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Forschungsthemen

Sharing Economy

Über das Internet werden heute Wohnungen, Autos, Mitfahrgelegenheiten, sowie Produkte und Dienstleistungen aller Art von Privat zu Privat vermittelt. Einige sehen in dieser Sharing Economy einen globalen Megatrend, bei dem Ressourcen geschont werden und zwischenmenschliche Beziehungen auch ökonomisch an Bedeutung gewinnen. Andere sehen lediglich die Übertragung des Prinzips „Flohmarkt“ ins Zeitalter von Web und Apps, bei dem vor allem der Preis entscheidet. Neben den vielen offensichtlichen Chancen der Sharing Economy bestehen gesellschaftliche Risiken (Schaffung prekärer Arbeitsbedingungen, Umgehung geltender Regulierung, Kommerzialisierung von ehemals sozialen/freundschaftlichem Handeln), die stets berücksichtigt werden müssen. Dabei ist der Begriff „Sharing Economy“ an sich schon irreführend, denn es geht bei den erfolgreichsten Konzepten und Märkten zumeist schlicht um Verkauf oder Vermietung. Auf Ebene solcher Peer-to-Peer-Markt-Plattformen wiederum ist Vertrauen zwischen den Nutzern ein wesentlicher Aspekt. Unsere Forschungsgruppe analysieren Angebote, Konzepte, Wirkungsmechanismen, Herausforderungen und aktuelle Entwicklungen in der Sharing Economy aus theoretischer und praktischer Sicht mit Modellen, empirischen Datenanalysen und wirtschaftswissenschaftlichen Experimenten.

 

Crowd...

Crowdworking, Crowdsourcing und Crowdfunding sind Konzepte, die durch das Internet in den letzten Jahren enorm an Bedeutung gewonnen haben und auch zukünftig noch wichtiger werden. Allen Konzepten ist gemein, dass sich Internetnutzer an der Entstehung von Projekten partizipieren, sei es durch eigene bezahlte Arbeitskraft (Crowdworking), durch meist unbezahlte Arbeitskraft (Crowdsourcing, z.B. Wikipedia) oder durch Investments (Crowdfunding). Crowdworking beispielsweise kennen wir von Plattformen wie Amazon Mechanical Turk (AMT), Clickworker oder Task Rabbit, die sogenannte Microtasks von einem Heer weltweit agierender Arbeiter zu sehr niedrigen Stundenlöhnen erledigen lassen. Anbieter wie Streetspotr  übertragen dieses Prinzip auf mobile Geräte. Andere Plattformen wie InnoCentive oder 99designs wenden sich gezielt an Kreative, die mit ihren Design-Ideen um den Projektzuschlag konkurrieren. Tatsächlich lassen sich gut strukturier- und teilbare Aufgaben kostengünstig, schnell und in hoher Qualität über CrowdWork-Plattformen erledigen. Im Bereich des Crowdfunding untersuchen wir sowohl Plattformen in denen es um die zinsfreie Vergabe von Mikrokrediten geht (z.B. KIVA) als auch Plattformen, in denen die Geldgeber entweder Zinsen oder so-gennannte Rewards erhalten (z.B. Kickstarter). Ein Reward kann z.B. die Nennung des eigenen Namens im Abspann eines Filmprojektes sein. Unsere Forschung untersucht die Zusammenhänge zwischen den Faktoren Motivation, erzielter Qualität, Risikoaversion der Nutzer und Entscheidungsprozesse sowie die Gestaltung der Plattform und des Prozesses an sich.

 

Energiewende

Die Energiewende umfasst den gesellschaftlichen und technologischen Wandel bei der Gestaltung des zukünftigen Energiesystems. Dezentrale Stromerzeugung (basierend auf Photovoltaik, Windkraft und Biomasse) und Elektromobilität erlangt wachsende Bedeutung. Voraussetzungen für eine erfolgreiche Dezentralisierung des Energiesystems sind entsprechende organisatorische, ökonomische und technische Lösungen. Lokale Energiemärkte sind eine Umsetzung dieser Dezentralisierung.

