Crowdsensing

Crowdsensing, auch mobiles Crowdsensing, ist ein aus dem Terminus Crowdsourcing hervorgegangener Begriff, der das Sammeln und die Verarbeiten von Daten unter Einbeziehung einer großflächig verteilten Menschengruppe beinhaltet. Ziel kann z.B. die Lösung einer Aufgabe mit Hilfe dieser Teilnehmer sein oder die Überwachung einer großen Menschengruppierung. Statische Wireless Sensor Networks haben oftmals keine ausreichende Funkabdeckung und einen hohen Wartungs- und Installationsaufwand. So scheint es einleuchtend, mobile Geräte (z.B. Smartphone, Smartwatch, Tablet Computer) der Endnutzer für eine lokale Datensammlung zu nutzen. Neben Lokationsdaten und klassischen Kontextinformationen wie Helligkeit und Hintergrundgeräuschen, ist es wahrscheinlich, dass in Zukunft durch neuartige Sensoren in den Mobilgeräten auch Informationen über Luftverschmutzung und das aktuelle Verkehrsaufkommen aufgenommen werden. Schon jetzt können die meisten Smartphones das Umgebungslicht aufspüren, ebenso Geräusche (über das Mikrophon), den Ort (mit Hilfe von GPS), die Bewegung (mit Hilfe des Beschleunigungssensors) und weitere. So können beispielsweise durch die Kombination von GPS- und Accelerometerdaten Schlaglöcher in städtischen Straßen aufgespürt werden, oder Mikrophone können zusammen mit dem GPS-Modul verwendet werden um Lärmbelastungen zu kartieren.

Die zunehmende Ausstattung unserer Umgebung mit Sensoren, z.B. in Fahrzeugen, Infrastruktureinrichtungen und auch am Menschen, führt dazu, dass Sensoren und deren Daten allgegenwärtig sind. Willentlich oder unwillentlich erzeugen und liefern wir immer größerer Datenmengen und befördern damit das Crowdsensing. Der überwiegende Teil der in den vergangenen Jahren weltweit erfassten Daten bildeten Video- und Bilddaten. Noch sind die Crowdsensing-Daten hinsichtlich räumlicher Auflösung den durch hochgenaue Messgeräte erfassten Daten unterlegen. Man rechnet aber mit einem qualitätsmäßigen Aufholen der Crowdsensing-Daten gegenüber den Daten der aktuellen Vermessungstechnologien.

Um Crowd Sensing-Anwendungen zu erstellen, müssen ein Belohnungssystem bzw. soziale Anreize existieren um ausreichend Teilnehmer zu erreichen. Neben dieser psychologischen Komponente, existieren Anforderungen an das Routing, die Datenverarbeitung und das Energiemanagement. Weiterhin werfen große Deployments Fragen bzgl. Privatsphäre, Anonymität der Teilnehmer und ethische Aspekte auf.

Unter den Crowdsensing-Daten sind sowohl in situ-Daten, wie auch Fernerkundungsdaten.