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Bei der ZEIT erschien gerade ein Artikel über die Geschlechter-Stereotypen im Netz: Es sind die althergebrachten. Frauen müssen schön und gut geschminkt sein, sie kochen und basteln. Männer dürfen alles sein und alles tun.

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Zum Einen wird in der Musikbranche eine Unterrepräsentierung von Frauen festgestellt. Der Frauenanteil liegt bei 30%. Das entspricht dem Frauenanteil in der Informatik. Kann es sein, dass dies eine psychologische Obergrenze darstellt, die der Frauenanteil nicht überschreiten darf, weil sonst unser Minderheitenstatus verloren geht? Wer steuert die Stabilität dieses anscheinend magischen Wertes? Chefs und Geldgeber (bzw. deren intuitives Gefühl für Gerechtigkeit)?

Zum Anderen sind die Geschlechterrollen traditionell aufgeteilt. "Die Gesellschaft" will es offensichtlich so. Frauen, die die Geschlechterklischees brechen, bekommen weniger Followers, dafür aber mehr bösartige Kommentare. Sie verdienen dann auch weniger Geld mit Werbung. Da stimmt die Gesellschaft ganz klar mit dem Geldbeutel ab!

Was das fiese Feedback angeht, kann ich aus eigener Erfahrung zustimmen. Immer wieder irritiert es Menschen (Männer und Frauen), dass ich als Frau mir anmaße, Vorträge über Informatik zu halten. Seit wann kennen sich Frauen denn "alle" mit Computern aus?? (Wenn ich behaupte, ich kenne mich aus, behaupte ich damit anscheinend, dass alle Frauen sich auskennen.) Wie stark die Geschlechterklischees wirken, bekommen genau diejenigen Frauen ganz fett aufs Butterbrot geschmiert, die diese Klischees nicht bedienen. Für die Gleichgerechtigung sehe ich schwarz, denn dieses System erhält sich ja selbst. Es ist als Frau sehr schwer, gegen diese Übermacht anzukommen. Wenn ich als Frau dasselbe tue wie ein Mann, wird es ganz anders wahrgenommen, meist sogar überhaupt nicht. Ständig wird mir geraten, irgendetwas zu meiner Weiterqualifizierung zu tun, was ich längst schon habe. Beispielsweise müsse ich erstmal den Doktortitel machen, bevor ich Vorlesungen halten darf. Den Doktortitel habe ich schon seit fast 20 Jahren und die Habilitation auch schon lange. Auch ein Studium wird mir immer wieder angeraten, weil Frauen "alle" mit Mitte vierzig nochmal studieren müssen. Dabei steht auf meinen Diplomzeugnissen kein Verfallsdatum drauf! Regelmäßig werden meine Arbeitsergebnisse einem Mann zugeschrieben. Da erinnern sich dann alle falsch oder gehen aufgrund der hohen Qualität davon aus, dass der Text von einem männlichen Experten stammen müsse. Beispielsweise Herr Ehrlich.

Beispiel: Ich arbeitete mal in einem Dreierteam mit zwei Männern und hatte als einzige von uns den Doktortitel. Beim Kunden konnten sie sich nicht so recht merken, welcher der beiden Männer den Doktortitel hat, und sprachen sicherheitshalber beide mit "Herr Doktor" an, während ich nur "Frau Herrmann" war. Sowas sind keine Einzelfälle.

Andrea Herrmann

Im Freiberufler-Blog der SOLCOM erschien gerade mein Artikel darüber, was man aus Scrum für das Zeitmanagement lernen kann:

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In einem Gastbeitrag im t2informatik-Blog diskutiere ich die zwei größten Hindernisse im Requirements Engineering: Nicht alle Stakeholder wollen den Erfolg des Projektes und nicht alle Ansprechpartner sind kompetent genug, um verlässliche Informationen zu liefern. Im Vergleich dazu sind andere Schwierigkeiten, wie z. B. mangelnde UML-Kenntnisse, einfach zu entdecken und beheben.

Hier geht's zum Artikel.

