Hintergrund:
Die Vermeidung von Abfällen bildet im Kreislaufwirtschaftsgesetz die oberste Stufe der Abfallhierarchie: Nur was nicht vermieden werden kann, soll möglichst hochwertig recycelt oder verwertet werden. Damit das in der Praxis gelingt, braucht es neben Wissen über Menge und Qualität anfallender Abfälle vor allem gezielte Anreize, die Bürger*innen im Alltag zur Vermeidung und hochwertigen Sortierung befähigen und motivieren.
Herkömmliche digitale Stadtanwendungen und statische Abfallkalender bieten hier meist nur passive Informationen: Sie begleiten Bürger*innen selten ganzheitlich durch ihren Konsumalltag und schaffen es so kaum, tiefsitzende Routinen aufzubrechen. Smart-City-Technologien eröffnen neue Möglichkeiten: Entlang des gesamten Weges eines Produkts, von der Anschaffung über die Nutzung und Lebensdauerverlängerung bis zur Entsorgung, können App-Konzepte Abfalldaten erfassen und verknüpfen und Menschen niederschwellig informieren, befähigen und motivieren.
Grundidee:
Smart Waste Tal setzt diesen Anspruch in zwei sich ergänzenden Modulen um, die an unterschiedlichen Punkten ansetzen:
l KI-Foto-Chat zur Abfallvermeidung: Begleitet Menschen genau in dem Moment, in dem sie über Reparatur, Weitergabe oder Entsorgung eines Gegenstands nachdenken, und zeigt passende Angebote in ihrer Umgebung.
l App-Modul für bessere Biomülltrennung: Setzt an der täglichen Mülltrennung zuhause an. Sensorik an den Müllfahrzeugen misst die Reinheit des Bioabfalls. Gamification-Elemente in der App motivieren teilnehmende Haushalte, ihr Trennverhalten zu verbessern.
Ein zentraler Alltagshelfer statt vieler Einzel-Apps
Aus der Smart-City-Praxis zeigt sich: Werden für jeden Service eigene Apps verlangt, sinkt die Nutzungsbereitschaft spürbar. Smart Waste Tal vermeidet isolierte Einzellösungen daher konsequent. Der KI-Foto-Chat und Talhelden werden als Bausteine direkt in die smart.wuppertal-App eingebunden.
So entsteht ein vertrauter, digitaler Alltagshelfer. Nachhaltiges Handeln, vom Reparieren bis zum richtigen Trennen, wird dort verankert, wo Menschen im Alltag ohnehin mit ihrer Stadt in Kontakt sind.
Als Bausteine sind die Konzepte und Open-Source-Softwarekomponenten zudem so angelegt, dass andere Städte sie für eine datengestützte Kreislaufwirtschaft nutzen können.
Ein KI-Foto-Chat zur Abfallvermeidung
Vom Foto zur Reparatur: Der KI-Foto-Chat zeigt Bürger*innen im Moment der Entscheidung, welche Alternativen zum Wegwerfen es gibt, und verweist auf passende lokale Angebote.
Ausgangslage:
Zwischen Nutzung und Entsorgung eines Gegenstands gibt es einen Schritt, der im Alltag oft übersprungen wird: die Verlängerung seiner Lebensdauer durch Reparatur, Weitergabe oder Aufarbeitung. Häufig fehlt schlicht die Kenntnis darüber, welche lokalen Angebote es gibt, sodass reparierbare Gegenstände entsorgt werden.
So funktioniert es:
Der KI-Foto-Chat begleitet Menschen genau in dem Moment, in dem sie entscheiden, ob ein Gegenstand weiterverwendet oder entsorgt wird:
1. Fotografieren oder beschreiben: Nutzende fotografieren den Gegenstand oder beschreiben ihn im Chat. Die KI erkennt das Produkt und fragt gezielt nach Zustand und Absicht.
2. Möglichkeiten entdecken: Der Chat schlägt passende Wege vor, angelehnt an die 10 R-Strategien der Kreislaufwirtschaft sind sie nach ihrer Wirkung geordnet:
3. Angebote in der Nähe finden: Ein Verzeichnis mit verschiedenen Anbietertypen ordnet dem Gegenstand passende Akteure zu, etwa Repair-Initiativen, zertifizierte Werkstätten, Second-Hand-Läden, Leihplattformen und die kommunalen Recyclinghöfe. Über den Standort werden Nutzende direkt mit passenden Angeboten in Wuppertal verbunden.
Drei Produktkategorien im Fokus
Ausgewählt wurden die Produktkategorien nach drei Kriterien: Alltagsnähe, Nutzungshäufigkeit und ökologische Wirkung im Lebenszyklus:
- Elektro- und IKT-Geräte: der am schnellsten wachsende Abfallstrom, mit kurzen Nutzungsdauern. Bei Defekten werden z. B. 85 % der Fernseher direkt entsorgt, statt repariert zu werden (Hennies & Stamminger, 2016).
- Textilien: Fast Fashion verursacht erhebliche Umweltbelastungen. In Deutschland befinden sich rund 5,2 Milliarden Kleidungsstücke im Umlauf, von denen etwa 35 % selten bis nie getragen werden (Greenpeace, 2015).
- Möbel: Hauptbestandteil des Sperrmülls. Mangels klarer Zuordnung gehen wertvolle Holz-, Metall- und Polsterressourcen häufig verloren.
