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In the near future cars will have two properties: They will be electrically powered and they will be connected to the Internet. Such cars will provide a huge amount of sensor data which can be accessed via web APIs in order to develop innovative connected car applications, such as traffic control, hazard warning, assisted or even autonomous driving. However, current software solutions in this field are mainly monoliths solving single problems in an isolated way. Therefore, we propose a systematic approach by which each single connected car application becomes part of a microservice architecture. This approach requires a sound and well-elaborated domain model from which the microservices' APIs and implementation of the applications can be systematically derived. The main contribution of this paper is a context map for the connected car domain. We demonstrate a structured software development approach with the example of a mobile application, the Electric Car Charger, by showing how this application is integrated into the context map and, thus, into a connected car microservice architecture.

Crowdsourcing, von den einen als innovative Form der Arbeitsorganisation gefeiert, von den anderen als neue Form prekärer Beschäftigung verteufelt, ist inzwischen eines der meist diskutierten Themen in der Debatte um die Digitalisierung der Arbeitswelt. Auf der Basis einer Befragung von 434 Crowd Workern bietet diese Studie einen differenzierten Blick auf die Situation von Crowd Workern in Deutschland: Welche Personengruppen bieten ihre Arbeit auf den unterschiedlichen Crowdsourcing-Plattformen an? Wie viel Zeit verwenden sie für die Arbeit in der Crowd? Was verdienen sie? Welche Bedeutung hat die Arbeit in der Crowd für ihren Lebensunterhalt? Wie sichern sie sich sozial ab? Wie zufrieden sind sie? Was wünschen sie sich für ihre berufliche Zukunft?

Mit dem Begriff Crowdsourcing bezeichnete Jeff Howe 2006 den damals neuen Trend, bislang intern erledigte Aufgaben über das Internet an eine unbegrenzte Menge potenziell Mitwirkender (die "crowd") auszulagern ("outsourcing"). Dazu nutzen Unternehmen heute einen wachsenden Markt an externen Crowdsourcing-Plattformen. Die vorliegende Studie bietet einen systematischen Überblick und identifiziert dabei fünf verschiedene Grundformen: (1) Microtask-Plattformen, (2) Marktplatz-Plattformen, (3) Design-Plattformen, (4) Testing-Plattformen und (5) Innovationsplattformen. Diese Grundformen unterscheiden sich in den Steuerungs- und Kontrollmechanismen sowie den Anreizstrukturen und Vergütungsformen, mit denen sie die Arbeit in der Crowd organisieren.

Crowdsourcing has emerged as new pattern of digitally mediated collaboration. It refers to the outsourcing of certain tasks to an undefined mass of people through an open call. In a crowdsourcing model is always the role of the client; we call crowdsourcer, and the role of undefined contractors, the crowdsourcees or crowdworker. This novel socio-technical arrangement changes the organization of work as well as its general nature and is gaining popularity in recent years. Companies can apply crowdsourcing along their entire value chain and give almost any task to the crowd. These tasks can be roughly divided into three categories (crowdvoting, crowdfunding, crowdcreation) depending on the effort of the crowdworkers. Crowdsourcing differs from existing coordination mechanisms and occurs in an internal and an external form. Whereas external crowdsourcing describes the outsourcing of tasks beyond the company's boundaries through an intermediary, the internal form can be observed by the example of IBM, which uses their own globally distributed workforce as a crowd. While the internal crowdworker as employees retain their participation as well as protection rights and benefit from collective regulations, external crowdsourcing lacks in similar arrangements. Nevertheless, we recognize several motivations of crowdworkers to participate in crowdsourcing initiatives. Besides the monetary compensation, there are other extrinsic and intrinsic motives like social exchange or fun working in the crowd. In general, companies using crowdsourcing benefit from the access to a large pool of knowledge and expertise but also facing risks of losing control or the outflow of internal know-how. Similarly, the individual crowdworkers have advantages in a higher self-determination as well as flexibility and new employment opportunities. However, there are also risks for the crowdworkers, which are based in monotonous work processes, lower rewards or the lack of a legal framework. Hence, there are major challenges in the implementation of crowdsourcing and that is why further research is essential. On the one hand the impact of crowdsourcing on the workforce and changes in work organization should be on the research agenda. On the other hand further research must seek to ensure fair working conditions, because crowdsourcing sustainably changes the nature of work and the availability of labor. It leads to technical, organizational, juristic and social challenges but also opens up chances in new business models and services.

The last decade has witnessed the proliferation of crowdsourcing in various academic domains including strategic management, computer science, or IS research. Numerous companies have drawn on this concept and leveraged the wisdom of crowds for various purposes. However, not all crowdsourcing projects turn out to be a striking success. Hence, research and practice are on the lookout for the main factors influencing the success of crowdsourcing projects. In this context, proper governance is considered as the key to success by several researchers. However, little is known about governance mechanisms and their impact on project outcomes. We address this issue by means of a multiple case analysis in the scope of which we examine crowdsourcing projects on collaboration-based and/or competition-based crowdsourcing systems. Our initial study reveals that task definition mechanisms and quality assurance mechanisms have the highest impact on the success of crowdsourcing projects, whereas task allocation mechanisms are less decisive.