Normalerweise halte ich es für ein Gerücht, dass die Zeit immer schneller vergeht. Mein Leben ist abwechslungsreich genug, um spannend zu bleiben. Nun lese ich, dass es wohl auch an meiner Smartphone- und Hintergrundberieselung-Verweigerung liegt, dass meine Tage voller sind. Also, voll bewusster Selbstwahrnehmung, die das Zeitgefühl bestimmt. Ich gehe auch gerne zu Fuß, was die optimale Gelegenheit dafür bietet, sich umzusehen, in sich hinein zu fühlen oder nachzudenken. Das macht der Homo Smartphone nicht mehr:

Link zum Interview mit dem Forscher Marc Wittmann

Allerdings ist die manische Ablenkung von sich selbst nicht erst durch das Smartphone aufgekommen, sondern dadurch mobil geworden. Ich denke an Mitschüler in den 80ern, die während ihrer Hausaufgaben das Radio laufen ließen, und während jeder anderen Tätigkeit den Fernseher. Jemand schrieb auch mal, dass die Menschen zu 95% keine eigenen Gedanken denken, sondern vorgedachte Sätze z.B. aus dem Fernsehen. Das erklärt auch, warum "Kreativität" so eine viel gesuchte, aber selten erreichte Fähigkeit ist. Wenn man dem Gehirn abtrainiert, selbst zu denken, braucht man sich nicht zu wundern, wenn das Training Erfolg zeigt. Das Gehirn verbessert seine Fähigkeiten eben doch mit der Übung.

Am 12.3. halte ich auf der REConf in München einen Vortrag mit dem Titel "Die Arbeit im Requirements Engineering im Spiegel von Stellenanzeigen".

Dieser Vortrag beruht auf einer Analyse von Stellenzeigen, die ich seit 2009 alle drei Jahre durchführe. So lassen sich die Veränderungen im Verlauf der Zeit nachvollziehen, insbesondere auch der Einfluss der Agilität auf das Requirements Engineering.

Für die Studie wurden jeweils Stellenzeigen im IT-Bereich im deutschsprachigen Raum analysiert. Dabei wurden diejenigen Stellenanzeigen ausgewählt, die jemanden suchen, der laut Tätigkeitsbeschreibung u.a. Aufgaben des Requirements Engineering durchführen wird. Dann wurden folgende Fragen untersucht:

• -- Wie nennt sich die Position oder Rolle, für die diese Person eingestellt werden soll?
• -- Welche Aufgaben gehören zum Requirements Engineering dazu, laut der Stellenanzeigen?
• -- Welche weiteren Aufgaben gehören noch zu dieser Position?
• -- Welche Kompetenzen werden ausdrücklich gefordert? Berufserfahrung ja oder nein? RE-Methoden oder -Werkzeuge? Weitere Hardskills? Welche Softsills?

Link zum Vortrag

Im Verlauf des Tages erledigen wir zwei Typen von Arbeit: Shallow Work und Deep Work - seichte Arbeit und "tiefe" Arbeit. Cal Newport definiert sie so:

- Deep Work: berufliche Aktivitäten, die in einem Zustand ablenkungsfreier Konzentration ausgeübt werden und Ihre geistigen Kapazitäten an ihre Grenzen bringen. Diese Leistung schafft neuen Wert, verbessert Ihre Fähigkeiten und ist schwer zu kopieren.

- Shallow Work: Kognitiv anspruchslose, logistikorientierte Aufgaben, die häufig unter Ablenkung durchgeführt werden. Diese Tätigkeiten schaffen tendenziell nicht viel neuen Wert in der Welt und sind leicht zu kopieren.

Aus verschiedenen Gründen ziehen wir intuitiv die seichte Arbeit vor: Sie ist wenig anspruchsvoll, bringt schnelle Erfolge, erlaubt das Prokrastinieren, ist oft auch dringend oder macht Spaß. Ergebnisse, Erfolg und Exzellenz erreichen wir jedoch nur durch Deep Work, durch konzentrierte Aufmerksamkeit und Feedback. Deep Work macht auch glücklich, denn dabei geraten wir in Flow. Um diesen Konflikt und dessen Lösung geht es in diesem Buch.

