Der Kurs

Im Kurs „Wicked Problems and Speculative Software“ beschäftigten wir uns mit multidimensionalen Problemstellungen, die sich einfacher Lösungsstrategien entziehen. Durch ihren hohen Grad an Komplexität und die Vielzahl an bedingenden Faktoren können diese Probleme nicht vollends gelöst werden. Der Fokus im Kurs lag daher vielmehr auf der gestalterischen Annäherung über spekulatives User-Interface-Design.

Ideenfindung

Nach einem einleitenden Vortrag zum Thema „Wicked Problems“ und weiteren ergänzenden Gastvorlesungen ging es in die Recherchephase. Aufgabe war es, ein passendes „Wicked Problem“ zu finden, das in Folge für den Kurs weiterbearbeitet werden kann.

Ich hatte mich im Kurs erst mit der SCHUFA und deren Scoringsystem beschäftigt. Die Problematik in diesem Fall liegt darin, dass Daten vom Großteil der deutschen Bevölkerung gesammelt werden und durch einen komplexen undurchsichtigen Algorithmus zu einem Zahlenwert ermittelt werden. Dieser Zahlenwert kann darüber entscheiden, ob man beispielsweise eine Wohnung bekommt oder grundsätzlich als kreditwürdig gilt.

Beim Erstellen einer ausführliche Mindmap zu diesem Thema wurde die Problematik weiter aufgeschlüsselt und versucht spekulative Ansätze für Softwarelösungen zu finden. Dabei hatten sich interessante Fragestellungen aufgetan, wie zum Beispiel:

• Wie können gesammelte Daten anschaulich und leicht zugänglich aufbereitet werden?
• Wie könnte eine Verwaltung der eigenen Daten aussehen, um den eigenen Score proaktiv zu beeinflussen?

Schärfung

Nach einer weiteren Präsentation und Anregungen aus der Gruppe habe ich mich von meiner initialen Thematik SCHUFA entfernt und nach anderen Anknüpfungsfeldern für eine Softwarelösung der oben erwähnten Fragestellungen gesucht. Hierbei fand ich es interessant mir zu überlegen, wie eine Software aussehen könnte, die das komplette Verhalten von Nutzer:innen im Netz auswertet und beurteilt. In der Recherche habe ich die Online-Aktivitäten der Deutschen genauer unter die Lupe genommen.

Laut einer Statistik von Statista waren bei 5.151 befragten Internetnutzer:innen zwischen 16 und 64 Jahren folgende Online-Aktivitäten die häufigsten:

• 56% Chatten
• 69% Online Shopping
• 62% Streaming
• 64% Online Banking
• 46% Gaming

Diese Online-Aktivitäten waren die Basis für einen ersten Dashboard-Entwurf. Dabei war es mir wichtig, den Score und die dafür ausschlaggebenden Datensätze möglichst übersichtlich zu gestalten.

Neben den oben erwähnten Kategorien zur Ermittlung des Scores habe ich noch die Sparte „Browsing Behaviour“ hinzugefügt. Hier werden allgemeine Verhaltensformen von Nutzer:innen im Netz beurteilt. Beispielsweise wird hier gezeigt, ob der Inkognitomodus aktiviert war oder wie oft der Browserverlauf gelöscht wurde. 

Im linken Bereich des Dashboards findet sich eine kalendarische Übersicht, die es ermöglicht den exakten Score für jeden einzelnen Tag aufzurufen.

Der richtige Rahmen

Da Browser der Schauplatz vieler unserer Online-Aktivitäten sind und um der Software einen einigermaßen realistischen Rahmen zu geben, habe ich mich im nächsten Schritt dazu entschlossen, das Projekt als Browsererweiterung für Google Chrome zu konzipieren.

Bevor es an die Gestaltung der einzelnen Ansichten ging, habe ich mir ein erstes Storyboard zurechtgelegt. Die Grundidee für die Präsentation war es, die Software im Rahmen einer Google OI als neues Produkt vorzustellen: Google Web Score

Im Rahmen dieser Vorstellung sollte das Konzept kurz erklärt und einzelne Features hervorgehoben werden.

Das User-Interface

Zuerst habe ich verschiedenste UI-Designs aus dem Google-Kosmos zusammengetragen und nach passenden Layouts und Modulen für mein Dashboard gesucht. Auch die Navigations- und Interaktionspatterns habe ich für meinen Entwurf weitestgehend von Google-Anwendungen übernommen.

Anhand des Storyboard wusste ich genau, welche Ansichten der Software benötigt wurden.

Angefangen mit dem Dashboard, welches eine klare Übersicht zu allen gesammelten Daten bietet und direkt zeigt wie sich der Score zusammensetzt. Bis hin zu den Detailansichten, anhand derer Nutzer:innen klar nachvollziehen können, wie und warum negative Einträge vermerkt wurden.

Der Prototyp

Für den Prototyp habe ich neben dem Dashboard sowie den Detailansichten noch die Menüpunkte „Better Browsing“ und „Rewards“ mitgestaltet.

Für die Detailansichten hatte ich die Kategorien „Video Streaming“ und „Productivity“ ausgewählt.

• Video Streaming: Die Zusammensetzung des Scorings ist einigermaßen leicht nachvollziehbar, brutale und explizite Inhalte werden negativ bewertet.
• Productivity: Hierbei bekommt das Scoring einen leicht dystopischen Beigeschmack, denn hier wird anhand von Daten aus der G Suite ausgewertet, wie produktiv Nutzer:innen sind.

Im Menüpunkt „Better Browsing“ bekommen Nutzer:innen konkrete Vorschläge und Tipps, um ihren Score aufzubessern. Natürlich verweisen alle Maßnahmen mit positivem Einfluss auf Services von Google. Beispielsweise kann ein negativer Eintrag im Bereich „Video Streaming“ durch das Ansehen verschiedener harmloser Youtube-Videos aufgebessert werden. 

Entsprechend der stereotypischen Silicon-Valley Prinzipien, nach denen Weiterentwicklung und Fortschritt immer belohnt werden, gibt es natürlich auch den Menüpunkt „Rewards”. In diesem Bereich bekommen Nutzer:innen die Möglichkeit mittels gutem Score Benefits zu verdienen.

Erster Videoschnitt

Für den ersten Schnitt des Videos habe ich mithilfe von Midjourney einen Charakter generiert und diesen mittels Text-to-Voice Tools die Erklärungen auslesen lassen.

Finaler Videoschnitt

Nach der Präsentation am Ende des Semesters gab es noch hilfreiches Feedback vom Kurs, das ich in meine finale Abgabe noch einarbeiten wollte.

Neben kleineren Anpassungen im UI, habe ich bei den Erklärungen zu den einzelnen Features einen Zoom eingebaut. Außerdem habe ich den generierten Charakter durch Originalaufnahmen der letzten Google OI ersetzt, um so einen noch realistischeren Eindruck der Softwarepräsentation zu vermitteln.