[vc_row][vc_column][vc_custom_heading text=“Die „Blockchain-Start-up- Szene“ – ein Überblick“ font_container=“tag:h2|font_size:38|text_align:left|color:%23e30613″ use_theme_fonts=“yes“ css=“.vc_custom_1528731916004{margin-top: -25px !important;}“][vc_column_text]Ein Beitrag von: Simon Wieninger, Jonathan Reinartz, Forschungsinstitut für Rationalisierung e.V. an der RWTH Aachen, Luka Sikic, Dreamchests
[/vc_column_text][vc_custom_heading text=“Kurz und bündig:“ font_container=“tag:h3|font_size:17|text_align:left|color:%23ffffff“ use_theme_fonts=“yes“ css=“.vc_custom_1519747666609{padding-left: 15px !important;background-color: #f07d00 !important;}“][vc_column_text css=“.vc_custom_1528732837330{border-top-width: 1px !important;border-right-width: 1px !important;border-bottom-width: 1px !important;border-left-width: 1px !important;padding-top: 10px !important;padding-right: 10px !important;padding-bottom: 10px !important;padding-left: 10px !important;background-color: #eaeaea !important;border-left-color: #aaaaaa !important;border-left-style: solid !important;border-right-color: #aaaaaa !important;border-right-style: solid !important;border-top-color: #aaaaaa !important;border-top-style: solid !important;border-bottom-color: #aaaaaa !important;border-bottom-style: solid !important;border-radius: 1px !important;}“]

Welche Unternehmen und Branchen beschäftigen sich heute schon mit Blockchain-Technologie? Um das herauszufinden, wurden Daten relevanter Unternehmen mittels eines Web Crawlers gesammelt, Texte klassifiziert und bestimmten Klassen zugeordnet. Die Auswertung ergab eine prozentuale, nach Klassen sortierte Verteilung der Unternehmen, die sich mit der Technologie auseinandersetzen. Die Klassifizierung ist somit der erste Schritt hin zu einer klaren Use-Case Definition für die Blockchain-Technologie und der beteiligten Branchen.

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Die Blockchain-Technologie ist in aller Munde. Spätestens seit dem rasanten Aufstieg der unterschiedlichen Krypotwährungen beschäftigen sich auch Unternehmen abseits der Finanzbranche mit dieser. Um das volle Potenzial bewerten zu können, müssen Entscheider sich an der aufkommenden Start-up-Szene orientieren. Diese muss jedoch entsprechend klassifiziert werden, um aufzuzeigen, welche Anwendungsfälle sich ergeben und wie sich diese unterscheiden.

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Die Marktkapitalisierung von Kryptowährungen und den sogenannten Tokens, welche auf der Blockchain-Technologie basieren, hat sich seit dem vergangenen Jahr stark vervielfacht: Von 17 Milliarden Dollar stieg die Marktkapitalisierung Anfang 2018 auf ungefähr 800 Milliarden Dollar und liegt nun, nachdem sich der Kurs stabilisiert hat, bei circa 400 Milliarden Dollar [1]. Damit sind Investitionen in Blockchain- Start-ups so beliebt wie zu Zeiten der Dotcom-Blase in den späten 1990er-Jahren. Die eigentliche Blockchain-Technologie wird daher oft als eine der wichtigsten Innovationen seit der Entwicklung des Internets angesehen [2].

Bei der konkreten Umsetzung von Blockchain- Applikationen ist der Finanzsektor eine der treibenden Kräfte. Hier wird die Blockchain zum Beispiel als dezentrales Hauptbuch zur Speicherung von Daten und Abwicklung von Transaktionen genutzt. Jedoch lässt sich die Technologie überall dort einsetzen, wo ein zentraler Vermittler oder Dienstleister notwendig ist oder wäre. Jedoch bleibt der konkrete Nutzen der Blockchain-Technologie für viele potenzielle Anwender weiterhin undurchsichtig. Es stellt sich also die Frage: Welche eindeutig festgelegten Typen von Unternehmen sind Player am Markt? Und welche konkreten Nutzungsmöglichkeiten bietet die Technologie ihnen? Um diese Fragen zu beantworten, fehlte bisher eine geeignete Klassifikation, die aufzeigt, welche Anwendungsfälle sich ergeben und wie sich diese unterscheiden. Im Rahmen eines Projekts hat sich der FIR e. V. dieser Problematik angenommen. Dabei lag der Fokus auf Start-ups, welche die Blockchain-Technologie derzeit maßgeblich treiben.