Das Zeitmanagement-Problem von Deep Work ist, dass es lange Phasen verlangt, in denen wir störungsfrei arbeiten können. Wo und wann findet man das heutzutage noch? Großraumbüro, Teamarbeit, digitale und schnelle Kommunikation, soziale Netzwerke, eine Kultur der ständigen Erreichbarkeit behindern Deep Work. Manager selbst arbeiten selten deep und denken nicht daran, dass ihre Untergebenen das müssen. Im Gegenteil erleichtern die Erreichbarkeit und Flexibilität seiner Leute seine Arbeit, denn dadurch braucht er selbst nicht voraus zu planen. Der ständige Wechsel der Aufmerksamkeit im Internet hat dauerhafte negative Auswirkungen auf das Gehirn und führt zu einer Ablenkungssucht. Das heißt, eventuell benötigen Sie sogar einen Entzug. Newport empfiehlt einen Internet-Sabbat: Halten Sie einen Tag pro Woche oder einen Monat pro Jahr oder zwei Stunden pro Tag internetfrei. Umgekehrt wird regelmäßige Deep Work Ihre Konzentrationsfähigkeit verbessern.

Die Gelegenheit für Deep Work muss jede/r sich bewusst schaffen. Newport beschreibt vier mögliche Strategien, wie Sie Deep Work in Ihr Leben integrieren können:

1) mönchisches Deep Work: Sie ziehen sich weitgehend von der Welt zurück, auf eine einsame Insel, in eine Hütte ohne Telefon und Internet. Das können Sie tun, wenn Ihre Arbeit hauptsächlich darin besteht, ein Denker zu sein.

2) bimodale Deep Work: Wenn Sie für Ihren Lebensunterhalt durch Shallow Work verdienen, dann ziehen Sie sich nur für klar definierte Zeitabschnitte (mindestens einen Tag am Stück) zum konzentrierten Arbeiten zurück. In dieser Zeit leben Sie mönchisch.

3) rhythmische Deep Work: Sie machen sich Deep Work zu einer regelmäßigen täglichen Übung, am besten immer zur selben Uhrzeit. Diese Strategie ist auch mit einem Vollzeitjob vereinbar, beispielsweise indem Sie die Morgen- oder Abendsstunden nutzen.

4) journalistische Deep Work: Sie arbeiten zwischendurch hoch konzentriert, wenn Sie gerade Zeit dafür finden. Diese Strategie ist für Neulinge nicht geeignet, weil es Übung verlangt, schnell vom Oberflächlichen ins Vertiefte zu wechseln.

Die gute Nachricht ist aber, dass sich Deep Work und das Umschalten dahin üben lässt. Hilfreich sind dabei Rituale. Beispielsweise können Sie sich an einen besonderen Ort zurück ziehen: eine Schreibhütte, eine Bücherei, ins Café. Hier fallen die üblichen Störungen weg. Auch Gewohnheiten wie z.B. sich ein bestimmtes Getränk zu bereiten oder zuerst die Werkzeuge zu ordnen, können als Ritual Ihrem Gehirn signalisieren: Deep Work steht an. Messen Sie regelmäßig Ihren Erfolg: Wie viel Zeit haben Sie tatsächlich mit Deep Work verbracht und wie sehen die Arbeitsergebnisse aus? Zeitmanagement unterstützt einen solchen bewussten Umgang mit Ihrer Zeit.

Fehlt Ihnen momentan noch die Zeit für Deep Work, weil Sie von Shallow Work aufgefressen werden, dann müssen Sie dort reduzieren. Überlegen Sie: Was sind Ihre wichtigsten beruflichen (und privaten) Ziele? Was müssen Sie dafür tun? Nicht alles, was möglicherweise ein wenig Nutzen bringt (z. B. Twittern) lohnt den Aufwand. Konzentrieren Sie sich auf das Wichtigste, bestellen Sie Newsletter ab und treten Sie aus sozialen Netzwerken aus. (Ich persönlich bin 2018 aus ein paar wenig ergiebigen Teams und Vereinen ausgetreten und arbeite seitdem bei weniger Stress produktiver. Networking und Teamkoordination sind auch ziemlich shallow!)

