{"id":3874,"date":"2019-08-06T09:31:52","date_gmt":"2019-08-06T07:31:52","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.iese.fraunhofer.de\/?p=3874"},"modified":"2024-02-06T17:10:22","modified_gmt":"2024-02-06T16:10:22","slug":"interview-crowdre-mit-der-crowd-marktpotenziale-von-softwareprodukten-heben","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/interview-crowdre-mit-der-crowd-marktpotenziale-von-softwareprodukten-heben\/","title":{"rendered":"Interview: CrowdRE – Mit der Crowd Marktpotenziale von Softwareprodukten heben"},"content":{"rendered":"

Jedes Produkt hat eine Crowd. Doch damit ist weder die Schlange an der Supermarktkasse noch das Gedr\u00e4nge an einem Messestand gemeint. Die Crowd bezeichnet eine gro\u00dfe Menge an Produktnutzern, die online beispielsweise \u00fcber Bewertungsportale miteinander agieren. Sich dieses enorme Datenpotenzial zunutze zu machen und sich durch geschickte, automatisierte Analysen Wettbewerbsvorteile zu verschaffen, darum geht es beim Crowd-based Requirements Engineering. Mehr dazu im Interview mit Dr. Marcus Trapp<\/a>, Abteilungsleiter User Experience und Requirements Engineering, und Eduard C. Groen<\/a>, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IESE Kaiserslautern.<\/p>\n

Was versteht man unter einer Crowd? Gibt es eine kritische Masse, ab wann man von einer Crowd spricht?<\/h3>\n

Eduard C. Groen:<\/strong> Im Crowd-based Requirements Engineering<\/a> oder kurz CrowdRE definieren wir eine Crowd als eine sehr gro\u00dfe, heterogene und physikalisch verteilte Menge an Stakeholdern. Sie sind alle aktuelle oder potenzielle Nutzer eines bestimmten Produkts, in unserem Fall einer Software, und tauschen sich dazu online miteinander aus. Sogar Anwender von \u00e4hnlichen Produkten bei einem Wettbewerber z\u00e4hlen dazu. Man kann den Begriff nicht an einer konkreten Zahl festmachen, aber um die 1.000 Personen w\u00e4re f\u00fcr mich die untere Grenze. Allerdings k\u00f6nnen bei einer \u00bbPrivate Crowd\u00ab, was beispielsweise die Mitarbeiter eines Unternehmens sein k\u00f6nnten, auch weniger Personen ausreichend sein. Denn hier deckt man schneller eine repr\u00e4sentative Stichprobe der Crowd ab. Wichtig ist, dass die Individuen einer Crowd, egal ob sie privat oder \u00f6ffentlich ist, aktiv miteinander agieren.<\/p>\n

Was ist die Zielsetzung von Crowd-based Requirements Engineering und wie komme ich an die Daten?<\/h3>\n

Eduard C. Groen:<\/strong> CrowdRE eignet sich besonders f\u00fcr Produkte, die bereits im Einsatz sind. Wenn man das enorme Potenzial der Crowd anzapft, verbessert man so das Produkt, was sowohl die Behebung von Fehlern als auch das Anbieten von neuen, innovativen Funktionen beinhalten kann. Durch die Verwendung eines Produkts macht die Crowd Erfahrungen mit dessen Verwendung und berichtet dar\u00fcber durch Nutzerfeedback. Das Nutzerfeedback wird h\u00e4ufig in Reviewportalen und Feedbackkan\u00e4len wie Social Media geteilt. Dies sind also gute Quellen f\u00fcr Produktentwickler, um herauszufinden, was der Crowd gef\u00e4llt oder auch nicht gef\u00e4llt bzw. was vielleicht noch fehlt. Hierzu werden zumeist \u00bbText-Mining\u00ab-Techniken verwendet. Bei Software k\u00f6nnen die Produktentwickler dar\u00fcber hinaus mit \u00bbUsage-Mining\u00ab-Techniken analysieren, wie die Crowd das Produkt verwendet.<\/p>\n