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Für einen ersten Schritt in Richtung Identifikation von Anwendungsszenarien der Blockchain- Technologie wurden auf Basis einer umfangreichen Datensammlung Unternehmen, welche die Blockchain-Technologie entwickeln, nutzen oder anbieten, Klassen zugeordnet. Die einzelnen Klassen spiegeln hierbei generische Anwendungsfälle am Markt wieder. Die Verteilung dieser Unternehmen auf die einzelnen Klassen ermöglichte einen ersten Überblick über die potenziellen Anwendungsszenarien der Technologie.

[/vc_column_text][vc_single_image image=“5842″ img_size=“large“ add_caption=“yes“ alignment=“center“][vc_custom_heading text=“Automatisierte Datenaggregation via Webcrawling “ font_container=“tag:h4|text_align:left“][vc_column_text]

Voraussetzung hierfür war eine fundierte Datengrundlage, die unter Anwendung eines Web Crawlers geschaffen wurde. Dieser bewegt sich, wie in Abbildung 1 gezeigt, über Hyperlinks durch das Internet und lädt nach Bedarf Inhalte von Webseiten herunter. Aufgrund der hohen Zeit- und Ressourcennutzung bietet es sich an, gezielt nach relevanten Informationen zu suchen. Ein Web Crawler mit dieser Funktion wird als Focused Crawler bezeichnet [4]. Ihm wurde ein Startset an URLs vorgegeben – in diesem Fall wurden alle Kryptowährungen und Tokens betrachtet, welche auf coinmarketcap.com gelistet sind [1]. Dieses Set wurde während der Laufzeit des Crawlers um alle Weblinks erweitert, die in der Rangliste vorkommen. Im nächsten Schritt wurden diese Links wiederrum aufgerufen und alle relevanten Textdaten gesammelt. Darüber hinaus mussten Trainingsdaten für den Klassifikationsalgorithmus bereitgestellt werden. Der zusätzliche Crawler rief dabei lediglich die im Startset definierten Unternehmen und deren Webseiten auf, fügte jedoch nicht automatisch weitere hinzu.

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Für das Anlernen des Textklassifikators mithilfe von Machine Learning wurde ein Trainingsdatenset, bestehend aus Unternehmen und deren zugehörigen Informationen, die zuvor von einem der Focused Crawler gesammelt wurden, verwendet. Dabei wurden insgesamt 90 verschiedene Unternehmen auf Basis der eigenen Beschreibung auf ihrer Webseite mit entsprechenden Labels versehen. Diese stehen jeweils für eine Klasse und helfen dem Algorithmus die Daten anderer Unternehmen einzuordnen. Auf Basis einer Recherche wurden insgesamt acht Klassen definiert.

1. Finance: Zu dieser Klasse gehören alle Unternehmen, welche sich mit Finanztransaktionen beschäftigen. Hierbei kann es sich um eine Kryptowährung handeln, aber auch um ein Wallet Programm, wie es beispielsweise von TenX angeboten wird.
2. Blockchain Platform: Die zweite Klasse umfasst alle Unternehmen, die eine Plattform für die Nutzung der Blockchain für andere Unternehmen oder Privatpersonen bieten. Dazu gehören bekannte Unternehmen, wie Ethereum, aber auch zum Beispiel soziale Netzwerke, wie earn.com.
3. Energy: Unternehmen in dieser Klasse stellen in den meisten Fällen eine Plattform oder ein System zur Verfügung, welches einen optimierten Energiehandel ermöglicht oder das Management elektrischer Netze vereinfacht. Bedingt durch den klaren Energiebezug in der Wortwahl lässt sich dieser Sektor eindeutig von der Blockchain Platform abgrenzen.
4. Internet of Things: Zu dieser Klasse werden Unternehmen zugeordnet, welche eine Plattform oder ein System für das Internet of Things zur Verfügung stellen. Hierbei ist eine Abgrenzung auf Grund der Bezeichnung „Internet of Things“, oder abgekürzt „IoT“, eindeutig möglich und kann somit dem Trainingsdatensatz zugeordnet werden.
5. Security: Hierunter fallen sämtliche Unternehmen, welche die Blockchain nutzen, um Sicherheit in verschiedenen Netzwerken zu gewährleisten, beispielsweise Maidsafe.net. Dabei kann es sich um den Schutz personenbezogener Daten oder um Zugriffs- und Autorisierungsmechanismen handeln.
6. Digital Voting: Ein weiteres spezielles Anwendungsszenario für eine Blockchain Platform ist die Nutzung eben jener für die Durchführung von digitalen Wahlen. Ein Unternehmen wurde dieser Klasse im Trainingsdatensatz hinzugefügt, wenn die Schlüsselworte „voting“ oder „democracy“ auf der Unternehmensseite identifiziert werden konnten.
7. Consulting: Unternehmensberatungen spezialisieren sich ebenfalls auf das Thema Blockchain. Worte wie „advise“ und „consult“ machen eine eindeutige Zuordnung möglich.
8. Storage: Einige Unternehmen bieten die Sicherung von Daten über die Blockchain als Geschäftsmodell an, so zum Beispiel bigchaindb oder Filecoin. Das Schlüsselwort für die Zuordnung eines Unternehmens zu dieser Branche ist „store“.