Ein pünktlicher Feierabend und Freizeit, ja gerade auch Langeweile, sind hilfreich für Deep Work. Erstens zwingt die feste Feierabenddeadline Sie zu planmäßiger Produktivität. Zweitens benötigt das Unterbewusstsein auch die ruhigen Zeiten. Grundsätzlich ermüdet unser Gehirn nicht, es arbeitet ständig. Aber es braucht Abwechslung. Man kann nur eine begrenzte Anzahl von Stunden pro Tag Deep Work betreiben. Während des Sports oder eines Spaziergangs können Sie an Ihren Konzepten weiterplanen.

Newport berichtet hier nicht nur von seinen eigenen Erfahrungen als Wissenschaftler und Professor, sondern zitiert auch zahlreiche Studien. Trotzdem muss man auch sehen, dass es für die meisten Berufstätigen schwieriger ist als für einen Professor, sich auf Deep Work zu konzentrieren und außerdem pünktlich Feierabend zu machen. Der Lebensunterhalt des Professors ist gesichert, und er hat keinen Chef im engeren Sinne. Als Angestellte kam ich oft den ganzen Tag nur halbstundenweise zu Deep Work und dann musste der Abend noch zusätzlich herhalten. Als Freiberufler kann man Shallow Work nur bedingt delegieren bzw. Shallow Work würde dann durch Koordination ersetzt.

Ich werde dieses Buch auf jeden Fall in meinen Zeitmanagement-Kursen empfehlen. Es beschreibt sehr gut auch meine Erfahrungen und das Geheimnis meiner Produktivität. Was hier Deep Work heißt, ist das, was ich gerne als "richtige Arbeit" bezeichne bzw. als die gelben und grünen Aufgaben. Hier wird der eigentliche Mehrwert geschaffen, darauf muss man sich konzentrieren. Shallow Work begrenze ich bewusst auf zwei Stunden pro Tag. Ich selbst praktiziere das journalistische Modell und nutze gerne Reisezeiten für Deep Work.

Cal Newport: Konzentriert arbeiten - Regeln für eine Welt voller Ablenkungen

Redline Verlag, 2018

ISBN 978-3-86881-657-0

Vorige Woche verbrachte ich den 13. und 14. Dezember auf der Morgenstadt-Werkstatt mit ihren über 500 Teilnehmer/innen. Wie sich die Stadt(verwaltung) der Zukunft entwickelt, ist zwar nicht mein Arbeitsschwerpunkt, aber einzelne Themen aus dem Programm sind für mich sehr relevant, und mich interessierte auch das Konzept als solches, da hier Wissen vermittelt und Anforderungen erhoben wurden. Wie machen das die Kollegen?

Zahlreiche Vorträge von offizieller Seite versicherten uns der Bedeutung der Digitalisierung für die Zukunft unseres Landes.

Minister Strobl (Minister für Inneres, Migration und Digitalisierung sowie stellvertretender Ministerpräsident) verkündete, dass der Staat eben nicht alles über seine Bürger wissen möchte. Nicht alles, was gemacht werden kann, soll auch gemacht werden. Ziel ist dagegen ein "maßvolles Umsetzen der Digitalisierung". (Das klingt erfreulich nach Datenschutz.) Die KI ist die Schlüsseltechnologie des 21. Jahrhunderts und darum dürfen wir stolz sein auf das Cyber Valley in Tübingen, das weltweit führend ist im Bereich KI.

Als lobenswertes Vorbild wurde in einem Vortrag Estland genannt, wo das Erstellen der Steuererklärung drei Minuten dauert. Dieser Zeitaufwand entsteht durch den Import von Daten von Banken, Firmen und Vereinen und dadurch, dass der Betroffene immerhin die Steuererklärung noch signieren muss. Es kam auch mehrfach die Frage auf, wozu man überhaupt noch einen Antrag auf Kindergeld stellen muss, denn der Staat weiß ja, wer Kinder hat und berechtigt ist.

