Nov 17
           Räumliche Strukturen spielen eine herausragende Rolle jeder städtebaulichen und raumbezogenen Analyse oder Planung. Die Frage stellt sich vor jedem Planungsvorhaben, wie können Daten kostengünstig und zielgerichtet gesammelt werden. Die Entwicklungen der letzten Jahre im Internet machen deutlich, dass das Datensammeln, auch oder gerade von standort- und persönlichkeitsbezogenen Daten eine Domäne von Internetservice –Anbietern wie Google, Facebook oder auch Apple mit der Ortung und dem Anfertigen von Bewegungsprofilen des iPhones [Lischka 2010]. In diesem Zusammenhang stellt sich die Frage, ob die planenden Disziplinen, sofern sie die Möglichkeit besitzen, sich auch an dieser Art Sammelwut beteiligen sollen. Als Antwort kann ein klares „Ja“ gegeben werden, da, wie ein altes Sprichwort schon sagt: „Wissen ist Macht!“ Das für ihn notwendige Wissen erlangt der Planer aber nur durch das Anfertigen einer umfassenden Informationsbasis, die wiederum aus Daten generiert wurde. Vor jeder Planung wird eine Bestandsaufnahme von verschiedenen Attributen durchgeführt. Die ist nichts anderes als Sammeln von Daten. Folglich wäre es nicht im Sinne einer guten Planung, nicht zumindest alle verfügbaren Daten zu sichten, und diese zielgerichtet zu analysieren.

Nicht dass an dieser Stelle den Eindruck entstehen soll, dass das ziellose Sammeln von Daten, die Anfertigung sogenannter „Datenfriedhöfe“, eine erfolgreiche Methode in der Planung sei, vielmehr soll das Verständnis dafür entwickelt werden, sich jeder verfügbaren Datenquelle zu bedienen. Denn, je größer die Datengrundlage ist, desto mehr Information kann der Planer daraus generieren. Nur so sind planerisches „Wissen“ und damit ein für die Planung wichtiger „Mehrwert“ generierbar.

An dieser Stelle setzen Planungsinformationssysteme für städtebauliche Strukturen an: Sie sollen Wissen generieren und bereitstellen, um Planungsdiskurse zu unterstützen und Planungsentscheidungen herbeizuführen [Streich 2005:248].

Eine Unterteilung von „geowebgestützten Methoden in der städtebaulichen Strukturplanung“ kann wie folgt aussehen und wird in 6 Abschnitten grundsätzlich erläutert und anhand von zwei 2 Best-Practice Beispielen anschließend näher erklärt:

  • Grundlagen der städtebaulichen Strukturplanung
  • Erfassung und Organisation von punktuellen Strukturdaten im Geoweb
  • Erfassung und Organisation von distanzabhängigen Strukturdaten im Geoweb
  • Erfassung und Organisation von flächenbezogenen Strukturdaten im Geoweb
  • Erfassung und Organisation von relationalen Strukturdaten im Geoweb
  • Mental-Map-Prozesse im Geoweb
  • Bereitstellung von Themenkarten und städtebaulichen Plangrundlagen im Geoweb
  • Best-Practice: Flächenmonitoring und Gebäudeleerstandsmonitoring
  • Best-Practice: Touristeninformationssystem „Alexplore“
Nov 16




















Barrierefreies Planen




















































Methodik




































Lebensqualität




























































Emotionsforschung


















Messtechnik


































































































Ergebnisse

Das Projekt EmbaGIS ist eine Weiterentwicklung bestehender Konzepte wie des Prinzips des „Menschen als Messfühler“ [Zeile et al 2010], der Mental Maps [Matei 2003 und hier im Kap. 4.6], des BioMapping [Nold 2004/2009], der Studie „GPS-Studie Studentenstadt Karlsruhe“ [Neppl et al. 2007] und des emomap-Projektes [Zeile 2010]. Zur Rekapitulation: Die Daten aus dem „emomap“-Projekten waren in ihrer „in ihrer Aussagekraft prinzipiell sehr vielversprechend“, jedoch waren „die Messmethode und damit die Messparameter bis dato nicht validiert“ [Zeile 2010:226]. Damals wurde gefordert, dass die Daten einer neuen Interpretation bedürfen und ein weiterer wissenschaftlicher Diskurs mit Medizinern, Physiologen, Psychologen als auch Informatikern vonnöten ist, um diese Daten robuster werden zu lassen. Im Rahmen der Arbeit EmbaGIS (emotionales Barriere-GIS ) wurden hier neue Vorschläge und Methoden erörtert, die hier kurz vorgestellt werden sollen [Bergner 2010, Bergner et al. 2011a und Bergner et al. 2011b]. Als zusätzlicher Faktor wurde bei dieser Untersuchung das „Barrierefreie Planen“ unter Berücksichtigung der Bottom-up Beteiligung durch objektive Emotionsmessungen mit in das Projekt aufgenommen.