Kann man denn sagen, dass automatisierte Analysetechniken auf dem Vormarsch sind?<\/h3>\n

Dr. Marcus Trapp:<\/strong> Eigentlich gibt es \u00bbText Mining\u00ab und \u00bbUsage Mining\u00ab schon l\u00e4nger; erste Schritte wurden bereits in den 1970ern unternommen. Heute bewegen wir uns allerdings dank maschinellem Lernen und KI-Technologien immer mehr in Richtung vollautomatisierter Auswertung. Au\u00dferdem ist bei der Auswertung des Feedbacks von gro\u00dfen Crowds der Einsatz von \u00bbBig-Data\u00ab-Ans\u00e4tzen in einer Art, die wir vor Jahren noch nicht zur Verf\u00fcgung hatten, unvermeidlich. Wir als Fraunhofer IESE nutzen diese Zukunftstechnologien und -werkzeuge und verf\u00fcgen \u00fcber umfassende Kompetenzen in klassischen RE-Methoden, \u00bbData Analytics\u00ab, Kreativit\u00e4tstechniken<\/a> sowie maschinellem Lernen und KI \u2013 beste Voraussetzungen f\u00fcr CrowdRE.<\/p>\n

K\u00f6nnen Sie noch einmal genauer erl\u00e4utern, warum hier Big-Data-Technologien notwendig sind?<\/h3>\n

Dr. Marcus Trapp:<\/strong> Big Data<\/a> bietet f\u00fcr die Analyse und den Vergleich von Nutzerfeedback echte Vorteile. Zum einen produziert eine Crowd unterschiedlichste Daten. Nutzerreviews haben eine andere Struktur und Sprache als Bug Reports, und Logfile-Daten von Apps sind anders als die von eingebetteten Systemen. Zum anderen m\u00fcssen Daten schnell verarbeitet werden, um Probleme, Trends und Innovationen fr\u00fchzeitig zu identifizieren. Big Data ist somit f\u00fcr CrowdRE unerl\u00e4sslich.<\/p>\n

Was ist eigentlich der Unterschied zum klassischen Requirements Engineering?<\/h3>\n

Dr. Marcus Trapp:<\/strong> Bew\u00e4hrte Techniken im Requirements Engineering sind Interviews, Frageb\u00f6gen und Workshops. Diese Ans\u00e4tze eignen sich allerdings nur f\u00fcr wenige Stakeholder, da sie zu zeit- und kostenintensiv sind. Will man alle Stakeholder auf jedem Kontinent durch eine repr\u00e4sentative Stichprobe verstehen, st\u00f6\u00dft man mit traditionellen Methoden schnell an seine Grenzen. Wir sehen CrowdRE als Erg\u00e4nzung zu den bew\u00e4hrten Techniken aus dem Requirements Engineering. Hier geht es darum, die sowieso schon online vorhandenen Daten bzw. Feedbacks zu einem Produkt, die aus Bewertungssites, Bug Trackers oder Social Media stammen k\u00f6nnen, f\u00fcr seine Zwecke automatisiert zu analysieren. Durch den Einsatz dedizierter Werkzeuge und Techniken erh\u00e4lt man Einblicke von Tausenden Anwendern eines Produkts \u2212 und das mit minimalem Aufwand. Es w\u00e4re eine Verschwendung, dieses Potenzial nicht zu nutzen.<\/p>\n