Bei einem halben Dutzend gleichzeitig stattfindender Workshops musste ich natürlich Schwerpunkte setzen.

Workshop "Visionärer Umgang mit Datenschutz als Wettbewerbs- und Standortvorteil". Besonders visionär wurde es im Workshop leider nicht. In zwei Kleingruppen erarbeiteten wir Antworten auf Arbeitsfragen, die wir anschließend noch durch Punktekleben priorisierten. Die eine lautete:

Was erwarten Bürger und Unternehmen von Kommunen hinsichtlich dem Umgang mit ihren Daten?

- Schutz der Daten (8 Punkte)

- Transparenz (7 Punkte)

- Datensparsamkeit (5)

- einfacher Zugriff auf die eigenen Daten, eigene Kontrolle (5)

- nützliche Funktionen, z.B. vorausgefüllte Formulare; einfacher Service (2)

- Nutzbarkeit für alle (1)

- Aktualität der Daten

- Investition in intelligente Systeme

Im Workshop "Projektmanagement in Zeiten der Digitalisierung" hätte ich mir coole, moderne Werkzeugtipps und Erfahrungen mit innovativen Vorgehen erhofft. Stattdessen blieb das Niveau niedrig. Die Teilnehmer sammelten Gedanken darüber, was sich durch die Digitalisierung im Projektmanagement ändert. Die anschließende Sammlung von Tipps an die Kollegen beschränkte sich auf Softskills wie Mut, Motivation, Moderation. Ich war die einzige "von der alten Garde", die eine klare Planung und Projektkontrolle immer noch am wichtigsten findet. Oder erst recht. Das mag ja sein, dass wir in einer VUKA-Welt leben, aber deswegen müssen wir selbst ja nicht auch noch unverbindlich und chaotisch werden!

Aufgeschrieben habe ich mir aus dem Impulsvortrag von VS Consulting:

digitalisiert -> dematerialisiert -> demonetarisiert -> demokratisiert

Interessant fand ich den Vortrag "KI für bessere Straßen" von Vialytics, den Gewinnern des Smart Startup Country Award. Ein marktübliches Handy mit Kamera, GPS und Erschütterungssensor wird vorne in einem Auto montiert und fotografiert beim Fahren die Straße. Eine KI kann automatisch die Bilder und Erschütterungen auswerten und Staßenschäden entdecken. Einsetzen kann eine Kommune diese nützliche Anwendung, wenn ihre Mitarbeiter/innen ohnehin auf Dienstfahrten unterwegs sind, oder für eine eigene "Begehung" von seltener frequentierten Straßen. Dies ist eine Art von "Predictive Maintenance", und da sie mit wenig Kosten auskommt, lohnt sie sich auf jeden Fall. Durch eine frühzeitige Reparatur der Straße können bis zu 80% der Reparaturkosten gespart werden. Bis der Bürger anruft und ein Schlagloch meldet, ist dieses nämlich normalerweise schon recht groß. Die Anwendung versetzte die Zuhörer in kreative Extase und wir malten uns aus, wo diese Anwendung noch zum Einsatz kommen könnte. Das Smartphone lässt sich bestimmt auch an einem Fahrrad montieren. Radwege sind ja auch gelegentlich in schlechtem Zustand.

Der Workshop "Mensch und KI gehen Hand in Hand" des IAO bestand teilweise aus einem Vortrag und teilweise aus Gruppendiskussionen. Zunächst wurden die Grenzen der KI klar: KI kann Aufgaben erledigen, versteht diese aber nicht. KI hat kein Bewusstsein, sie ist nicht klüger als die Datenbasis und sie entwickelt sich nicht selbständig weiter. Jedes Kind lernt schneller als eine KI. Drei Beispiele genügen, damit ein Kind einen Hund von einer Katze unterscheiden kann; die KI benötigt deutlich mehr Daten. Die Bilderkennung und Unterscheidung von Hund, Katze und anderen Tieren diente als anschauliches Beispiel, was KI kann und was eben nicht.

