Benutzer:Michael Carlson/Social Forecasting

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Social Forecasting ist ein spezielles Web2.0 Tool das auf virtuellen Prognosebörsen verwendet wird. Unternehmen nutzen dieses Tool um Prognosen, Analysen und andere Werte ihrer Mitarbeiter für zukunftsgerichtete Fragen zu erhalten. Es basiert dabei auf drei Grundideen: Zu eine auf Crowdsourcing, d.h. es wird Wissen von vielen Teilnehmern gesammelt. Die gestellten Fragen beziehen sich primär auf zukünftige Ereignisse. Die zweite Kernkomponente ist Gamification, wurdurch möglichst wahrheitsgetreue und möglichst genaue Angaben gemacht werden. Zum anderen auf das Prinzip der kollektiven Intelligenz bzw. greift auch auf die Idee von Weisheit der Vielen zurück.

Begriff

Social Forecasting überträgt das Konzept von Crowdsourcing auf Vorhersagen. Hier wird eine Gruppe, beispielsweise die eigenen Mitarbeiter, zum Eintreten künftiger Ereignisse oder zur Wirkung von Entscheidungen befragt. Dazu werden über eine Art Marktplatz bzw. einer virtuellen Prognosebörse gezielt Fragen zur Entwicklung zukünftiger Ereignisse gestellt. Ein weiterer wichtiger Bestandteil von Social Forecasting ist das Setzen entsprechender Anreize, damit die Teilnehmer um möglichst wahrheitsgetreue und genaue Prognosen bemüht sind. Dieser Ansatz wurde in den 1980er beim Iowa Election Markets (IEM) eingesetzt – diesmal konnte man online mit einem symbolischen Einsatz von einigen Cent auf den Ausgang von Wahlergebnissen wetten. Die Ergebnisse der IEM waren dabei genauer als die Prognosen der damaligen Marktforscher. Social Forecasting als Web2.0-Tool ist ein von dem deutschen Unternehmer Alexandar Ivanov geprägter Begriff.

Strategischer Einsatz

Die freiwilligen Crowdsourcees werden innerhalb des Prozesses als Prosumenten bezeichnet. Oft werden sie von den Unternehmen zur Teilnahme an speziellen Aufgaben aufgefordert und unterstützen diese beispielsweise innerhalb der Innovations- oder Produktionsprozesse. Des Weiteren werden sie von den Unternehmen zur Lösung von Problemen betreffend der Forschungs- und Entwicklungsprozesse miteinbezogen. Produktion mit Hilfe von Prosumenten zu gestalten birgt dabei gleich mehrere Vorteile für die Unternehmen. Ihre Kunden sind direkt in den Produktionsprozess eingebunden, womit das Unternehmen die Gefahr des „Vorbei-Produzieren“ an den Kundenwünschen verringern kann. Des Weiteren bekommen sie kostenlos viele Vorschläge, für beispielsweise zukünftige Innovationen, für das Design oder sinnvolle Entwicklungen.

Literatur

• 2010 Bughin, J. und Chui, M.: "The rise of the networked enterprise: Web 2.0 finds its payday"; McKinsey Quarterly, December, 2010
• Ericsson, A. K. und Jacqui, S.: "Toward a General Theory of Expertise: Prospects and Limits"; Cambridge University Press, Cambridge, 1991
• 2006 Ericsson, A. K.; Charness, N.; Feltovich, P.; Hoffmann, R.: "The Cambridge Handbook of Expertise and Expert Performance"; Cambridge University Press, Cambridge, 2006
• Ivanov, A.: "Absatzplanung im Einzelhandel: High-speed mit Low-cost"; CrowdWorx Fallstudie, 2008, http://www.crowdworx.com/de/downloads/fallstudien/ (Abruf: 10.01.12)
• Ivanov, A.: "The Rise of Social Forecasting"; CrowdWorx White Paper Series, 2010, http://www.crowdworx.com/de/downloads/white-papers/ (Abruf: 10.01.12)
• Ivanov, A.: "Experts vs. Prediction Markets"; CrowdWorx White Paper Series, 2011, http://www.crowdworx.com/de/downloads/white-papers/ (Abruf: 10.01.12)
• Rietz, T.; Berg, J.; Nelson, F.: "Accuracy and Forecast Standard Error of Prediction Markets", University of Iowa, Working Paper

• Larissa Hammon (2013) Crowdsourcing - Eine Analyse der Antriebskräfte innerhalb der Crowd Verlag Dr. Kovac, Hamburg 2013.
• Larissa Hammon, Hajo Hippner (2012) Crowdsourcing. In: Wirtschaftsinformatik, 54. Jg. (2012), Nr. 3, S. 165-168.
• Larissa Hammon, Stefan Hampel, Hajo Hippner (2010) Crowdsourcing. In: WISU, Nr. 5, 2010, S. 698-704.
• Chresbrough, H.W.: Open Innovation: The New Imperative for Creating and Profiting from Technology. Harvard Business School Press, Boston, 2003.

Einzelnachweise

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