Die voranschreitende Digitalisierung ebnet den Pfad für die zunehmende Verbreitung innovativer Arbeitsorganisationsmodelle wie "Crowdsourcing" bzw. "Crowd Work". Diese entwickelten sich in den letzten Jahren für viele Unternehmen zu einer ernstzunehmenden Alternative zur Aufgabenbearbeitung. Hierbei greifen Unternehmen über das Netz auf ein grosses Reservoir an Arbeitskräften schnell und gezielt zurück. Es werden Aufgaben an eine grosse Menge an Individuen - der so genannten Crowd - verteilt, deren Mitglieder die einzelnen Tätigkeiten über ihre persönlichen Rechner auch asynchron und dezentral erledigen können. Dadurch können Informationen, Ideen und Lösungen von Menschen aus der ganzen Welt mit geringem Aufwand aggregiert und im Leistungserstellungsprozess integriert werden. Für die Mitglieder einer Crowd bzw. für die Individuen, die von Unternehmen ausgelagerte Aufgaben übernehmen, stellen solche Konzepte neue Chancen und Herausforderungen dar: Sie agieren hierbei als Digital Worker bzw. Crowd Worker und übernehmen kollektiv Aufgaben, die typischerweise von den Mitarbeitern innerhalb eines Unternehmens vollzogen werden (Digital Working bzw. Crowd Working). In diesem Beitrag analysieren wir Crowd Work als ein mögliches Zukunftsmodell der Organisation wissensintensiver Arbeit - vor allem im Bereich der Anwendungsentwicklung. Hierfür gehen wir einerseits auf mögliche Arbeitsformen und Arbeitsprozesse im Rahmen von Crowd Work ein. Andererseits setzen wir uns mit der Perspektive der Crowd Worker - also der Menschen, die in einer Crowd arbeiten, auseinander.

Crowdsourcing ist in den letzten Jahren für viele Unternehmen eine ernstzunehmende Alternative zur Aufgabenbearbeitung geworden. Es beschreibt die Auslagerung von Aufgaben durch ein Unternehmen oder durch eine Institution an eine undefinierte Masse an Menschen ('Crowd') mittels eines offenen Aufrufs. Beim Crowdsourcing-Modell handelt es sich jedoch nicht nur um ein innovatives Konzept zur Verteilung und Durchführung von Unternehmensaufgaben, sondern vielmehr um eine gänzlich neue Art der Arbeitsorganisation, mit welcher Veränderungen sowohl auf der Arbeitnehmer- als auch auf der Arbeitgeberseite einhergehen.Der Crowdsourcing-Prozess kann idealtypisch in fünf Phasen unterteilt werden: In der ersten Phase erfolgt die Zerlegung der Arbeitspakete in Teilaufgaben sowie die Bestimmung der Lösungs- bzw. Aufgabenanforderungen. In der zweiten Phase wird bestimmt, welche Crowdsourcees im dritten Schritt die jeweiligen Aufgaben bewältigen sollen. In der vierten Phase werden die eingereichten Lösungen zusammengetragen und bewertet, bevor in der letzten Phase die Vergütung der Crowdsourcees erfolgt und die Gesamtaufgabe abgeschlossen wird.Auf Seiten der Crowdsourcees (bzw. Crowdworker) sind die Arbeitsbedingungen und Arbeitsgestaltung - das heißt die Arbeitsformen in der Crowd, die Entlohnung der Crowdworker und auch die rechtlichen Rahmenbedingungen - von besonderer Bedeutung.Vor diesem Hintergrund wird in der zu Grunde liegenden Literaturstudie der Frage nachgegangen, wie der aktuelle Stand der Forschung zu Ausprägungs-, Arbeits-, Koordinations- und Wertschöpfungsformen rund um Crowdsourcing in der Forschungsliteratur ist.

Virtuelle Ideen Communities und über das Internet durchgeführte Ideenwettbewerbe stellen in der Unternehmenspraxis zwei äusserst beliebte Ansätze zur Integration von Kunden in die Innovationsaktivitäten dar. Zahlreiche Arbeiten haben die Bedeutung und den Erfolg dieser Open Innovation-Methoden betont. Trotz der relativ häufigen Erforschung beider Methoden ermangelt es in der Literatur an Er-kenntnissen über das Kundenverhalten innerhalb von Ideenwettbewerben und Ideen Communities. Diese Erkenntnisse sind wich-tig, um daraus Implikationen im Hinblick auf die organisationale und technische Gestaltung von Ideenwettbewerben und Ideen Communities ableiten zu können. Aus der Praxis ist bekannt, dass Kunden sowohl in Ideenwettbewerben als auch Ideen Communities gemeinschaftlich an Ideen arbeiten. Allerdings steht die bislang unbestätigte Vermutung im Raum, dass in Ideenwettbewerben wegen des immanenten Wett-bewerbsprinzips, welches die teilnehmenden Kunden zu Konkurrenten um die ausgeschriebenen Preise macht, diese Kollaborati-onsaktivitäten von Kunden weitaus weniger ausgeprägt sind, als in Ideen Communities. Das Ziel des vorliegenden Beitrages ist es, das Kollaborationsverhalten von Kunden in ITgestützten Ideenwettbewerben und Ideen Communities zu untersuchen. Dafür wurde das Kollaborationsverhalten der Kunden im Ideenwettbewerb der Firma Fujitsu Siemens Computer sowie der Kunden in der Ideen Community "Idea Storm" des Computerherstellers DELL mittels qualitativer Analysemethoden untersucht und deren Ergebnisse miteinander mittels statistischer Analyseverfahren verglichen. Die Ergebnisse zeigen auf, dass das Kollaborationsverhalten in Ideen Communities signifikant stärker ausgeprägt ist als das Kollabora-tionsverhalten in Ideenwettbewerben.