Anwenden lässt sich die KI trotzdem. Genannt wurde aus dem Projekt SmartAIwork das Beispiel des Chatbots @InsuranceBABot, der Schadensmeldungen entgegen nimmt. Diese Aufgabe erfüllt er mit Hilfe eines Entscheidungsbaums. Interessant ist die KI im Versicherungsbereich auch für die Bildforensik, also Betrugserkennung anhand von Fotos. Problematisch ist hier jedoch die geringe Datenmenge, da doch relativ wenige Betrugsfälle vorkommen.

Gearbeitet wird auch an einer Anwendung, die Dokumente anonymisiert, um die Anforderungen des Datenschutzes zu erfüllen. Im Energiemanagement sind treffende Prognosen über Stromerzeugung und -verbrauch hilfreich.

KI-Entscheidungen sind oft nicht transparent. Im Hinblick auf diesen Aspekt unterscheidet man drei Typen von KI-Ansätzen:

- In der White Box herrscht volle Transparenz, beispielsweise wenn man die traditionelle lineare Regession oder einen Entscheidungsbaum einsetzt.

- Die Black Box ist leider gar nicht transparent. Deep Learning verbirgt seine Geheimnisse in den zahlreichen Schichten eines neuronalen Netzes.

- Der Grey Box-Ansatz kann seine Entscheidung zwar nicht vollständig begründen, jedoch den wichtigsten Grund für eine Entscheidung nennen. Damit erhält der Mensch zumindest eine bedingte Nachvollziehbarkeit.

Es gibt einen neuen Film mit mir in der Hauptrolle:

                            Hier klicken, um den Film anzusehen

Es handelt sich um das Moduleinführungsvideo für das Modul "Innovationsmanagement" der AKAD University. In 15 Minuten erkläre ich, was eine Innovation ist und wie man sie systematisch entwickelt. Leider genügte die Zeit nicht dafür, um alle Schritt erschöpfend zu diskutieren, aber dafür ist ja der Rest des Kurses da!

Nichtstudenten der AKAD können den Kurs übrigens auch einzeln buchen. Das Innovationsmanagement-Seminar hat die Nummer 6042.

                           Hier geht es zur AKAD University

Während ein Bachelor- oder Masterabschluss oder auch eine Fachausbildung eine Person definitiv höher qualifizieren, scheint dies bei beruflichen Weiterbildungen nicht der Fall zu sein, wie eine neue Studie nahelegt:

http://www.spiegel.de/karriere/weiterbildung-hilft-nicht-beim-aufstieg-angestellte-verharren-auf-ihrer-position-a-1242946.html

Allerdings zeigt so eine Studie nur Korrelationen, aber nicht, was Ursache und was Wirkung ist. Die Interpretation in diesem Artikel, dass Firmen ja gerade solche Mitarbeiter/innen durch Schulungen zu Experten auf ihrer aktuellen Position fortbilden, wenn diese nicht planen aufsteigen, passt sicher in vielen Fällen. Auf keinen Fall sollte man daraus schlussfolgern, dass es automatisch die Karriere voran bringt, wenn man sich weigert, an Schulungen teilzunehmen.

Wobei... Ich höre ja oft ziemlich seltsame Ansichten von meinen Mitmenschen. Beispielsweise bilde ich mich ständig weiter. Und dann gibt es tatsächlich Menschen, die glauben, schon alles zu wissen und darum keine Schulung mehr zu benötigen. Wer sich fortbildet, gibt damit nach Ansicht mancher Zeitgenossen zu, vollständig inkompetent zu sein. Eine solche Selbstüberschätzung führt hoffentlich nicht zur großen Karriere. (Wobei ich mir da nicht ganz sicher bin.) Schließlich kann man sich ja nicht nur auf seinem bisherigen Spezialgebiet in die Tiefe weiterbilden. Diese ist tatsächlich irgendwann ausgelotet. Aber in die Breite bleibt noch sehr viel Raum! Außerdem ist das Sammeln von Zertifikaten irgendwie auch ein schönes Hobby, finde ich. Besonders, wenn man eine Serie voll macht. :-)

