert.

Zu Beginn des Wettbewerbs erhielten die 11 teilnehmenden Teams mit Mitgliedern von insgesamt mehr als 20 Universitäten einen bislang unbekannten Datensatz, der von Wikimedia zur Verfügung gestellt wurde. Dieser umfasste detaillierte Informationen zu den 10.000 meistbesuchten Wikipedia-Seiten des Jahres 2025 in den zehn größten Sprach­versionen, dar­unter Seiten­informationen, Seitenaufrufe und Bearbeitungs­aktivitäten. Über fast drei Tage hinweg analysierten die Studierenden die Daten, entwickelten Visualisierungen und Modelle und arbeiteten intensiv daran, aussagekräftige Er­kenntnisse zu gewinnen.

Nach zwei intensiven Tagen voller Programmierung, Datenanalyse und Diskussionen präsentierten die Teams ihre Ergebnisse in einer vierminütigen „All-or-Nothing“-Abschlusspräsentation, moderiert von Prof. Florian Keusch. Die Jury – Jan Karem Höhne (Universität Hannover & DZHW), Polina Galkin (SAP), Fabian Block (Nesto Software) und Johannes Blumenberg (GESIS) – hatte anschließend die anspruchsvolle Aufgabe, die Gewinner­teams auszuwählen.

Die Preise gingen an:

• Best Insight:Duisburg Analytica (Ruhr-Universität Bochum, Universität Marburg, Universität Bamberg), deren Clusteranalyse verschiedener Wikipedia-Editorentypen überzeugte.
• Best Use of Outside Data:Noverfit (Linköping University, TU Dresden, Universität Leipzig, RPTU, DBU), die Wikipedia-Daten mit Google-BigQuery-Daten und Informationen zu Sitzen im Deutschen Bundestag kombinierten, um Wikipedia als politische Nachrichtenquelle zu unter­suchen.
• Best Visualization:Chai Alliance (Hertie School), deren Präsentation das Bearbeitungs­verhalten von Wikipedia-Artikeln über verschiedene Sprachen und Themen hinweg analysierte und die Frage stellte, ob eine offene En­zyklopädie in einer konfliktreichen Welt neutral bleiben kann.

Parallel zum Studierenden­wettbewerb nahmen Doktorandinnen, Doktoranden und Postdocs der KODAQS Academy an einer eigenen Challenge teil, die sich mit Fragen der Datenqualität beschäftigte. KODAQS Team 1 gewann die Kategorie Best Data Quality Insights, nachdem das Team mehr als 36.000 sprach­übergreifende Wikipedia-Artikel verglichen und gezeigt hatte, dass viele Unter­schiede zwischen Sprach­versionen auf redaktionelle Entscheidungen zurückzuführen sind.

Während des gesamten Wochenendes wurden die Teams von wissenschaft­lichen Mentorinnen und Mentoren sowie von externen Expertinnen und Experten unter­stützt. Eine Career Fair bot den Teilnehmenden zudem die Möglichkeit, Kontakte zu potenziellen Arbeitgebern zu knüpfen. Für die Verpflegung während des intensiven Wettbewerbs war ebenfalls gesorgt.

Das DataFest Germany wurde von Prof. Florian Keusch, Dr. Florian Bemmann sowie einem engagierten Team aus Forschenden, Mitarbeitenden und studentischen Helferinnen und Helfern organisiert.

Die Organisatoren danken außerdem den Sponsoren Nesto Software GmbH, Lidl Stiftung & Co. KG, Atruvia AG und dm drogerie markt GmbH sowie allen freiwilligen Helfenden für ihre Unter­stützung!

Das nächste DataFest Germany findet 2027 in München statt.