Crowd Solving (deutsch Lösungsansatz durch Schwarmverhalten) geht auf eine Wortschöpfung von Claus Brell in 2016 zurück und wurde von den Wirtschaftsinformatikern Wilhem Mülder, André Schekelmann und Claus Brell am Forschungsinstitut GEMIT der Hochschule Niederrhein in Mönchenglabach zu einem generischen Ansatz zur Verkehrsoptimierung für logistikintensive Gebiete, dem Gladbacher Crowd Solving Konzept, weiterentwickelt.
Funktionsweise des Konzeptes
Crowd Solving beruht darauf, dass viele Akteure in einem logistikintensiven Gebiet ihre Vorhaben und kurzfristigen Planungen transparent machen und alle Akteure Zugang zu diesen Informationen erhalten. Weiterhin werden die Informationen mit weiteren relevanten Daten, die allgemein verfügbar aber nicht an einer Stelle gebündelt sind, angereichert. In einem spieltheoretischen Ansatz kann nun jeder Akteur entscheiden, ob er sein Verhalten aufgrund der erhaltenen Informationen modifiziert und diese Verhaltensänderung wiederum bekannt macht. Dadurch, dass alle Akteure nun ihr Verhalten an den verfügbaren Informationen ausrichten, wird eine deutliche Reduktion von Verkehrsspitzen erwartet.
Grundsätzlich kann das Konzept über ein Plattformmodell implementiert werden. Dabei werden zunächst kontinuierlich Daten gesammelt und geeignet zusammengeführt. Datenquellen können Menschen sein, aber auch Sensoren und Maschinen. Ebenso können weitere, auch unstrukturierte Daten einfließen. Damit ähnelt Crowd Solving dem Mechanismus von Open Innovation. Für die Anreicherung mit unstrukturierten Daten (Wetterdaten, Facebook- und Twittermeldungen …) können Big-Data-Ansätze zum Einsatz kommen. Nach einer Aufbereitung entsprechend einem Data-Warehouse-Ansatz werden die Daten über eine Datendrehscheibe wieder an die Akteure verteilt. Damit ähnelt Crowd Solving einem Managementinformationssystem, Zielgruppe besteht hier allerdings aus allen am System beteiligten Menschen.
Die Informationszusammenführung und Informationsbewertung nutzen aktuelle, aber bewährte IKT-Ansätze aus verschiedenen Fachdisziplinen (Industrie 4.0, Process Mining, Data Warehouse und Extract-Transform-Load (ETL)-Prozesse, Big Data). Dabei sollen bereits erfolgreich eingesetzte organisatorische und informationstechnische Lösungen der Anrainer in ein schlüssiges Gesamtkonzept integriert werden. Obgleich der konzeptionelle Ansatz des Konzeptes sehr einfach ist, ist erst jetzt mit der Verfügbarkeit von leistungsstarken mobilen Internetzugängen eine Implementierung zu geringen Kosten möglich. Kern der technischen Umsetzung sind Webservices, die Informationen sammeln und entgegennehmen und über ein Dashboard allen beteiligten Akteuren zur Verfügung stellen. Neben der Verfügbarkeit der Informationen über das Dashboard sollen weitere Wege der aktiven Informationsbereitstellung beschritten werden, beispielsweise über SMS.
Empirische Belege
Bis spätetstens Ende 2020 wird der Produktionsbetriebes der Datendrehscheibe im Projekt logistiCS beginnen. Erst dann werden belastbare Zahlen zur Nutzung des Konzeptes vorliegen. In 2017 wurde in einer empirischen Untersuchung die Bereitschaft der Akteure untersucht, Informationen bereitzustellen bzw. Informationen zu nutzen. Erwartungsgemäß ist die Bereitschaft, Informationen zu nutzen, größer als die Bereitschaft, selber Informationen zu liefern (Kuron & Brell 2018). Die Ergebnisse der Untersuchung werden derzeit durch einen Befragung einer größere Teilnehmerzahl abgesichert, das Ergebnis wird im Frühjahr 2019 erwartet.
Förderung der aktiven Teilnahme durch Gamification
Um insbesondere die aktive Teilnahme und die Motivation (McClelland, 1988) der Akteure am Gladbacher Crowd Solving Konzept zu erhöhen, werden derzeit Gamification-Ansätze (Herger 2014; Brell 2018) in des Konzept integriert.
Spiel-Design-Elemente (Schell, 2016) sind direktes Feedback, Schaffung von Gemeinschaften, mittelbare realweltliche Vorteile.
Quellen
- Brell, Claus (2018): Wie Gamification den Methodenapparat der Wirtschaftsinformatik bereichert. In: Informatik Aktuell. Alkmene Verlaggesellschaft. Frechen. Online Ressource
- Herger, Mario (2014): Enterprise Gamification – Engaging People by letting them have fun
- Kuron, Ralf; Brell, Claus (2018): Informationen verfügbar machen. In: Hafenzeitung 02/2018. Düsseldorf. S. 3. Online Ressource http://hafenzeitung.de/downloads/archiv/pdf/hafen-zeitung_2018_02.pdf
- McClelland, David Clarence. (1988): Human motivation. Cambridge University Press
- Schell, Jesse (2016): Die Kunst des Game-Designs – Bessere Games konzipieren und entwickeln. 2. Auflage. Frechen, mitp.
- Sonntag, Christian (2018): Auf den Fahrer kommt es an. In: NIU – Das Magazin der Hochschule Niederrhein. Krefeld. S. 36-37. Online verfügbar unter: www.hs-niederrhein.de/niu
- o.A.: Knoten lösen – Verkehrskollaps vermeiden. In: Vizepräsident für Forschung und Transfer (2018): Forschungsbericht #3. Krefeld. S. 68-69. Online verfügbar unter: [1]