Die städtebauliche Planungspraxis ist durch eine Mischung von Top-Down- (städte-bauliche Regelwerke/DIN-Normen) und Bottom-up-Ansatz (Befragung betroffener Bevölkerungsgruppen) gekennzeichnet. Jedoch spiegeln insbesondere die durch Befragungen von mobilitätseingeschränkten Personen gewonnenen Erkenntnisse andere, subjektive Eindrücke oder Situationen eine andere Situation des tatsächlich Erlebten wider. Eine Methode zur objektiven Messung des subjektiven Befindens in Verbindung mit der Identifikation von Barrieren im Stadtraum für mobilitätseinge-schränkte Personen fehlt derzeit in der Forschung. Es ist bisher also nicht möglich, Barrieren für mobilitätseingeschränkte Menschen aus deren bewusster und unbewusster Wahrnehmung zu erfassen und aufzuzeigen. Die Planung stützt sich aber in erster Linie auf objektive und valide Daten zur Feststellung von Sachverhalten. Aus dieser Motivation heraus sollte das Problem der Objektivierung und Validierung solcher subjektiven, zielgruppenspezifischen Daten für die Stadtplanung mit Blick auf Barrierefreiheit behandelt und ein konkreter methodischer Lösungsvorschlag erarbeitet werden.

Die Aufgabenstellung innerhalb des Projektes „EmbaGIS“ bestand nun darin, die Entwicklung eines innovativen, umfassenden Instruments zur Identifikation und Optimierung stadträumlicher Barrieren in einer sinnvollen Mischung von Top-Down- und Bottom-Up zu erarbeiten.

Abbildung 11: Top-Down initiierte Bestandsaufnahme und Analyse des Untersuchungsraumes in der Innenstadt von Kaiserslautern, inklusive der Einteilung in „Barrieresektoren“, die zur späteren Aggregation der Sensordaten benötigt werden. In den unteren Bildern ist eine Detailsituation an der „St. Martinskirche“ mit der baulichen Situation vor Ort zu sehen [Eigene Darstellung, unter Verwendung von Bergner 2010:115/120]

Dabei wurde sich verschiedener Methoden aus dem Bereich des „ambulatorischen Assessments“, einem Teilbereich der Soziologie und Psychologie, sowie aus der Geoin-formatik und der klassischen städtebaulichen Planung bedient. In einem ersten Schritt waren dabei die von Probanden gewonnenen Daten aus der Emotionsforschung in einem neuen wissenschaftlichen Ansatz über die Begutachtung von Hautwiderstand und Hauttemperatur zu validieren. Zusätzlich wurden diese Ergebnisse im physischen Raum verortet und aggregiert. Gleichzeitig wurde der zu untersuchende Stadtraum nach Erkenntnissen der DIN-Norm 18024, Teil 1 „Barrierefreies Planen und Bauen“, untersucht und analysiert [siehe Abbildung 11]. Im anschließenden Arbeitsschritt wurden diese Ergebnisse miteinander verglichen, um zu aussagefähigen Erkenntnissen über das emotionale Empfinden der Probanden im Stadtraum zu gelangen. Untersuchungsraum für die erste Teststudie war die Innenstadt von Kaiserslautern.