Was w\u00e4re ein typisches Anwendungsbeispiel?<\/h3>\n

Eduard C. Groen:<\/strong> Apps eignen sich beispielsweise hervorragend zur Aufdeckung von Verbesserungspotenzialen durch CrowdRE. Die vorhandenen Berichte liefern ein enormes Datenpotenzial, woraus man mithilfe von automatisierten Analyseverfahren Einsichten \u00fcber Bugs, Beschwerden, Anfragen nach Features, Lob sowie funktionale Anforderungen und Qualit\u00e4tsanforderungen erhalten kann. Au\u00dferdem kann man durch \u00bbUsage Mining\u00ab in Erfahrung bringen, wie Nutzer mit der App umgehen und welche Probleme sie wom\u00f6glich damit haben. Will man eine v\u00f6llig neue App entwickeln, kann es sich lohnen, auf Basis von Nutzerreviews der Wettbewerbsprodukte herauszufinden, was deren Nutzer vermissen. Und genau dieses Wissen kann man bei der eigenen Produktentwicklung einflie\u00dfen lassen und so Alleinstellungsmerkmale schaffen.<\/p>\n

\n

Fraunhofer IESE pr\u00e4gt CrowdRE ma\u00dfgeblich<\/strong><\/p>\n

Der Name \u00bbCrowd-based Requirements Engineering\u00ab wurde vom Fraunhofer IESE eingef\u00fchrt und zum ersten Mal im Paper \u00bbTowards Crowd-based Requirements Engineering\u00ab auf der REFSQ<\/a> 2015 verwendet. Inzwischen hat sich der Begriff allgemein durchgesetzt und wird so auch von anderen Wissenschaftlern verwendet. Im Rahmen der j\u00e4hrlichen IEEE International Requirements Engineering Conference<\/a> ist das Fraunhofer IESE von Beginn an Mitveranstalter des \u00bbInternational Workshop on CrowdRE\u00ab.<\/p>\n<\/div>\n

Wie l\u00e4uft ein CrowdRE-Projekt ab?<\/h3>\n

Eduard C. Groen:<\/strong> Einzigartig in diesem Bereich ist die pers\u00f6nliche Betreuung und Beratung, die das Fraunhofer IESE seinen Kunden bietet. Ob gro\u00df oder klein, f\u00fcr jedes Projekt wird die genaue Umsetzung von CrowdRE ma\u00dfgeschneidert, damit die Fragestellung optimal von den Analysen beantwortet wird. In einem Workshop erarbeiten wir gemeinsam mit dem Kunden die Bed\u00fcrfnisse seines Unternehmens und identifizieren so die passenden Datenquellen, aus denen unsere Werkzeuge das relevante Nutzerfeedback automatisch sammeln k\u00f6nnen. Die Analyseergebnisse werden in Dashboards, als automatisch oder halbautomatisch erstellter Bericht oder sogar mithilfe von Expertenanalysen als tats\u00e4chliche Anforderungen dargestellt. Wir als Fraunhofer IESE bieten somit umfassende Kompetenzen f\u00fcr ma\u00dfgeschneiderte Services auf Basis unserer Werkzeuge!<\/p>\n

Das Interview f\u00fchrte Claudia Reis,<\/em><\/strong>
\nPressereferentin Fraunhofer IESE.<\/em><\/strong><\/p>\n

 <\/p>\n

Weiterf\u00fchrendes zum Thema Crowd-based Requirements Engineering<\/h3>\n

Review CrowdRE’19, Jeju Island, S\u00fcdkorea<\/h4>\n

Am 23.\/24. September 2019 fand auf der s\u00fcdkoreanischen Insel Jeju der 3. CrowdRE-Workshop<\/a> (kurz: CrowdRE’19) statt. Die Conference l\u00e4dt Forscher und Praktiker zum Diskutieren und Inspirieren ein, die sich f\u00fcr das Thema CrowdRE interessieren.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Jedes Produkt hat eine Crowd. Doch damit ist weder die Schlange an der Supermarktkasse noch das Gedr\u00e4nge an einem Messestand gemeint. Die Crowd bezeichnet eine gro\u00dfe Menge an Produktnutzern, die online beispielsweise \u00fcber Bewertungsportale miteinander agieren. 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