Projektbeschreibung

Produktion, Kauf, Lieferung, Nutzung, Entsorgung: Jede Etappe gekaufter Konsumgüter bringt einen Rucksack an verbrauchten Rohstoffen, erzeugten Schadstoff- sowie CO2- Emissionen und teils unfairer Arbeitsbedingungen mit sich. Die ökologischen Auswirkungen unseres Konsumverhaltens sind ein Hauptgrund für die Gefährdung der planetaren Belastungsgrenzen. Dennoch nimmt das Konsumniveau weiterhin stetig zu, allein im Bereich des E-Commerce jährlich mit zweistelligen Wachstumsraten.

Langjährige Forschung zu nachhaltigem Konsum zeigt, dass in vielen Ländern zwar ein gewisses Umwelt- und Verantwortungsbewusstsein beobachtet werden kann, tatsächlich jedoch nur wenig nachhaltig konsumiert wird. Dieses – auch als „Wissens-Verhaltens-Lücke“ bekannte – Phänomen hat eine Vielzahl unterschiedlicher Gründe, insbesondere:

Konsument*innen treffen die meisten alltäglichen Konsumentscheidungen ad hoc.
In Kauf- Situationen mangelt es oft an konkreten und leicht zugänglichen Informationen darüber, was nachhaltigere Konsumoptionen wären.
Selbst beim Vorliegen dieser Informationen ist es oft nicht möglich, nachhaltige Optionen spontan und einfach zu realisieren.

Das Projekt Green Consumption Assistant wurde 2020 ins Leben gerufen, um die Wissens-Verhaltens-Lücke beim Onlineshopping zu verringern, indem es genau diese drei Herausforderungen angeht: Der KI-gestützte Assistent soll im Moment der Kaufentscheidung Nachhaltigkeitsinformationen darstellen und Optionen für Konsumalternativen anbieten, damit diese genauso einfach wahrgenommen werden können, wie die weniger nachhaltigen. Unser Ziel: nachhaltigerer Konsum in aller Einfachheit.

Das Verbundprojekt wird als „KI-Leuchtturmprojekt für Umwelt, Klima, Natur und Ressourcen“ vom Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz (Projektträger Zukunft-Umwelt-Gesellschaft gGmbH), im Zeitraum von Oktober 2020 bis September 2023 gefördert und von der TU Berlin, Fachgebiet Sozial-ökologische Transformation, koordiniert. Gemäß der agilen Arbeitsweise wird der Assistent iterativ entwickelt, d.h. dass fortlaufend neue, immer differenziertere Produktversionen veröffentlicht und getestet werden. Dieses Vorgehen hat den Vorteil, dass kontinuierlich User Feedback eingeholt und verwertet werden kann und somit ein Assistent entwickelt wird, der den Nutzenden einen realen Mehrwert bringt. So können bereits zu Beginn des Projektes Konsumentscheidungen in einigen Produktgruppen positiv beeinflusst werden.

Projektziele

Der GCA verfolgt das übergeordnete Ziel, Verbraucher*innen online zu nachhaltigeren Konsumentscheidungen zu verhelfen. Die Grundlagen für die notwendigen Funktionalitäten schaffen wir durch drei Teilziele:

Aufbau einer KI-basierten Produktdatenbank als zentrale Kompetenzstelle für nachhaltigen Konsum

Eine grundlegende Voraussetzung für verantwortungsvollere Konsummuster ist eine deutliche Verbesserung der bislang vorhandenen Datenlage, um belastbare Informationen zur Nachhaltigkeit von Produkten und Dienstleistungen zu bieten. Diese Nachhaltigkeits- und Produktdaten müssen zur Weiterverarbeitung jedoch in einheitlichem Format vorliegen, strukturiert (also maschinenlesbar) und idealerweise frei verfügbar sein. Um dies zu ermöglichen, kommt künstliche Intelligenz zum Einsatz, die relevante Informationen automatisiert aus heterogenen und unstrukturierten Datensätzen extrahiert. Eine später geplante Offenlegung der so entstehenden Datenbank unter geeigneter Lizenz wird nicht nur eine weiter steigende Qualität der Empfehlungen des GCA gewährleisten. Sie wäre auch Grundlage für nachfolgende innovative KI-Produkte, die das Bewusstsein für nachhaltigen Konsum schärfen oder für die Erweiterung konventioneller Plattformen, etwa durch entsprechende Produktfilter für Nachhaltigkeitsaspekte.

Entwicklung eines Empfehlungs-Assistenten, der nachhaltige Produktoptionen in Echtzeit vergleich- und beziehbar macht

Hierfür sollen bislang über diverse Medien zerstreute, heterogene Nachhaltigkeitsinformationen verschiedener Produkte und -kategorien auf der Meta-Ebene einer Suchmaschine aggregiert und auch suffizienz-orientierte Konsumoptionen, wie z.B. Sharing oder Gebrauchtkauf, stärker sichtbar gemacht werden. Konsument*innen bekommen diese im Moment und dem Ort (point of sale) des Online-Einkaufs angezeigt und können somit eine informierte Produkt- oder Serviceentscheidung treffen. Die Darstellung der Informationen sollen„Wissens-Verhaltens-Lücke“ verringern, indem sie eine direkte Vergleichbarkeit als auch Bezugsquellen der Produkte eröffnet und Nachhaltigkeit somit als Entscheidungsfaktor ins Bewusstsein der Konsument*innen rückt.

Anwendungsdesign, das Nutzer*innen und deren Verhalten gerecht wird

Dank der engen Kooperation versierter UX/UI-Designer*innen von Ecosia mit Verhaltensforscher*innen der TU Berlin ist es uns von Beginn an möglich, das Design unserer Anwendungen nutzer*innenfokussiert zu gestalten. Durch kontinuierliches Testing mit verschiedenen Zielgruppen stellen wir sicher, dass die Anwendungen den Erwartungen der User etwa in Bezug auf Qualität und Quantität der Inhalte, Intuition der Bedienbarkeit und Integration in vorhandene Infrastrukturen entsprechen. Auch dienen die User Tests als Forschungsgrundlage um Online-Verhalten noch besser prognostizieren und somit die Suchergebnisse und Wirkung des Assistenten kontinuierlich verbessern zu können.

Team

Die Zusammenarbeit des Projektteams des Green Consumption Assistant ist durch ausgeprägte Kompetenzen und Expertise im jeweiligen Zuständigkeitsbereich, kurze Kommunikationswege und effiziente Zusammenarbeit gekennzeichnet.

Im Folgenden stellen wir das Kernteam des Projektes kurz vor.

Prof. Tilman Santarius

Verbundprojektleitung