Web-basierte Vergleichsportale gehören heutzutage zum täglichen Leben. Egal ob Reisen, Restaurantbesuche, Handytarife, Immobilien, Consumer Goods, Konzerte, Kraftfahrzeuge und vieles mehr – die Kunden und Nutzer greifen heute vielfach auf diese Portale direkt zu oder werden mit Hilfe einer KI zu diesen Portalen verwiesen. Allerdings wissen die wenigsten Kunden, wie ein solches Portal aufgebaut ist, welche quantitativen und qualitativen Daten verwendet werden, woher sie stammen, wie die Bewertung der unterschiedlichen Leistungskriterien von statten geht und welche Schritte durchlaufen werden müssen, um ein solches Portal umzusetzen und den Kunden zur Verfügung stellen zu können. Die Erstellung eines Vergleichsportals verfolgt dabei die wesentlichen Schritte der Data Analytics: Datenbeschaffung und -verifizierung (Plausibilitäts- sowie Verlässlichkeitsprüfung), Entwicklung eines Scoringmodells (Nutzwertanalysen) sowie die Ausgestaltung einer entsprechenden Cockpitlösung bzw. Webplattform. Im Rahmen dieses Projektes wird die Bewertung unterschiedlicher Sportveranstaltungen in den Mittelpunkt der zu entwickelnden Vergleichsportale gestellt. Für Sportveranstaltungen gibt es derzeit noch keine umfassenden, objektiven Portale, die einem potentiellen Besucher Vergleichsoptionen ermöglichen. Des Weiteren sind Sportgroßereignisse wie z.B. Spiele der großen europäischen Profi-Fußballigen oder Rennen der Formel 1 immer von großem öffentlichem Interesse. Aus diesen beiden Gründen werden die Vergleichsportale für diesen Zweck im Rahmen des Projektes entwickelt.

Für Wirtschaftsingenieure und Wirtschaftsingenieurinnen ist die Beherrschung der Data Analytics eine wichtige Kompetenz, die vielfach von potentiellen Arbeitgebern vorausgesetzt wird. Aufgrund der interdisziplinären Ausbildung, den Schnittstellenkompetenzen sowie den hohen analytischen Skills werden sie häufig als ideale Kandidaten für datengetriebene Analysen, Auswertungen und Reportings, auch web-basiert, eingesetzt. Im Fokus dieses Projektes soll demzufolge das umfassende Skillset der Data Analytics im Rahmen der Entwicklung eines web-basierten Vergleichportals vermittelt werden.  


Darstellung Projektinhalte / -ablauf

Das Projekt wird in insgesamt drei Phasen eingeteilt. In der ersten Phase erfolgt die Datenbeschaffung, -verifizierung und -analyse. Die Studierenden sollen mit Hilfe des Internets, klassischer Datenquellen aber auch üblicher KI-Lösungen wesentliche Daten unterschiedlicher Sportveranstaltungen erheben. Hierzu gehören quantitative Daten wie z.B. Ticketpreise und -verfügbarkeiten, Ausstattung der Stadien/ Veranstaltungsorte, Toiletten, Verpflegung und Preise, Erreichbarkeit, Anbindung an öffentlichen Nahverkehr, Parkplätze sowie qualitative Daten wie z.B. Stimmung, Erreichbarkeit, Einlasskontrollen und Wartezeiten sowie Sentiment-Analysen aus sozialen Medien oder anderen Vergleichsportalen wie z.B. Tripadvisor oder Get-YourGuide. Im Rahmen der Datenverifizierung und Analyse sind die Daten zu prüfen, mit alternativen Datenquellen stichprobenweise zu verifizieren und ggf. weiter zu 2 entwickeln, damit sie für Vergleichszwecke geeignet sind (z.B. Ticketpreise in Relation zur lokalen Kaufkraft stellen). (Phase 1)

