🍏 Was ist die Idee?
Wissenschaftlicher Content von Experten boomt auf Social Media. Follow Science ist ein Tool, das wissenschaftliche Artikel verständlich macht, so dass deine Nutzer eine Social Media Präsenz aufbauen können.
Was ist das Problem? - Access denied: Für Menschen ohne Doktortitel sind akademische Journals, in denen neue wissenschaftliche Erkenntnisse publiziert werden, nicht zugänglich.
- Overload: Über 5 Mio. akademische Artikel werden jedes Jahr publiziert. Wer soll die alle lesen?
- Lost in Translation: Selbst wenn ein Wissenschaftler alle Paper lesen könnte, wie findet er eine einfache Sprache, um sein Wissen allen zugänglich zu machen?
Was ist die Idee? Mit Follow Science baust Du ein Software-Tool, das Wissenschaftlern (aber auch Laien) hilft, eine Social Media Präsenz mit einfach verständlichem Science-Content aufzubauen.
Dazu scannt das Tool wissenschaftliche Journals, und kondensiert die wichtigsten Erkenntnisse in snack-able Social Media Format.
Follow Science hilft deiner Zielgruppe, nicht nur ihre eigene Forschung (wenn vorhanden) weiter zu verbreiten, sondern die Erkenntnisse des ganzen Bereichs für die Massen aufzubereiten.
🌵 Warum funktioniert's?
- Viele Wissenschaftlicher sind mittlerweile weltberühmt:
- Andrew Huberman bricht Longevity-Forschung für die Massen herunter.
- Rhonda Patrick macht die neuesten ernährungswissenschaftlichen Erkenntnisse verständlich
- Nouriel Roubini erklärt wirtschaftliche Zusammenhänge
- Neil deGrasse Tyson erklärt den Weltraum
- Früher haben Journalisten Dinge eingeordnet. Mit Themen wie Klimawandel, COVID und AI treten Experten häufig an die Stelle von Journalisten. Supercharged mit ihren eigenen Podcasts und Social Media Channels.
💡 Wie starte ich am Wochenende?
Schritt 1: Nachfrage testen
Wer ist überhaupt die Zielgruppe? Sind es Doktoranden und Wissenschaftler, die Andrew Huberman nacheifern wollen? Oder sind es Laien, die ihr Profil in Bereich X stärken wollen? Sprich mit 10 Menschen, die zur Zielgruppe zählen könnten. Get out of the building!
Schritt 2: Erste manuelle Lösung bauen
Auf gar keinen Fall solltest du sofort an einer AI-Lösung arbeiten. Wenn du einen ersten Kunden hast: Setz dich auf dessen Schoß und mach die Arbeit der AI selbst. Vorteil: Du lernst genau, was eine AI später tun muss.
Schritt 3: Prototypen entwickeln
Du kannst bestehende Large Language Models wie ChatGPT oder Gemini nutzen und kannst Befehle so formulieren, dass du das gewünschte Ergebnis bekommst ("Prompt Engineering"). Teste es aus, bau eine UI und verkaufe deine Lösung!