Am 29. und 30.11.2018 fand das alljährliche Treffen der Fachgruppe "Requirements Engineering" der Gesellschaft für Informatik statt.

http://fg-re.gi.de/treffen/treffen-2018.html

Dieses Jahr war ich nur am Donnerstag (29.11.) mit dabei. Die Folien der Vorträge sind auf der Webseite des Treffens verlinkt und können dort heruntergeladen werden.

In seinem Keynote-Vortrag erklärte Thorsten Weyer das "Requirements Engineering in der Entwicklung selbstlernender autonomer Systeme". Die Diskussion kreiste um die Trennung von Problem und Lösung und darum, wie man sicherstellen kann, dass die technische Lösung das fachliche Problem auch dann richtig löst, wenn das System autonom ist und lernt. Da bei der Entwicklung unweigerlich Annahmen gemacht werden und man nicht sicherstellen kann, dass diese immer gelten, muss das autonome System oder auch ein sich selbst organisierender Systemverbund (autopoietische Systeme) auch mit gebrochenen Annahmen umgehen können. Nötig wird darum ein Requirements Engineering der vierten Generation, das auf Technologiewissen basiert, Komplexität beherrscht, Modelle und Formalismen gekonnt einsetzt.

Matthias Koch berichtete über "Jenseits von Workshops: Neue Wege zur Einbindung von Nutzern". Der Hintergrund dieses Vortrags sind Erfahrungen, die bei einem Projekt zur Digitalisierung von Dörfern gemacht wurde. Hier ist es besonders schwierig, die Betroffenen zu Beteiligten zu machen. Darum wurden verschiedene innovative Formate entwickelt für Anforderungserhebungsworkshops, aber auch für Gespräche auf dem Wochenmarkt.

Norbert Seyff stellte in dem Vortrag "FAME: Kombinieren von Feedback- und Monitoringdaten für die Anforderungsermittlung" das Open Source Werkzeug FAME (Feedback Acquisition and Monitoring Enabler) vor. Dieses erlaubt die kombinierte Auswertung von Benutzer-Feedback und Monitoringdaten. Daraus wird eine Ontologie erstellt und hieraus dann Anforderungen. Ausgewertet wurden im Projekt Supersede die Daten von 5185 Benutzern eines Portals, konkret 957 260 Klicks und 31 Feedbacknotizen von 24 Benutzern. Von dem Feedback waren 16 relevant für die Anforderungsermittlung, und es konnten 19 Anforderungen daraus abgeleitet werden. Zusätzlich wurde anhand der Logdaten (konkret: Zeit, die Benutzer mit einem Feature verbringen und die Häufigkeit der Nutzung) die Wichtigkeit dieser Anforderungen bewertet. Dabei stellte es sich heraus, dass viele der Anforderungen Features betreffen, die nur von wenigen genutzt werden.

Das Supersede-Projekt finden Sie hier

https://www.supersede.eu/downloads/supersede-method-explorer/

und FAME ist bei Github verwaltet:

https://github.com/supersede-project/monitor_feedback

Chris Rupp trug vor über "Crowd-basiertes Requirements-Engineering" und die Erfahrungen der Sophisten mit der Suche nach Anforderungen für die siebte Auflage ihres Requirements Engineering-Buchs durch eine Befragung der Zielgruppe. Insgesamt 11.000 Einladungen wurden über zahlreiche Kanäle versendet und es konnten 31 Teilnehmer gefunden werden. Diese machten zahlreiche Vorschläge mit der üblichen Verteilung: Ein paar wenige schreiben sehr viel, die anderen hinterlassen jeweils nur einen Kommentar. Diese interessierten Stakeholder, "Unicorns" genannt, wurden anschließend noch kontaktiert und interviewt.