Johannes Theodoridis
Sieglind Riedel
Travelbuddy
IAAI-Lehrkooperation zu intelligentem Routenplaner
In Kooperation mit der Reiseverlagsgruppe MairDumont entwickelten Studierende der Studiengänge Mediapublishing, Medieninformatik und Computer Science and Media (Master) im WS19/20 einen individualisierten Routenplaner. Der „Travelbuddy“ soll dem Nutzer dabei, beispielhaft für Paris, eine individualisierte Route generieren die mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) genau auf dessen Bedürfnisse zugeschnitten ist. Betreut wurden die Studierende von Prof. Okke Schlüter, Prof. Johannes Maucher und Johannes Theodoridis.
Der Fokus des Projektes liegt auf der Individualisierung
Neben den bekannten Features die Google Maps, Apple Karten oder traditionelle Reiseführer bereits bieten, soll der „Travelbuddy“ einiges mehr an Individualisierung ermöglichen. Um in einem ersten Schritt die Anforderungen der Nutzer zu verstehen, erstellten Studierende des Studiengangs Mediapublishing zunächst präzise Persona-Profile und formulierten die genauen Bedürfnisse dann in Form von sogenannten User-Stories. Diese dienten im weiteren Verlauf als Grundlage um, mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz, individualisierte Routen zu generieren welche dem Nutzer einen echten Mehrwert gegenüber den klassischen Angeboten versprechen.
Ein persönlicher Travelbuddy durch Künstliche Intelligenz
Die technische Umsetzung des Travelbuddy wurde von Studierenden des Studiengangs Medieninformatik und Computer Science and Media (Master) realisiert. Ein sogenanntes Recommender System (Empfehlungssystem) schlägt dem Nutzer auf Grundlage seiner Vorlieben und Anforderungen, beispielsweise zeitliche Einschränkungen, individualisierte Orte für eine mögliche Route vor. Der Nutzer kann diese Vorschläge dann, ähnlich wie bei der Dating App Tinder, akzeptieren oder ablehnen. Anschließend wird mit Hilfe der von MairDumont bereitgestellten Inhalte daraus eine individualisierte Route mit allen Informationen und Details generiert. Für die Empfehlungen der Orte kommt ein Item-based Collaborative Filtering (ICF) zum Einsatz. Zudem wurden die rein ortsbezogenen Daten mit Hilfe von Foursquare, sowie weiteren Informationen welche mittels Objekterkennung aus individuellen Foto Feeds von Instagram Nutzern extrahiert wurden, angereichert um die personalisierten Empfehlungen zu ermöglichen.
Interdisziplinäres Projekt mit ganzheitlichem Ansatz
Eine digitale Produkteinführung, wie die des Travelbuddy, bringt nicht nur hohe Kosten sondern auch jede Menge Vorbereitungen, Abstimmung und Entscheidungen mit sich. Genau das sollten die Studierenden im Projekt nachempfinden. Aus diesen Grund arbeiteten verschiedene Experten-Teams zusammen und simulierten so die Arbeit in einem echten Verlag. Kalkulation-, Workflow-, Persona-, Crossmedia-, Product Owner- und Marketingexperten sowie das technische Programmierer und KI Team zeigten dabei viel Einsatz um einen neuartigen Routenplaner zu entwerfen der die individuelle Städtereise revolutioniert.
