Die humanitäre Logistik hat zur Aufgabe, Katastrophenopfer schnellstmöglich mit Hilfsgütern zu versorgen, um Leben zu retten und Leiden zu lindern. Hierfür sind Logistiker auf eine Vielzahl von Informationen über die Bedarfe der Bevölkerung (z.B. nach Medizin oder Nahrung) bis hin zu verfügbaren Infrastrukturen und Ressourcen angewiesen (z.B. Straßennetzwerk oder Transportmittel); für Informationskategorien siehe bspw. Horita et al. 2016. Zur Erfassung von Informationen über Katastrophengebiete gibt es mittlerweile verschiedene IT-Systeme, die insb. auf Crowdsourcing und mobile Apps setzen; z.B. Ushahidi, GDACSmobile oder MicroMappers. Bisher existiert jedoch leider keine Veröffentlichung, inwiefern die verschiedenen IT-Systeme zur Erfassung von logistikrelevanten Informationen geeignet sind.

Das Ziel dieser Arbeit lautet, die Anforderungen von Assessments für die humanitäre Logistik herauszuarbeiten, Kriterien abzuleiten und auf dieser Grundlage passende IT-Systeme zu identifizieren und zu evaluieren. Der Fokus soll hierbei auf Systemen liegen, die einen Crowdsourcing-Ansatz verfolgen oder auf mobile Apps setzen.

Empfohlene Literatur:

• Horita, Flávio E. A.; Link, Daniel; Porto de Albuquerque, João; Hellingrath, Bernd (2016): oDMN: An Integrated Model to Connect Decision-Making Needs to Emerging Data Sources in Disaster Management. In: Proceedings of the 49th Hawaii International Conference on System Sciences. HICSS 2016. Kaua'i, HI, 05.-08.01.2016, pp. 2882–2891.
• IFRC (2013): World Disasters Report 2013. Focus on technology and the future of humanitarian action. Edited by Patrick Vinck. International Federation of Red Cross and Red Crescent Societies. Geneva.
• Imran, Muhammad; Castillo, Carlos; Diaz, Fernando; Vieweg, Sarah (2015): Processing Social Media Messages in Mass Emergency. In ACM Comput. Surv. 47 (4), pp. 1–38. DOI: 10.1145/2771588.
• Jung, Chris (2011): Mobile Data Collection Systems. A review of the current state of the field. HumanitariaN Operations Mobile Acquisition of Data (NOMAD).
• Link, Daniel; Horita, Flávio E. A.; Albuquerque, João Porto de; Hellingrath, Bernd; Ghasemivandhonaryar, Shabdiz (2015): A Method for Extracting Task-related Information from Social Media based on Structured Domain Knowledge. In: Proceedings of the 2015 Americas Conference on Information Systems. AMCIS 2015. Fajardo, PR, 13.-15.08.2015. Association for Information Systems (AIS).
• Meier, Patrick (2015): Digital humanitarians. How big data is changing the face of humanitarian response.