Datenbasierte Szenario- und Trendforschung

Unsere »Forschungsgruppe Future Engineering« erstellt automatisierte Markt- und Technologietrend

© Fraunhofer IIS / Paul Pulkert
Unsere »Forschungsgruppe Future Engineering« entwickelt hochautomatisierte Systeme zur Wissensgenerierung und Trendanalyse und stellt sie Unternehmen und Marktforschung zur Verfügung. Die Forscher stellen sich vor: Dr. Renato Budinich, Prof. Dr. Ralph Blum, Andreas Belger, Alexander Köhler (v. l.).

Eine valide Vorhersage durch gezieltes Monitoring der jeweils wesentlichen Trends ist für eine nachhaltige und gezielte Unternehmensentwicklung essenziell; nur so können Chancen und Risiken rechtzeitig erkannt und strategische Entschei- dungen fundiert abgesichert werden. Dafür braucht es aber die richtigen Informationen. In Zeiten des Internets ist der Zugang dazu so leicht wie noch nie, aber mit dieser Fülle an Informationen wächst auch der Aufwand, den Unternehmen, Marktforschende oder Trendscouts einsetzen müssen, um daraus frühzeitig Trends oder Marktveränderungen umfassend und detailliert ableiten zu können. Genau dort setzt die 2018 gegründete »Forschungsgruppe Future Engineering« an, in der Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler unserer Arbeitsgruppe für Supply Chain Services SCS und der Technischen Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm zusammenarbeiten. Ihr gemeinsames Ziel ist es, hochautomatisierte Systeme zur Wissensgenerierung und Trendanalyse zu entwickeln und für Unternehmen und die Marktforschung zur Verfügung zu stellen. Laut Prof. Dr. Ralph Blum, dem Leiter der Forschungsgruppe, wächst die eingesetzte Datenbank beispielsweise zum Thema Elektromobilität um bis zu 10 000 Meldungen in der Woche.

Im Internet wurden dafür mehr als 1000 themenspezifische Quellen national wie auch international identifiziert, die nützliche Informationen liefern (z. B. Seiten von Unternehmen, Verbänden und Pressehäusern). Alle Meldungen der ausgewählten Webseiten werden automatisch verarbeitet und in einer Graphdatenbank gespeichert. Da solche Datenmengen unterschiedlicher Formate und Inhalte durch Menschen nicht mehr effizient gesichtet werden können, nutzt die Forschungsgruppe innovative Methoden des »natural language processing« und der semantischen Web-Analyse, um die für sie relevanten Informationen zu extrahieren. Informationen unterschiedlicher Art werden im Wissensgraphen abgebildet, verknüpft und so für eine Prognose zukünftiger Entwicklungen nutzbar gemacht. Diese Datenanalyse kombiniert die Forschungsgruppe dann mit etablierten Methoden der Zukunftsforschung (z. B. einem Delphi-Verfahren oder einer Szenarioplanung). Ob diese Zukunftsbilder auch realistisch sind, beurteilt dann zum Schluss nach wie vor eine Expertengruppe.