Abbildung 12: Methodik zur Umsetzung des EmBaGIS , mehrstufiges Phasenmodell [Bergner 2010:90].
Lebensqualität

Für den Bottom-up Beteiligungsprozess muss die Lebensqualität messbar gemacht werden. Lebensqualität definiert sich folgendermaßen: „Die Erreichung und Aufrecht-erhaltung einer hohen Lebensqualität ist ein zentrales Ziel der Gesellschaftspolitik, das alle Altersgruppen gleichermaßen umfasst“ [Deutsches Zentrum für Altersfragen 2002:238, in Bergner 2010:49].

„Das ‚Besser‘ gegenüber dem ‚Mehr‘ ist Grundleitsatz innerhalb des Konzeptes der Lebensqualität. […] Materielle sowie immaterielle, objektive und subjektive Komponenten sind gleichermaßen hierin enthalten. Die Betrachtungsebene des subjektiven Erlebens der Umwelt ist insbesondere für empirische Beobachtungen von Bedeutung. Im Kontext behinderter und mobilitätseingeschränkter Menschen ist das subjektive Empfinden und Erleben ein unabdingbares Kriterium zur Bewertung der räumlichen Umwelt“ [Deutsches Zentrum für Altersfragen 2002:238, in Bergner 2010:49].

Für die Lebensqualitätsforschung gilt demnach, Un-/Wohlbereiche innerhalb eines städtischen Gefüges zu ermitteln und dabei gleichzeitig die als qualitativ hochwertig identifizierten Bereich zu sichern und die negativen Bereiche einer weiteren Untersuchung zu unterziehen. Diese sollten bei genügend Finanzressourcen innerhalb der Kommune optimiert werden. Die Ermittlung einer geeigneten Methode zur Identifikation des subjektiven Wohlbefindens ist somit ein Hauptbestandteil des EmbaGIS [vgl. dazu Bergner 2010:49].

Abbildung 13: Komponenten der Lebensqualitätsforschung [Bergner 2010:49]

Wie in der vorherigen Abbildung ersichtlich wird, müssen dementsprechend zwei Kriterien erfüllt werden, um das subjektive Wohlbefinden – nicht nur bei behinderten Menschen – zu ermitteln:

  • Die affektive Komponente
  • und die kognitive Komponenten

Die affektive Komponente beinhaltet die sogenannten „Moment-zu-Moment-Emotionen“. Da diese Emotionen durch direkte Umwelteinflüsse entstehen, müssen die dazu gehörigen Indikatoren in Echtzeit aufgenommen werden. Nur die Echtzeitmessung gewährleistet, dass das Unwohlsein, hervorgerufen durch Barrieren im städtischen Raum, an der richtigen Stelle verortet wird. Dementsprechend dürfen die Messungen die Probanden nicht störend beeinflussen [Bergner et al.2011b:3].

Die kognitive Komponente bewertet die Lebensqualität als Ganzes aus einer retrospektiven, nachgeschalteten Betrachtungsweise und kann auch als „Lebenszufriedenheit“ bezeichnet werden [Diener Suh Oichi 1997].

Diese Kriterien sind für die Messung des affektiven und kognitiven Wohlbefindens wichtige Kriterien, um die Methode nachvollziehbar und transparent zu gestalten. Die Verortung der Messergebnisse, zum Beispiel über GPS-Logger ist einer Grundvoraussetzung, um sie in der räumlichen Planung verwenden zu können. Zusätzlich müssen weitere Erkenntnisse aus der Emotionsforschung mit einbezogen werden.

Als die geeignete Methode zur Messung stadträumlicher Barrieren innerhalb der Emo-tionsforschung hat sich das psychophysiologische Monitoring herausgestellt [Bergner et al.2011b]. Dabei müssen wie schon angedeutet die Stressreaktionen georeferenziert werden. Experimentelle Forschungsergebnisse aus dem Bereich der Emotionsforschung belegen, „dass emotionale Reaktionen mit Veränderungen in der Aktivität des autonomen Nervensystems einhergehen. Diese nervlichen Reaktionen schlagen sich in spezifischen, physiologischen Parametern (wie z. B. Hautleitfähigkeit und Hauttemperatur) nieder [Kreibig 2010 in Bergner et al.2011b:3].