In der zweiten Phase erfolgt die Entwicklung eines Scoringmodells (Nutzwertanalyse). Zur Bewertung der erhobenen Daten ist ein Scoringmodell zu entwickeln. Hierbei sind zum einen alle relevanten Kriterien zu entwickeln und mit Gewichtungsfaktoren zu versehen. Zum anderen ist ein möglich stringentes, nachvollziehbares und objektives Bewertungsverfahren zu entwickeln, auf dessen Basis ein Vergleich erfolgen kann. Im Ergebnis soll eine bewertete Tabelle der Veranstaltungsorte entstehen und das „Stadion des Jahres“ bzw. die „Rennstrecke des Jahres“ ermittelt werden. (Phase 2)

In der dritten und letzten Phase erfolgt die Umsetzung des Scoringmodells auf einer Webseite. Die Projektteams erhalten hierfür Zugang zu üblichen Webseiten-Plattformen (wie z.B. 1und1 oder Jimdo) und sind gefordert, eine funktionsfähige Webseite einzurichten, das Bewertungsverfahren darauf unter Nutzung von Filtern Online zu bewerkstelligen sowie die weiterführenden Informationen und Daten der Veranstaltungsorte zur Verfügung zu stellen. (Phase 3)

 

Methoden und/oder Kompetenzentwicklung

Die Studierenden sollen konkrete Kompetenzen im Bereich der Data Analytics erwerben. Hierzu werden die Studierenden durch eine umfassende und zielführende Analyse quantitativer Daten und qualitativer Daten aus externen Quellen laufen. Die Studierenden sollen hierbei bewusst und gezielt KI-Instrumente z.B. ChatGPT einsetzen um Möglichkeiten aber auch Grenzen der KI-basierten Datenbeschaffung und -validierung kennen zu lernen. Bei der Erhebung qualitativer Daten sollen Methoden der Sentiment-Analyse erlernt und angewendet werden, wie z.B. Erfassung und Verdichtung von Daten aus sozialen Medien, Webportalen und anderen Vergleichsportalen. Ggf. sind auch eigene Erhebungen anzustoßen (Primäranalyse), soweit qualitative Einschätzungen nicht in ausreichendem Maße über externe Quellen (Sekundäranalyse) beschafft werden können. Darüber hinaus ist die Datenqualität sicher zu stellen. Hierbei sollen die Studierenden Methoden der Datenverifizierung (Stichprobentests) sowie Reliabilitätstests kennen lernen und anwenden.

Als ein wesentlicher Bestandteil des Projektes ist ein Bewertungsmodell (Scoringmodell, Nutzwertanalyse) zu erstellen. Die Studierenden sollen aufbauend auf dem Basiswissen über diese Methode aus dem WIW-Studium, ein konkretes Modell entwickeln, angemessene Gewichtungskriterien ableiten und die erfassten Daten mit angemessenen Scorewerten versehen. Im Ergebnis entstehen somit möglichst differenzierte Bewertungen der unterschiedlichen Sportstätten, die gesamthaft reportiert werden oder mit Filteranalysen für bestimmte Dimensionen konfiguriert werden können. Abschließend sollen die Studierenden den Aufbau und die Gestaltung eines einfachen Webportals kennen lernen. Hierzu wird eine Domain sowie die entsprechende Webseite zur Verfügung gestellt. Die Studierenden sollen erlernen, wie eine Webseite als Kommunikationsmedium qualitativer und quantitativer Daten zu gestalten ist und als Schnittstelle zum Nutzer fungieren kann. Hierbei gilt es auch die entsprechenden Texte, Textelemente, Graphikelemente wie auch formalen Ausgestaltungshinweise von Webseiten kennen zu lernen und diese anzuwenden.

Die Projektarbeit soll in großen Teilen in Gruppen stattfinden und entlang konkreter Meilensteine verfolgt werden. Bei den regelmäßigen Projektmeetings werden deshalb Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten intensiv vermittelt und vertieft. Zudem sollen die Studierenden die Methoden des wissenschaftlichen Arbeitens vertiefen, was insbesondere die o.g. Datenanalyse und Methode der Scoringmodelle betrifft. Durch die Gruppenarbeit werden auch die sozialen Kompetenzen im Hinblick auf effektive Gruppenarbeit sowie gruppendynamische Prozesse weiterentwickelt.

 

Ziel / Ergebnisse des Projektes