Talhelden – ein Appmodul für bessere Biomülltrennung
App-Modul für bessere Mülltrennung ergänzt die Biomülltrennung um Gamification: Eine interaktive Wissenswelt und Minispiele verankern zirkuläres Handlungswissen im Alltag. Die verhaltenswissenschaftliche Wirksamkeit und das Trennverhalten wurden in einer Pilotphase über intelligente Sensorik an den Müllfahrzeugen evaluiert.
Ausgangslage:
Bioabfall liefert wertvolle Nährstoffe (Kompost) und regenerative Energie (Biogas). In der kommunalen Praxis leidet die Verwertung jedoch unter Fremdstoffen wie Plastik in der Biotonne und unter vermeidbaren Lebensmittelabfällen. Reine Informationskampagnen reichen oft nicht aus, um Fehlwürfe zu vermeiden und die Trennqualität spürbar zu verbessern. Dahinter stecken vor allem zwei Hürden:
- Verantwortung endet an der Tonne: Mit dem Wurf in die Biotonne endet für viele gefühlt die eigene Verantwortung, obwohl gerade dieser Moment über die Qualität des Bioabfalls entscheidet („Responsibility Paradox“).
- Wissenslücken: Unsicherheiten bei der Zuordnung von Materialien führen zu ungewollten Fehlwürfen.
So funktioniert es:
Das App-Modul begegnet diesen Hürden mit einem spielerischen Ansatz. Grundlage sind etablierte Verhaltensmodelle, die Fähigkeit, Motivation und Gelegenheit als Stellhebel für Verhaltensänderung betrachten.
1. Wissen aufbauen: In der Wissenswelt eignen sich Bürger*innen spielerisch Handlungswissen an. In aufsteigenden Leveln geht es um Trenngrundlagen, um Kompost und Biogas als Wertschöpfungskette und um Alltagstipps gegen Lebensmittelverschwendung.
2. Sensorbasierte Testphase (Datengrundlage): In einer zeitlich begrenzten Erprobungsphase wurden die Sammelfahrzeuge der AWG Wuppertal mit spezieller Sensorik ausgestattet. Bei jeder Leerung erfassten die Sensoren Verunreinigungen (wie Metall und leitfähige Stoffe) auf Adressebene. Die Ergebnisse wurden Nutzenden in der App als visuelles Ampelsystem (Grün = hohe Reinheit, Gelb = grenzwertig, Rot = hohe Verunreinigung) gespiegelt.
3. Motiviert bleiben: Badges, Punkte und Avatare erzeugen in Kombination mit der verhaltenswissenschaftlichen Wissensvermittlung ein positives Gemeinschaftsgefühl und fördern nachhaltige Alltagsroutinen.
So wird es getestet:
Die Wirkung wurde als Feldexperiment in zwei Pilotquartieren mit einer vergleichbaren Anzahl an Einwohnenden (ca. 26.000 in 2023) erprobt: Arrenberg und Oberbarmen/Wichlinghausen.
Die Nutzung der App ist freiwillig und wurde in beiden Pilotquartieren gezielt beworben. Um die Effekte der App und ihrer Bewerbung zu untersuchen, werden verschiedene Datenquellen ausgewertet:
Sensordaten: während der Messphase ermittelten Sensoren an den Sammelfahrzeugen bei jeder Leerung die Sortierreinheit des Biomülls. Die Entwicklung der Sensordaten werden für alle Biotonnen in den Pilotquartieren und nochmal gesondert für die Haushalte, die die App nutzen, ausgewertet.
Vergleich von zwei Gruppen unter App-Nutzenden: Die Nutzenden wurden bei der Anmeldung zufällig in zwei Gruppen eingeteilt, um die Auswirkung der spielerischen Elemente zu bewerten und zu ergründen, ob die Effekte nicht nur auf eine erhöhte Aufmerksamkeit für das Thema zurückgehen:
Testgruppe: vollständiger Zugang zu allen Spielelementen
Kontrollgruppe: zunächst nur statische Sachinformationen, später Freischaltung der gamifizierten Elemente per Update
Befragungsdaten: Begleitend wurden durch In-App-Befragungen und Fokusgruppen unter Nutzung etablierter Skalen Wissen, spielerisches Erleben, Umwelteinstellungen, Selbstwirksamkeit (das Gefühl, selbst etwas bewirken zu können) und Identifikation mit dem Quartier erhoben. Diese Ergebnisse wurden auch mit den Sensordaten zur Sortierreinheit für die App-Nutzenden verknüpft.
Anzahl Biotonnen: Zusätzlich wurde die Anzahl der angemeldeten Biotonnen in den beiden Pilotquartieren beobachtet um mögliche weitere Effekte der Aktion zu
Potenziale
Ob Gamification-Elemente das Trennverhalten tatsächlich verbessern, prüft das Feldexperiment. Potenziale ergeben sich für die Qualität des Bioabfalls, die Abfallkompetenz und den Erkenntnisgewinn für Kommunen:
Reinerer Bioabfall: Das adressscharfe Feedback während der Sensor-Testphase sensibilisiert Haushalte nachhaltig für die Vermeidung von Plastik- und Metallfehlwürfen.
Mehr Abfallkompetenz: Die Wissenswelt soll das Wissen über richtige Mülltrennung erweitern und für die Vermeidung von Lebensmittelabfällen sensibilisieren.
Mehr getrennt erfasster Bioabfall: Gamification-Elemente sollen Bürger*innen motivieren, neue Biotonnen anzumelden und organische Abfälle konsequenter aus dem Restmüll herauszuhalten.
Physische und digitale Ebene koppeln: Die Kombination von Fahrzeugsensorik und mobiler App wandelt abstrakte Abfalldaten in eine konkrete Rückmeldung für Bürger*innen um.