Die aus dem ambulatorischen Assessment kommende Methode des psychophysiologischen Monitorings mithilfe von Sensorband-Messungen (hier dem Smartband von www.boymonitor.de) können durch die kleine Bauweise und Konfektionierung der Bänder auch mobil im Stadtraum eingesetzt werden. Dadurch kann „Stress“ auch im Stadtraum gemessen werden. Der Stress ist dabei definiert als „Konstrukt aus Ärger und Angst“ [Bergner et al.2011b]. Dieser „Stress“ kann durch das psychophysiologische Monitoring in Verbindung mit stadträumlichen Barrieren nun gemessen werden.

Zur Ermittlung des „Stresses“ wird mithilfe der Sensorarmbänder die sogenannte „Empirische Drei-Level-Analyse innerhalb des psychophysiologisches Monitorings“ durchgeführt. Anhand von drei Indikatoren können stadträumliche Barrieren so durch die Messung identifiziert werden. Die Parameter sind im folgende [Bergner et al.2010:102]:

  • Die Bewegungsgeschwindigkeit, ermittelt durch die Daten des GPS-Loggers
  • Die elektrodermale Aktivität, gemessen durch das Sensorband
  • Die Hauttemperatur, auch wiederum gemessen durch das Sensorband

Die Daten werden dann wie in den emomap-Experimenten wiederum durch die vom GPS-Logger aufgenommenen Koordinaten georeferenziert, und können dementsprechend im Stadtraum verortet werden.

Abbildung 14: Barriere-Indikatoren zur Erstellung der sogenannten Drei-Level-Analyse zur Identifikation von stadträumlichen Barrieren [Bergner et al.2010:102]

Nachdem nun alle psychophysiologischen Daten georeferenziert wurden, mussten die Daten der „Drei-Level-Analyse“ unterzogen werden, um die negativen Emotionen eindeutig identifizieren zu können. Dabei war es wichtig, dass nicht ein absoluter Wert ein Indikator für eine negative Emotion war, sondern dass die negative Emotion nur dadurch eindeutig klassifizierbar ist, wenn der Fall eintritt, dass über einen längeren Zeitraum

  • die Bewegungsgeschwindigkeit (speed of movement) sinkt,
  • die Hautleitfähigkeit (skin conductance level) steigt und gleichzeitig
  • die Hauttemperatur (skin temperature) wiederum sinkt.

Es mussten also Zeitintervalle identifiziert werden, in denen diese drei Ereignisse über einen längeren Zeitraum zusammen fallen.

Abbildung 15: Parameter der Drei-Level-Stressreaktion (links) und der Zwei-Level-Stressreaktion (rechts) [Bergner et al. 2011a].

Die negative Erfahrung liegt also dann vor, wenn die elektrodermale Aktivität zunimmt und mit leichtem Zeitversatz die Hauttemperatur sinkt. Dies ist dann die „Zwei-Level-Stressreaktion“, die für jede negative Erfahrung gilt (siehe Abbildung 14, rechte Seite). Die gleichzeitige Abnahme der Bewegungsgeschwindigkeit ist gerade bei mobilitätseingeschränkten Personen ein weiteres Indiz für eine städtebauliche Barriere (siehe Abbildung 14, linke Seite) [Bergner et al.2011a]

Da diese Kurven mit absoluten Messwerten verhältnismäßig schwierig zu lesen sind, und die Interpretation der Ergebnisse dementsprechend langwierig ist, können die Messergebnisse mithilfe der statistischen Methode des Scorings vereinfacht werden [Bergner et al.2011a]. Dementsprechend werden den folgenden Ereignissen die folgenden Scoring Werte zugeordnet:

  • Abnahme der Bewegungsgeschwindigkeit: Scoring -1
  • Zunahme der elektrodermalen Aktivität: Scoring +1
  • Abnahme der Hauttemperatur: Scoring -1

Auch hier gilt wieder, wenn alle drei Indikatoren gleichzeitig auftreten, ist dies ein Hinweis auf eine Stressreaktion in Verbindung mit einer stadträumlichen Barriere. Davon unabhängig kann diese Messung auch mithilfe von nur zwei Indikatoren durchgeführt werden, der Zunahme der elektrodermalen Aktivität und der Abnahme der Hauttemperatur. So ist diese Messmethode auch auf andere städtische Fragestellungen anwendbar.

