Christian Pescher

Dr. Christian Pescher studierte Betriebswirtschaftslehre mit den Schwerpunkten Statistik und Marketing an der KU Eichstätt-Ingolstadt sowie den Masterstudiengang Sprechwissenschaften an der Universität Regensburg. Während des Studiums absolvierte er Auslandssemester in Chile, Brasilien und Mexiko. Er promovierte an der Universität Passau und an der Ludwig-Maximilians-Universität München zum Thema „Social Networks in Marketing und Innovation“. Im Anschluss an die Promotion verbrachte er einen neunmonatigen Forschungsaufenthalt an der University of Southern California in Los Angeles (USA). Bevor er den Ruf auf die Juniorprofessur für Digitales Marketing an der FAU Erlangen-Nürnberg annahm, war er bei der Dr. Ing. h.c. F. Porsche AG verantwortlich für Planung und Reporting in Europa. Aktuell lehrt und forscht er an der Universidad de los Andes in Chile.

Idea Screening im Crowdsourcing

Der Grundgedanke des Crowdsourcing besteht darin, Tätigkeiten, die vorher unternehmensintern bearbeitet wurden über das Internet an eine große Menge anonymer Teilnehmer, die sogenannte „Crowd“, outzusourcen. Somit können Unternehmen auf das heterogene Wissen und die vielfältigen Fähigkeiten einer hohen Anzahl von Menschen zugreifen. Ein beliebtes Anwendungsgebiet des Crowdsourcing ist die Ideation. Dabei existieren zwei Phasen: Ideengenerierung und Ideenselektion. Während es im Crowdsourcing kein Problem ist, viele Ideen zu generieren, wird bei der Ideenselektion häufig mit der Evaluierung durch andere Teilnehmer (potentielle Interessenkonflikte) oder durch Experten (kognitiv anfällig für Fehler bei sehr vielen Ideen) gearbeitet.

Im Rahmen des Forschungsprojekts sollen sowohl die vor-inventiven Gedankenstrukturen der Teilnehmer mittels semantischer Netzwerke als auch frei verfügbare Informationsstrukturen im Internet identifiziert werden. Anhand der Ergebnisse vergangener Crowdsourcing-Wettbewerbe werden Regelmäßigkeiten aufgezeigt, welche gute Ideen von schlechten Ideen unterscheiden. Dies ermöglicht eine Automatisierung der Ideenselektion.