Der Green Consumption Assistant (GCA) unterstützt Konsument*innen dabei, nachhaltigere Kaufentscheidungen im Internet zu treffen. Der GCA wird dazu auf der Suchmaschine Ecosia grüne Produktalternativen anzeigen, die im Vergleich zu herkömmlichen Produkten einen ökologischen oder sozialen Mehrwert haben. Zudem informiert der GCA über nachhaltigere Alternativen beispielsweise in Form von Hinweisen auf Repair-, Verleih- oder Sharing-Optionen, die den Kauf von Produkten gar nicht erst nötig machen. Ferner ist angedacht, auf Ecosia Orte hervorzuheben, in denen nachhaltiger Konsum möglich ist, und die Klimaversprechen von den meist gesuchtesten Organisationen und Unternehmen auf Ecosia in einem Ranking transparent gemacht. Als Basis für die Empfehlungen des GCA wird mithilfe von maschinellen Lernverfahren eine umfassende Produkt-Datenbank (Green Database) mit ökologischen und sozialen Nachhaltigkeitsinformationen aufgebaut. Der GCA ist ein Kooperationsprojekt zwischen der Technischen Universität Berlin, der Berliner Hochschule für Technik und der grünen Suchmaschine Ecosia und wird als Leuchtturmprojekt für Künstliche Intelligenz im Einsatz für ökologische Herausforderungen vom Bundesumweltministerium gefördert.

Das Projekt Green Consumption Assistant (GCA) steht für eine neue, interdisziplinäre Partnerschaft, die Nachhaltigkeits- und Verhaltensforschung mit Maschinellem Lernen, Nutzer*innenzentrierung und digitaler Produktentwicklung verbindet.

  • Nachhaltigkeitsforschung
  • Verhaltensforschung
  • Methoden der Folgenabschätzung
  • Maschinelles Lernen
  • Data Science
  • Datenbanken
  • User-zentriertes Design
  • Digitale Produktentwicklung
  • Nutzer*innengewinnung
    (15 Millionen monatliche Nutzer*innen)

Zusätzlich zu den vorhandenen Kernkompetenzen und Ressourcen des Verbundes, setzen wir auf Kooperation und Austausch, wie etwa mit anderen Nachhaltigkeitsakteur*innen, Forschenden, Siegel- und Labelorganisationen oder Online-Shops, um eine verlässliche und umfassende Datengrundlage für die Ergebnisse des Assistenten zu gewährleisten.

Neuigkeiten

Workshop bei „Forum Nachhaltiger Konsum“

Jens Bergener und Maike Gossen organisierten am 11. Mai 2022 einen Workshop zum Thema „Digitale Empfehlungssysteme für nachhaltigen Konsum“ im Rahmen des „Forums Nachhaltiger Konsum: Wieso tun wir es nicht einfach?“, das vom Umweltbundesamt und dem Kompetenzzentrum Nachhaltiger Konsum veranstaltet wurde. In dem Workshop wurden die Möglichkeiten und Barrieren für die Unterstützung von nachhaltigen Lebensstilen…

Weiterlesen

Vortrag bei Diskussionsveranstaltung des BNW e. V. zum Thema Suffizienzmarketing

Unter dem Motto „Wie bringe ich meine Kund*innen dazu, weniger zu kaufen“ hat der Bundesverband Nachhaltige Wirtschaft e. V. Anfang Mai 2022 eine Diskussionsveranstaltung online für seine Mitglieder durchgeführt. Maike Gossen präsentierte dort Forschungsergebnisse zu den Motiven und Barrieren von Suffizienzmarketing sowie der Frage, welche Wirkung es auf das Konsumverhalten hat. Bei der anschließenden Diskussion…

Weiterlesen

GreenDB: Toward a Product-by-Product Sustainability Database

Eines unserer Projektziele ist der Aufbau einer KI-basierten Produktdatenbank, die das Entwickeln eines Empfehlungs-Assistenten ermöglicht. In diesem Preprint wird erläutert, wie mithilfe von Scraping-Technologien öffentlich zugängliche Daten über Produkte und Informationen über deren Nachhaltigkeit abgefragt und in eine zentrale Datenbank integriert werden können. Des Weiteren wird die erste Version der GreenDB präsentiert und veröffentlicht. Weitere…

Weiterlesen

Vortrag auf internationaler Fachkonferenz

Auf dem Symposium of the International Research Network on Sustainable Fashion Consumption 2022 haben Jens Bergener und Maike Gossen vor internationalem Fachpublikum einen wissenschaftlichen Vortrag gehalten und das Studiendesign eines geplanten Choice Experiments vorgestellt. In der empirischen Studie soll es darum gehen, nachhaltige und nicht-nachhaltige Produktattribute zu identifizieren, die sich auf die Kaufentscheidung in einem…

Weiterlesen