Abbildung 16: Vergleich der aufgenommenen Werte zur Identifikation von negativen Emotionspunkten innerhalb der Stadt. Zur Identifikation müssen die Messwerte das Muster Bewegungsgeschwindigkeit (-1), Hautleitfähigkeit (+1) und Hauttemperatur (-1) über einen längeren Zeitraum aufweisen. Dieses Muster gilt es in der 3-Level-Scoring Analyse auf der linken Seite die zu identifizieren. Die 2-Level-Scoring Analyse verzichtet auf die Bewegungsgeschwindigkeit zur Identifikation [Bergner et al.2011a] und kann als Grundlage für andere Messungen im urbanen Raum heran gezogen werden.

Im anschließenden Arbeitsschritt konnten so die identifizierten Stressreaktionen aller Probanden aggregiert werden. Dies geschieht anhand von Sektoren innerhalb einer Stadt, in der die identifizierten und verorteten Stressreaktionen gezählt werden. Diese sind auch an die in der städtebaulichen Analyse ermittelten Sektoren der Top-Down-Planung angelehnt, die als Grundlage dient und die mithilfe der Bottom-up Messung der Sensorbänder überprüft werden [Bergner et al. 2011a].

Wichtig bei dieser Auswertung ist, dass die absolute Zahl der Stressreaktionen aller Probanden durch die Länge (in Meter) der individuellen Sektoren geteilt wird. So entsteht ein aussagekräftiger und vergleichbarer Indikator zur Barrierefreiheit [Bergner et al.2011a].

Wie dargelegt werden im Projekt „EmbaGIS“ in einem interdisziplinären Ansatz Forschungsfelder der Psychologie, der Soziologie, der Geoinformatik und der Stadtplanung zu einer neuartigen Methode innerhalb der Stadtplanung zusammengefasst. Die Weiterentwicklung aus den Erkenntnissen der emomap Experimente konnten eine weitere Validierung der Ergebnisse aus der Emotionsforschung in diesem Forschungsfeld generieren. Auch der Ansatz einer objektivierbaren Messung von persönlichem Wohlbefinden im Prozess eines Bottom-up-Planungsgedankens, fokussiert auf Menschen mit Behinderungen, ist richtungsweisend innerhalb der städtebaulichen Planung. So konnten beispielsweise innerhalb des Stadtraumes von Kaiserslautern verschiedene Bereiche identifiziert werden, die, jetzt auch durch gewonnene Sensordaten unterstützt und verfestigt, im Gedanken an eine barrierefreie Planung überdacht werden sollten. Weitere Studien zu diesem Thema sind in der Planung, das Interesse der öffentlichen Verwaltung an diesem Thema ist sehr hoch. Vor allem im Bereich der Sensibilisierung im Miteinanderleben mit behinderten oder mobilitätseingeschränkten Menschen wird dieser Ansatz auch von Seiten der kommunalen Verwaltung als sehr innovativ, zielgerichtet und sinnvoll eingeschätzt.

Abbildung 17: 3-Level und 2-Level-Stressreaktionen in der Fußgängerzone von Kaiserslautern. Die Werte geben die absolute Anzahl der identifizierten Reaktionen geteilt durch die Wegstrecke an. Auffallend sind die extrem hohen Werte in Sektor 7 (Rampe an St. Martinskirche) und bei der Überquerung der Spittelstraße an der Ampelanlage in Sektor 3 [Bergner et al.2011a]

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Nov 15








Bilder





































Urheberrechtsgesetz

































Personenbezogene Daten

Die Verwendung von technischen Sensoren im Geoweb bietet den planenden Disziplinen eine Vielzahl von Möglichkeiten, einen neuen analytischen Blick auf räumlichen Strukturen und insbesondere auch auf die Interaktion von Bürgern innerhalb dieser Strukturen zu werfen. Das Potenzial ist enorm, wirft aber auch Fragen des Datenschutzes auf, wie mit den oftmals personenbezogenen Daten bei der Datensammlung umgegangen wird.