 

Digitalisierung

Aus Digitalisierung und damit möglicher  Technologievernetzung erwächst das Interne der Dinge (IoT) das im industriellen Rahmen - Stichwort Industrie 4.0, das Management und die Beherrschbarkeit komplexerer Systeme und Strukturen ermoeglicht. Industrie 4.0 zeichnet sich einerseits durch Individualisierung und Hybridisierung von Produkten, andererseits durch Integration von Kunden und Geschäftspartnern in Geschäftsprozesse aus. Eingebettete Systeme sowie (teil-)autonome Maschinen, die sich ohne menschliche Steuerung durch ihre Umgebungen bewegen und dabei selbstständig Entscheidungen treffen stellen nur die Spitze des Eisbergs dar. Mit Hilfe der Blockchain ist es außerdem möglich solche Systeme ohne zentrale Integrationspunkte zu steuern und zu organisieren. In der breiteren Anwendung ermöglicht Digitalisierung, das Internet der Dinge und Industrie 4.0 eine evolutionäre Verbesserung und Automatisierung von Geschäfts- und Produktionsprozessen und damit verbundene Effizienzsteigerung.


Blockchain-Technologie

Die Blockchain bietet als dezentrales Datenbanksystem (Distributed Ledger) die Möglichkeit in einer konfliktbehafteten Umgebung Daten zeitlich geordnet, irreversibel und transparent zu speichern. Die Ablage der Daten erfolgt in Form von verknüpften Pakten oder Blöcken, die sowohl einfache Informationen, als auch komplexe Programme – sogenannte Smart Contracts – enthalten können. Aus einer anwendungstechnischen Perspektive lassen sich blockchain-basierte Systeme auch als First-to-File Systeme beschreiben. Während die Blockchain zunächst als Verifikationsmechanismus für Cryptowährungen zum Einsatz kam, ist sie dieser Verwendung entwachsen und gewinnt im Rahmen ökonomischer und betriebswirtschaftlicher Anwendungen zunehmend an Bedeutung. In diesem Kontext entstehen neue Formen dezentralisierter Markmodelle und verteilter Softwarearchitekturen, die in der Lage sind Interessenkonflikte zwischen Marktteilnehmern oder Komponenten ohne die Intervention einer zentralen Institution zu lösen und einen systemweiten Konsens über den aktuellen Systemzustand zu schaffen. Mögliche Anwendungsbereiche der Technologie sind u.a. digitale Währungen, elektronische Register zur Erfassung Eigentumsverhältnissen, dezentralisierte Marktplattformen und Handelssysteme, der Handel und die Abwicklung von Finanzgeschäften, sowie digitale Identitätsnachweise und Reputationssysteme.


Data Science

Data Science beschäftigt sich mit der Extraktion von Wissen aus Daten. Dazu kommen Methoden aus der Statistik und dem maschinellen Lernen, der Informationstheorie, der Visualisierung, der künstlichen Intelligenz und weiteren Bereichen zum Einsatz. Ziel ist die Erstellung prädikativer Modelle die Wirkzusammenhänge abbilden können und hohe Vorhersagegüte besitzen. Über die Modellierung von Wirkzusammenhängen hinaus sollen konkrete Handlungsempfehlungen gegeben werden.

 

User Experience

User Experience beschreibt die gesamte Erfahrung, die Benutzer bei der Interaktion mit Produkten und Dienstleistungen erleben. Unsere Forschung fasst den Begriff etwas weiter und betrachtet auch die User Experience, die durch (Markt-)Regeln hervorgerufen wird. Meist verwendet man den Begriff im Bereich der Mensch-Maschine Interaktion, insbesondere bei der Interkation von Menschen mit Webseiten oder Apps. Die User Experience geht dabei über die User Acceptance hinaus, die sich oft auf die wahrgenommene Nützlichkeit und Bedienfreundlichkeit und somit nur auf das kognitive Erleben konzentriert. Im Gegensatz dazu rücken bei User Experience auch Gefühle wie Freude und Frust oder auch Reaktionen wie Vertrauen oder die Erzeugung eines „Flows“ in den Fokus. Solche Facetten der User Experience können unter anderem gut mit Methoden aus dem Gebiet der Neuro-Informationssysteme (Neuro-IS), zum Beispiel durch die Messung von neurophysiologischen Parametern und von Blickbewegungen mittels Eye-Tracking untersucht werden.