Educating Managers and Future Managers in Sustainability: Experiences from the Fishpond Experiment at the Berner Fachhochschule

The paper presents an implementation of the fishpond experiment as a means to help the development of a first-hand experience of the implications of individual and group behavior to the tragedy of commons. Apart from its value to teaching purposes, we see the value for exploring the potential of scaling up and transfer of its deployment to a broader audience not only in the educational curricula but also for professional development of future generations of environmentally conscious and responsible managers and corporate decision-makers

Tokenized Ecosystem of Personal Data - Exemplified on the Context of the Smart City

Data driven businesses, services, and even smart cities of tomorrow depend on access to data not only from machines, but also personal data of consumers, clients, citizens. Sustain-able utilization of such data must base on legal compliancy, ethical soundness, and consent. Data subjects nowadays largely lack empowerment over utilization and monetization of their personal data. To change this, we propose a tokenized ecosystem of personal data (TokPD), combining anonymization, referencing, encryption, decentralization, and functional layering to establish a privacy preserving solution for processing of personal data. This tokenized ecosys-tem is a more generalized variant of the smart city ecosystem described in the preceding publi-cation "Smart Cities of Self-Determined Data Subjects" (Frecè & Selzam 2017) with focus to-wards further options of decentralization. We use the example of a smart city to demonstrate, how TokPD ensures the data subjects’ privacy, grants the smart city access to a high number of new data sources, and simultaneously handles the user-consent to ensure compliance with mod-ern data protection regulation

Nachhaltigkeit im digitalen Raum

Nachhaltigkeit, ein an sich bereits vielschichtiges Thema, wird vor dem Hintergrund des digitalen Raums zusätzlich zur gängigen Aufteilung in die Nachhaltigkeitsdimensionen Ökologie, Soziales und Ökonomie zur mehrdimensionalen Betrachtung von IT. Hierbei werden derzeit vor allem zwei der drei Perspektiven in Wirtschaft aber auch Forschung breiter diskutiert. Es sollen daher zuerst diese beiden kurz beschrieben werden, bevor wir uns auf die dritte, bisher weitgehend vernachlässigte Perspektive konzentrieren

Plattformbasierte Dienstleistungen. Dienstleistungen als Treiber des gesellschaftlichen Wandels

Peer-to-Peer-Dienstleistungsplattformen (P2P-Plattformen) stellen eine besondere Form von Dienstleistungsplattformen dar, die z. B. Geschäftsmodelle der Sharing Economy in seiner heutigen Form ermöglichen. Als Reaktion auf den aktuell herr- schenden Begriffsdschungel rund um Sharing Economy und Dienstleistungsplatt- formen im Allgemeinen werden zunächst Begrifflichkeiten geklärt, bevor Aspekte des gesellschaftlichen Wandels diskutiert werden. Aufgrund iterativer Wechsel- wirkungen zwischen Sozialstrukturen und sozialen Akteuren werden die technischen, sozialen, ökologischen und ökonomischen Aspekte des gesellschaftlichen Wandels sowohl als Folge als auch als Vorbedingungen für das Aufkommen von P2P-Platt- formen betrachtet. Abschließend werden in einem dritten Teil Chancen und Heraus- forderungen diskutiert, die sich aktuell und zukünftig durch P2P-Plattformen für die Gesellschaft ergeben. Dabei ist festzustellen, dass viele Aspekte sowohl Chancen als auch Herausforderungen mit sich bringen, die entsprechend abzuwägen sind

Über die Potenziale und Hürden der Schweizer Kreislaufwirtschaft

Obwohl die Schweiz theoretisch alle Möglichkeiten für eine nachhaltigere und ökologische Produktion hätte, wird diese noch nicht umgesetzt. Woran dies liegt, hat das Institut Sustainable Business der BFH Wirtschaft zusammen mit der EPB Schweiz AG im Auftrag des Bundesamtes für Umwelt (BAFU) untersucht

The Challenge of OwnData Service Features - A step towards an informed choice of an OwnData Service

The goal of this paper is to raise awareness to the fact that the choice of data storage system is an increasingly significant one to make and to propose a number of dimensions to categorize such systems in a simple yet meaningful way. Many data subjects already use some kind of data service to store their messages, pictures, music, videos, etc. and in the light of increasing data production and a growing number of data-based services, this trend is expected to continue. Advancing from storing pop songs to storing personal health or geo-location data, however, requires data subjects to get themselves acquainted with the quality features of data storage providers, should they wish to make an informed decision. The introduction chapter explores the consequences of the GDPR implementation in the European Union regarding the expectations towards storage of personal data, while the subsequent chapter explains the labeling decisions in this paper. The two ensuing chapters present the quality criteria for data storage widely used in contemporary reviews and completes them with additional dimensions advocated for by the author. In a final step, a quick assessment of popular data storage providers is made, using the discussed dimensions, to demonstrate the categorical imbalance in the data storage provider community

Smart Cities of Self-Determined Data Subjects

Smart Cities depend on data from numerous different sources to live up to their full potential. Adding personal data from private sources to a smart city's resources significantly increases this potential. Sustainable utilisation of such data must base on legal compliancy, ethical soundness, and consent of the providing data subjects. They have to be assured that their personal data will not be used for anything beyond the scope they agreed to, and that it will not suffer from any additional risk exposure. For this we propose a solution for self-determined data subjects (SDDS), which keeps the private and personal data at their decentralized, safe locations, without depriving the smart city from the information contained within. SDDS achieves this with strict compartmentalization of its different system elements, by exclusively storing non-mnemonic indices and IDs in a public ledger, and by sending mere analytical results, yet no original data across the network. Such a setup ensures the data subjects' privacy, grants the smart city access to a high number of new data sources, and simultaneously handles the user-consent to ensure compliance with data protection laws