Gerade das Thema Datenschutz hat in Verbindung mit geobasierten Daten seit der Diskussion um „Blurmany“, der erstmaligen Einspruchsmöglichkeit von Hausbesitzern zur Unkenntlichmachung ihres Besitzes im Google Street View Dienst, eine neue Dimension erhalten. Deutschlandweit haben 244.000 Bürger von ihrem Recht Gebrauch gemacht (entspricht ungefähr 3% der Haushalte der 20 in Street View integrierten Städte) [Drösser 2010]. International gesehen wurde diese fast schon als Hysterie zu bezeichnende Einspruchswelle eher mit Verwunderung aufgenommen. So schrieb zum Beispiel der Internetaktivist Jeff Jarvis in der ZEIT: „Deutschland, Du hast Deine Städte entweiht. Du hast die Zahl Deiner öffentlichen Orte verringert und sie entwertet. Du hast Deine Öffentlichkeit beraubt. Und Du hast einen gefährlichen Präzedenzfall für die Zukunft geschaffen“ und später in dem gleichen Artikel stellt Jarvis die Frage, „ob Deutschland mit seiner Verpixelung nicht seine digitale Öffentlichkeit bombardiere, seine sichtbare Historie“[Jarvis 2010]?

Abbildung 9: Durch die automatisierte Gesichtserkennung wird das Gesicht des Soldaten auf dem Bild am Checkpoint Charlie unkenntlich gemacht. Über den Dienst „Finde das Pixel“ [http://findedaspixel.de] können alle Adressen mit verpixelten Häusern lokalisiert werden, um „den öffentlichen Raum im Internet abzubilden [Jens Best]. Unkenntlich gemachte Gebäude werden mithilfe der Möglichkeit von Streetview, das auf Ressourcen wie Picasa oder Panoramio zurückzugreift, durch das Streamen von externen Inhalten wieder sichtbar gemacht [Eigene Darstellung, nach Drösser 2010, unter Verwendung von Google Street View und „Finde das Pixel“]

In diesem Dilemma sind auch die planenden Disziplinen mittlerweile gefangen. Durch die Übersensibilisierung innerhalb der Bevölkerung werden jetzt auch klassische, von seitens der öffentlichen Hand durchgeführte, Bestandsaufnahmen erschwert, weil der Bürger „sein“ Eigentum schützen will und er vermeintlich den Eindruck hat, dass seine Privatsphäre verletzt wird. Aber wie dürfen planungsrelevante Fotos aufgenommen und für weitere Planungsschritte im Netz veröffentlicht werden? Die Frage ist nicht einfach zu klären, jedoch bietet zumindest das Urheberrechtgesetz [UrhG] einen Hinweis, wie mit Aufnahmen aus dem öffentlichen Raum umzugehen ist [vgl. hierzu auch Homann 2009:196ff und Althoff 2010:95ff]:

  • Unter den Urheberschutz fallen nur Werke der Baukunst, sofern die notwendige Schöpfungshöhe und Individualität gegeben ist
  • Befinden sich diese Bauwerke bleibend im öffentlichen Raum, so besteht eine Ausnahmeklausel, und diese Bilder dürfen verwertet werden
  • Funktions- und Zweckbauten fallen NICHT unter die Klausel des Urheberschutzes von Baukunstwerken
  • „Der § 59 UrhG gestattet Aufnahmen von Gebäudeansichten, die von öffentlich zugänglichen Orten aus sichtbar sind – eine Verwendung von technischen Hilfsmitteln oder das Überwinden von Hindernissen zur Erlangung der Aufnahmen ist ohne Einwilligung des Rechteinhabers nicht zulässig“ [Althoff 2010:96].

So bleibt festzuhalten, dass nur die Aufnahmen solcher Teile von Baulichkeiten erlaubt sind, die von öffentlichen Wegen, Straßen oder Plätzen aus erkennbar sind und auch von dort aus vorgenommen werden können [Homann 2009:197]. „Bei Werken der Baukunst reduziert sich die Privilegierung letztlich auf die Straßenfront der Baulichkeiten“ [Homann 2009:197]. Die normale Digitalkamera in der Hand des Planers sollte dementsprechend für eine Bestandsaufnahme problemlos einsetzbar sein. Somit wäre auch die Möglichkeit des Einspruchs gegen die Aufnahme von Google Steet View Diensten geklärt, denn bei dieser Aufnahmemethode wurden „technische Hilfsmittel“ jenseits der normalen digitalen Kamera verwendet.

