QM für Crowdsourcing

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) bedienen sich immer häufiger des Crowdsourcings. Dabei lagern KMU bestimmte Aufgaben an eine Menge von potenziellen Internet-Usern (Crowd) mittels eines offenen Aufrufs über das Internet aus. Die Crowd übernimmt die Bearbeitung der Aufgaben und reicht Beiträge zu deren Lösung ein.  Bei der Nutzung Crowd-basierter Mechanismen greifen KMU auf das Wissen, die Kreativität, die Arbeitskraft und die Ressourcen einer großen Masse an Individuen zu, um diese in die betriebliche Leistungserstellung einzubinden. Aus diesem Grund wird das Crowdsourcing oft auch als innovative und digitale Form der Arbeitsorganisation in Unternehmen begriffen. Das Spektrum der beim Crowdsourcing ausgelagerten Tätigkeiten ist dabei breit gefächert: Es umfasst sowohl komplexe, kreative und entwicklerische Tätigkeiten (wie bspw. Ideengenerierung/Innovationen, Produkt- und Softwareentwicklung) als auch nicht oder derzeit noch recht schwer automatisierbare Tätigkeiten, wie das Verfassen von Produktbeschreibungen oder das Übersetzen und Transkribieren von Texten, bis hin zu eher einfachen Tätigkeiten, wie das Markieren von Bildern.

Trotz der oben vorgestellten Vorteile birgt diese relativ neue Form der digitalen Arbeitsorganisation auch Herausforderungen für KMU. Diese sind insbesondere in der Qualität der durch die Crowd geleisteten Arbeit zu sehen. So stellt sich unter anderem die Frage, inwieweit die Qualität der Beiträge der Crowd den Erwartungen der Unternehmen entsprechen, also ob sie einen gewissen Qualitätsanspruch erfüllen. Fraglich ist auch, ob die Beiträge der Crowd Fehler enthalten. Dabei berichtet die Anwendungspraxis des Crowdsourcings nicht nur von unabsichtlichen Fehlern sondern sogar von absichtlich platzierten Fehlern in Crowd-Beiträgen. Zudem stellt sich die Frage, wie Unternehmen die Crowd dazu animieren können, nach Möglichkeit Beiträge von hoher Qualität zu liefern.

Die Frage nach der Qualität der Crowd-Beiträge hat eine hohe Relevanz, da die Crowd bzw. die Crowdworker dem auftraggebenden Unternehmen weitestgehend unbekannt oder sogar gar nicht bekannt sind. Eine Einschätzung der Zuverlässigkeit, Kompetenzen und Loyalität der Crowd bzw. der Crowdworker ist für das Unternehmen deshalb vor diesem Hintergrund schwer oder sogar gar nicht möglich. Zudem besitzen über den Crowdsourcing-Mechanismus vergebende Aufträge eher keinen bis wenig rechtliche Bindung, da sie in der Regel nicht durch Verträge oder Garantien abgesichert werden können.

Bislang fehlt es jedoch an Konzepten, Instrumenten und Praktiken für ein systematisches Anforderungs-, Fehler- und Anreizmanagement sowie an Erkenntnissen darüber, wie ein solches Qualitätsmanagement in bestehende Prozesse und Abläufe im Unternehmen integriert werden kann

Vor diesem Hintergrund stellt sich folgende Forschungsfrage: Wie müssen Unternehmen, vor allem KMU, ihre Prozesse, insbendere im Rahmen des Qualitätsmanagements, gestalten, optimieren und organisieren, um mittels Crowd-basierter Mechanismen erbrachte Arbeit effizient und zielgerecht zu nutzen?

Ziel des Projektes ist es, ein ganzheitliches Qualitätsmanagement zu etablieren, mittels dessen Crowd-basierte Arbeitsergebnisse sicher, effizient und zielgerichtet in KMU genutzt werden können. Dies geschieht durch entsprechende Ergänzung, Anpassung und Ausgestaltung von erforderlichen Schnittstellen (Prozesse, Methoden und Techniken) im bestehenden Qualitätsmanagement sowie dessen Auf- und Ausbau in den beteiligten Unternehmensabteilungen (wie Marketing, Vertrieb, Entwicklung, aber auch IT) und den jeweiligen Plattformen bzw. zwischen den Abteilungen.

Hierzu wird ein modular aufgebautes Referenzprozessmodell entwickelt. Den Ausgangspunkt bilden hierbei bereits vorhandene Prozesse, Methoden und Maßnahmen aus dem Bereich Qualitätsmanagement zur Anforderungsermittlung, zur Qualitätssicherung und zum Fehlermanagement, die als Baustein in ein Gesamtsystem zu integrieren, zu erweitern und zu optimieren sind.

• Mrass, V.; Peters, C. & Leimeister, J. M. (2021): How Companies Can Benefit from Interlinking External Crowds and Internal Employees, in: Management Information Systems Quarterly Executive (MISQE), 20 (1). 17-38.
• Bretschneider, U. (2021): Exploring the Impact of Crowd Members' Motivation on Idea Quality in Online Innovation Communities, in: Proceedings of the 81st Annual Meeting of the Academy of Management, 29 July - 4 August 2021.

• Hupe, A.; Bretschneider, U.; Trostmann, T.; Stubbemann, L. (2022): Barriers for SMEs in Adopting Crowdsourcing, in: Proceedings of the 35th Bled eConference Digital Restructuring and Human (Re)action. June 26 – June 29, 2022 | Bled, Slovenia pp.233-248 

• Hupe, A. & Bret­schnei­der, U. (2022): How to Govern the Crowd? Governance Mechanisms in Crowd Work. Pre-ICIS Workshop on the Changing Nature of Work (SIG 11th CNoW). Copenhagen, Denmark.

• Lange, K.; Refflinghaus, R.; Hupe, A.; & Bretschneider, U. (2023): Establishing a Comprehensive Quality Management for the Use of Crowd-based Mechanisms by SMEs., in: Procedings of International Conference on Production Research (ICPR). Cluj-Napoca, Romania.

• Hupe, A.; Bretschneider, U.; Lange, K.; Trostmann, T.; Stubbemann, L.; Leimeister, J. M.; & Refflinghaus, R. (2023): Barriers of SMEs in Adopting Crowdsourcing and -working and Strategies to Overcome Them, in ITeG Technical Reports (Vol. 16). Kassel, Germany: Kassel University Press (kup).

• Interview zu Crowdworking im VAA Magazin, ab Seite 12 (Zeitschrift für Fach- und Führungskräfte in der Chemie- und Pharmaindustrie und den angrenzenden Branchen)
• Projektvideo zu dem FQS-Forschungsprojekt QM für Crowdsourcing – Crowdworking qualitätssicher im Unternehmen einsetzen

• Universität Kassel, Fachgebiet Qualitäts- und Prozessmanagement, Prof. Dr. Ing. Robert Refflinghaus
• Universität Kassel, Fachgebiet Wirtschaftsinformatik, Prof. Dr. Jan Marco Leimeister

Das IGF-Vorhaben 21758 N / 1 der Forschungsvereinigung Forschungsgemein-schaft Qualität e.V. (FQS), August-Schanz-Straße 21A, 60433 Frankfurt am Main wurde über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.

http://www.uni-kassel.de/go/crowd

• Prof. Dr. Jan Marco Leimeister
• PD Dr. Ulrich Bretschneider
• M.Sc. Anna Hupe