[/vc_column_text][vc_single_image image=“5845″ img_size=“large“ add_caption=“yes“ alignment=“center“][vc_custom_heading text=“Identifizierung der unterschiedlichen Kategorien mittels Machine Learning “ font_container=“tag:h3|text_align:left“][vc_column_text]

Nachdem die Klassen festgelegt wurden, lag die sich anschließende Herausforderung darin, auch unbekannte Unternehmen entsprechend einzuordnen. Unter Anwendung der Methode „Text Mining“ konnten im Rahmen einer Textklassifikation auf Basis bekannter Wortzusammenhänge die unbekannten Unternehmen den zuvor identifizierten Klassen zugeordnet werden. Abbildung 2 zeigt den Aufbau des Text Mining-Prozesses, dieser lässt sich in vier Schritten zusammenfassen. Am Anfang wurden bei der Vorbereitung und Vorverarbeitung die von den Web Crawlern gesammelten Textdaten bereinigt und Merkmale für die Kategorien generiert. Anschließend wurden unter Zuhilfenahme der Merkmale die Texte mathematisch beschrieben. Im dritten Schritt, der Analyse, erfolgte die eigentliche Klassifikation mittels Supervised Learning. Als Klassifikator wurde der Multivariante Bernoulli Naive Bayes verwendet. Für die Validierung wurden die Ergebnisse zusätzlich mit dem k-Nearest-Neighbor Klassifikator abgeglichen. Die Klassifikatoren wurden basierend auf den zuvor erstellten Bag-of- Words angelernt und für die Kategorisierung der noch unbekannten Unternehmen verwendet.

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Im Rahmen dieser Untersuchung konnte eindeutig festgelegt werden, dass ein Großteil der Start-up-Unternehmen, welche Lösungen unter Anwendung der Blockchain-Technologie entwickeln, der Klasse „Blockchain Platforms“ zugeordnet werden können. Darüber hinaus konnte gezeigt werden, dass der Energie- sowie der Finanzsektor interessante und verbreitete Anwendungsgebiete für Blockchain-Start-ups sind. In diesen Klassen steht die Anwendung von Smart Contracts, welche durch einen Vertrag vereinbart wurden, im Vordergrund. Es zeigt sich jedoch auch, dass die übrigen Klassen einer detaillierten Betrachtung bedingen. Bei der automatisierten Zuordnung via Machine Learning wird ebenfalls deutlich, dass viele der betrachteten Start-up-Unternehmen eine sehr ähnliche Wortwahl auf ihren Webseiten nutzen. Allerdings ist es gelungen eine übersichtliche Darstellung des Start-up- Marktes rund um die Blockchain-Technologie zu beschreiben und anhand von computergestützten Algorithmen zu validieren. Darüber hinaus zeigt die erstellte Übersicht in Abbildung 3 die Notwendigkeit von klaren Use-Case-Definitionen für die Blockchain-Technologie.

[/vc_column_text][vc_single_image image=“5847″ img_size=“large“ add_caption=“yes“ alignment=“center“][ult_createlink title=“Zu den Literaturangaben“ btn_link=“url:https%3A%2F%2Fbit.ly%2F2HUHNSE|title:Literaturangaben||“ link_hover_style=“Style_1″ text_hovercolor=“#dd9933″][/vc_column][/vc_row]