DASC-PM v1.0 : ein Vorgehensmodell für Data-Science-Projekte

Das Thema Data Science hat in den letzten Jahren in vielen Organisationen stark an Aufmerksamkeit gewonnen. Häufig herrscht jedoch weiterhin große Unklarheit darüber, wie diese Disziplin von anderen abzugrenzen ist, welche Besonderheiten der Ablauf eines Data-Science-Projekts besitzt und welche Kompetenzen vorhanden sein müssen, um ein solches Projekt durchzuführen. In der Hoffnung, einen kleinen Beitrag zur Beseitigung dieser Unklarheiten leisten zu können, haben wir von April 2019 bis Februar 2020 in einer offenen und virtuellen Arbeitsgruppe mit Vertretern aus Theorie und Praxis das vorliegende Dokument erarbeitet, in dem ein Vorgehensmodell für Data-Science-Projekte beschrieben wird – das Data Science Process Model (DASC-PM). Ziel war es dabei nicht, neue Herangehensweisen zu entwickeln, sondern viel-mehr, vorhandenes Wissen zusammenzutragen und in geeigneter Form zu strukturieren. Die Ausarbeitung ist als Zusammenführung der Erfahrung sämtlicher Teilnehmerinnen und Teilnehmer dieser Arbeitsgruppe zu verstehen

SOCIAL WELFARE THROUGH BLOCKCHAIN-BASED E-VOTING

There is plenty of instances where blockchain was already proven to be a technology to coordinate voting where a decentralized approach can make voting possibly more secure. This work focuses on the design of smart contracts, which lastly coordinate automatically a voting process. The design is crucial, therewith voting purposes can be successfully reached. In this work, game theory and mechanism design are used to design a voting mechanism that maximizes social welfare among the participants for complex and multi-criteria decision-making for common goods. This theoretical contribution is exemplified by considering a city forest the participants can decide over by blockchain voting. An agent-based simulation examines that game-theoretical situation and shows how the different participants’ voting strategies behave