CDR-Bewertung durch fortschrittliche Content Analytics Tools

Das Forschungsprogramm des Projekts setzt sich mit der notwendigen Datenerhebung und -auszeichnung sowie der KI-getriebenen Erkennung von Corporate-Digital-Responsibility-Compliance anhand unstrukturierter Unternehmensdaten auseinander. Ausgangspunkt für das Projekt war die in der Zusammenarbeit mit Industriepartnern aufgefallene Problematik, dass mit zunehmender Digitalisierung und der damit verbundenen größeren Anzahl von digitalen Services und Produkten auch die Anforderungen an einen verantwortungsbewussten Umgang mit Daten stark gestiegen sind. So gibt es zum einen stärkere gesetzliche Vorgaben (z. B. DSGVO), an die sich Unternehmen halten müssen, zum anderen legen aber auch Kunden immer mehr Wert auf einen korrekten und transparenten Umgang mit ihren Daten. Mit dem Konzept der Corporate Digital Responsibility (CDR), das sich langsam analog zum bereits bestehenden Konzept der Corporate Social Responsibility verbreitet, gibt es bereits eine Strategie, die die gesellschaftlichen und sozialen Dimensionen im Umgang mit Daten beinhaltet. Speziell für KMU ist die Einführung einer solchen CDR-Strategie jedoch durch das häufig fehlende Knowhow mit hohen Kosten und viel Arbeitsaufwand verbunden. Dieser Problematik nimmt sich das CDR-CAT-Projekt an und entwickelt eine für Unternehmen kostenfreie und vollautomatische Softwarelösung, die die Zusammenhänge und potenzielle Widersprüche zu CDR-Themen in allen verfügbaren Textquellen des Unternehmens vollautomatisch mittels Argument- und Evidence-Mining aufspürt und dem Nutzer übersichtlich präsentiert. Darüber hinaus werden im Projekt Normierungsprozesse für einen allgemein gültigen CDR-Standard angestoßen und Lehrmaterialien zur Thematik erstellt.

Das Projekt schafft durch konsequenten Wissenstransfer einen greifbaren Mehrwert für Unternehmen, die entweder (noch) gar nicht mit dem Thema Corporate Digital Responsibility (CDR) vertraut sind oder denen zumindest die Werkzeuge zur Umsetzung einer CDR-Strategie fehlen. Konkret sollen Unternehmen dabei unterstützt werden, ihre eigene Ausrichtung nach den Werten und Zielen der CDR zu überprüfen und gegebenenfalls anhand der im Projekt erarbeiteten Handlungsempfehlungen anzupassen. Dieses Ziel werden wir insbesondere auch für KMU ermöglichen, die sich nicht anderweitig durch aufwändige und teure Beratung mit diesem Thema befassen können. Dazu ist eine möglichst weitgehende Automatisierung bei der Erfassung und Bewertung der eigenen CDR-Compliance sowie der Erstellung von Handlungsempfehlungen notwendig. Auch Verbraucher profitieren durch eine Unterstützung bei der Bewertung und Auswahl sicherer, diskriminierungsfreier und benutzerfreundlicher digitaler Produkte und Services. So leisten wir einen wesentlichen Beitrag dazu, dass die fortschreitende Digitalisierung der angebotenen Güter und Dienstleistungen die Prinzipien der Sicherheit, Nutzerzentriertheit und des verantwortungsbewussten Handelns berücksichtigt.

Am CDR-CAT-Projekt arbeiten das Fachgebiet „Ubiquitäre Wissensverarbeitung“ der Technischen Universität Darmstadt unter der Leitung von Prof. Dr. Iryna Gurevych mit dem Team um Prof. Dr. Oliver Hinz vom Fachgebiet „Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement“ der Goethe Universität Frankfurt am Main zusammen. Während Frau Prof. Dr. Gurevych und ihr Team ausgewiesene Spitzenforschung im KI-Bereich der automatischen Text- und Sprachverarbeitung betreiben und insb. führend auf dem Gebiet des Argument-Mining sind, ist Herr Prof. Dr. Hinz einer der Top-Wirtschaftsinformatiker in Deutschland und verfügt mit seinem Team über starke Forschungserfahrungen für die im Projekt betrachtete Thematik der Corporate Digital Responsibility (CDR). Prof. Dr. Hinz ist darüber hinaus ausgezeichnet mit Unternehmen und Organisationen im Bereich des eCommerce vernetzt. Um innerhalb des Projektes einen ständigen Austausch und Rückkopplungen mit Nutzern und insbesondere mit KMU zu haben, werden die Projektpartner durch einen Beirat unterstützt. Dieser steht allen interessierten Unternehmen und Organisationen offen und bildet die Schnittstelle zwischen Forschung und Industrie.