Der Green Consumption Assistant (GCA) unterstützt Konsument*innen dabei, nachhaltigere Kaufentscheidungen im Internet zu treffen. Der GCA zeigt dazu auf der Suchmaschine Ecosia grüne Produktalternativen an und informiert über nachhaltigere Alternativen beispielsweise in Form von Hinweisen auf Repair-, Verleih- oder Sharing-Optionen. Zudem sollen auf Ecosia nachhaltige Orte hervorgehoben und die Klimaversprechen von Organisationen und Unternehmen in einem Ranking transparent gemacht werden. 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 steht für eine neue, interdisziplinäre Partnerschaft, die Nachhaltigkeits- und Verhaltensforschung mit Maschinellem Lernen, Nutzer*innenzentrierung und digitaler Produktentwicklung verbindet.

Im Projekt setzen wir auf Kooperation und Austausch, etwa mit anderen Nachhaltigkeitsakteur*innen, Wissenschaftler*innen, Siegel- und Labelorganisationen oder Online-Shops, um eine verlässliche und umfassende Datengrundlage für die Empfehlungen des Green Consumption Assistant zu gewährleisten.

  • Nachhaltigkeitsforschung
  • Verhaltensforschung
  • Ökologische Wirkungsabschätzung
  • Maschinelles Lernen
  • Data Science
  • Datenbanken
  • User-zentriertes Design
  • Digitale Produktentwicklung
  • Nutzer*innengewinnung

Neuigkeiten

Beitrag „Glaubwürdige und leicht verfügbare Nachhaltigkeitsinformationen bei der Internetsuche auf Ecosia” im Sammelband „Consumer Social Responsibility im digitalen Raum”

In Kapitel 7 des Sammelbandes Corporate Social Responsibility im digitalen Raum ist ein Beitrag über den GCA erschienen. Marja Lena Hoffmann, Maike Gossen und Nina Güldenpenning stellen den grünen Konsumassistenten GCA als Lösungsansatz für die Informationskomplexität nachhaltiger Konsumentscheidungen vor. Der Sammelband verfolgt das Ziel, aktuelle deutschsprachige Forschung zur ConSR im digitalen Raum zu sammeln und…

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Konferenz-Abstrakt “GreenDB – A Dataset and Benchmark for Extraction of Sustainability Information of Consumer Goods“

In dieser Arbeit wird die hohe Daten Qualität der GreenDB präsentiert. Es wird gezeigt, dass mit Hilfe von Machine Learning (ML) die Nachhaltigkeit von Produkten vorhergesagt werden kann. Somit ist die Demonstration erbracht, dass andere ML basierten Systeme, wie beispielsweise Empfehlungssysteme, die Produktempfehlungen als Faktor mit einfließen lassen können. Zum Artikel

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Arbeitspapier: Climate Pledge Rating – A hands-on Evaluation and Visualization of Companies’ Responses to Climate Change

In dieser Veröffentlichung beschäftigt sich Marja Lena Hoffmann mit dem Climate Pledge Rating, das im Rahmen des Green Consumption Assistant (GCA) entwickelt und umgesetzt wurde. Das Rating zeigt Nutzer*innen von Ecosia Bewertungen und Einstufungen von Nachhaltigkeitsversprechen ausgewählter Unternehmen an. Das soll Nutzer*innen unterstützen, nachhaltige Konsumentscheidungen zu treffen. Abstract The climate crisis is already causing heat…

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