Screenshot des Social Impact Graphen
Bereit für den Videotermin
Outing (12.10.2017)
Förderjahr 2016 / Projekt Call #11 / ProjektID: 1817 / Projekt: Help2day

Nach langer Zeit im stillen Kämmerlein ist es endlich soweit. Wir trauen uns raus und zeigen den Social Impact Graphen her.

Nach rund 360 Stunden Entwicklungszeit ist es jetzt soweit. Wir haben die erste Version des Social Impact Graphen fertig gestellt.

Die Entwicklung hat schon eine lange Geschichte hinter sich. Nach der Einreichung und der Zusage der Förderung durch netidee hat sich erst sehr langsam aus einer Zielsetzung eine Idee entwickelt, die auch im Rahmen des Projektes umsetzbar ist.

Das Ziel des Projektes ist es, Hilfsbedarf und Hilfsbereitschaft global sichtbar zu machen. Global heisst hier zuerst mal über den Tellerrand einzelner Hilfsorganisationen hinausblickend. Damit wollen wir erreichen, dass interessierte Helfer einfach finden, wo in der unmittelbaren Umgebung Hilfe gesucht wird, egal welche Organisation hier anfragt. Damit kann die Hilfsbereitschaft effektiver dort hin fliessen wo sie benötigt wird. Heute passiert es nur allzuoft, dass ein Helfer durch die halbe Stadt fährt um zu helfen, obwohl vielleicht genau ums Eck eine ähnliche Hilfe angefragt ist.

Also diese große Idee wollten wir umsetzen, aber wie? Diese Frage haben wir in einem Ideenworkshop an 12 kluge Köpfe gestellt. Und das Ergebnis war überwältigend. Nicht weniger als 344 Ideen sind zusammengekommen. Das Ergebnis haben wir übrigens hier veröffentlicht.  

Das war dann doch ein wenig zu viel des Inputs. Wir mussten viele gute Ideen links liegen lassen und haben uns auf eine Lösung fokussiert, bei der aktuelle Information über Hilfsanfragen und Hilfeleistungen auf einem Bildschirm in einer Art Kioskmode laufend angezeigt werden. Der Kioskmode zeigt dabei eine Karte mit den Standorten der Hilfsanfragen, einen Ticker mit aktuellen neuen Anfragen, Videos zu dem Thema und eine  Timeline mit Ereignissen. Solche Ereignisse werden aus der Platform help2day übernommen oder können über eine API in das System eingespielt werden.

Nachdem das alles implementiert ist, geht es jetzt an die Präsentation bei dem Video Dreh. Wir freuen uns.

Dietmar Millinger

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Hallo,

ich bin ein IT Enthusiast mit Hintergrund in Echtzeitsystemen. Nach ein paar Jahren in der Automobilindustrie hat es mich in den Bereich Internet gezogen, wo ich heute innovative Ideen als Prototypen umsetzte und mich gerade in das spannende Feld AI einarbeite.

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Python
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Java
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Raspberry Know How
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AI | KI
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Prototypenbau
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Machine Learning
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