Anders gestaltet sich die Problematik, sobald personenbezogene Daten gesammelt werden werden. Dabei ist grundsätzlich zu unterscheiden, ob die Daten wie in Kap. 2.3 beschrieben in Form einer freiwilligen Form als Grassroot- bzw. Participatory Sensing vom Benutzer ausdrücklich zu Verfügung gestellt werden, oder ob die Daten durch „Opportunistic Sensing“ ohne Einwilligung des Users, metaphorisch gesprochen, „geklaut“ werden. Dies darf unter keinen Umständen weder in der Planung noch in der Privatwirtschaft erfolgen. Datenschutzpannen wie durch das „iPhone-Tracking“ oder das Archivieren von WLAN-Hotspots sind imageschädigend. Die potenziell vielfältigen und erkenntniserweiternde Arbeit mit Geodaten sollte durch derartige Aktionen nicht kolportiert werden.

Auch sollte die Vorratsspeicherung von Mobilfunkdaten in diesem Zusammenhang nochmals kritisch reflektiert werden. Anhand des Experiment des Politikers Malte Spitz, der die Herausgabe seiner Vorratsdaten bei seinem Mobilfunkanbieter eingeklagt hatte, sind die Möglichkeiten der Überwachung von Personen durch Smartphones, die der Chaos Computer Club auch plakativ „Ortungswanzen“ nennt, eindrucksvoll dokumentiert [vgl. hierzu Biermann 2011 und Wefing 2011]. Neben den Bewegungsdaten durch Funkzellen Ortung, der Art der Mobilfunkkommunikation (mobiler Internetzugang, SMS oder Telefonat) wurden frei zugängliche Informationen zur Tätigkeit von Spitz mit den Vorratsdatensatz zeitlich verglichen und um diese frei zugängliche, persönliche Information angereichert. Dies waren seine auf der Parteihomepage veröffentlichen Termine, sowie seine Twitter und Blogeinträge. So lässt sich „nicht nur ein Bewegungsprofil aus den Vorratsdaten erstellen, sondern auch eines der menschlichen Beziehungen. Vorratsdaten zeigen, wer Freund ist und wer Familie, sie bringen geheime Liebschaften ebenso ans Licht wie verborgene Netzwerke“ [Wefing 2011]. Unter diesem Aspekt ist die kritische Sicht auf die Verwendung von persönlichen Geodaten durch Fremde mehr als nachvollziehbar.

Abbildung 10: Geobasierte Visualisierung der Vorratsdatenspeicherung von Malte Spitz, angereichert mit frei im Internet verfügbaren Informationen. Der Datensatz steht zur freien Verwendung bei Google Spreadsheets zum Download bereit. [Eigene Darstellung, unter Verwendung von ZEIT Online 2011 und Maas Matzat 2011 von Opendatacity].

Jedoch liefern die durch „crowdsourcing“ gewonnenen Geodaten, wie in den Beispielen des „Copenhagen Wheel“, „Live Rom“ oder auch bei dem ADAC-Staumeldern gezeigt, durchaus einen Mehrwert für alle Bürger. Diese Chance sollte nicht vertan werden. Wichtig in diesem Zusammenhang ist nur, dass der mit einem Smartphone ausgestattete Bürger sich der Möglichkeit bewusst ist, sich durch einfache Mittel und Zuverfügungsstellung von Daten sozial und auch politisch engagieren kann. Die Aktivierung des Bürgers unter dem Slogan „Engaging the mobile citizens“ [Höffken Streich 2011] stellt hier die größte Herausforderung in der Kommunikation, nicht nur im Planungsbereich, dar.

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Nov 08









Real Time Rome



























































Copenhagen Wheel






















































Floating Car Data

Nach der Klärung der technischen Komponenten und deren Eigenschaften für das „Sensing“ hinsichtlich des Einsatzes im Geoweb muss erwähnt werden, dass der potenzielle Mehrwert von Sensoren erst dadurch gegeben ist, sofern die Sensoren in der Raum-Zeit-Dualität anwendbar sind. Das heißt, Sensoren sollten mobil sein und ihre Bewegung und Beschleunigung aufzeichnen können. Zusätzlich sollten auch der zeitliche Verlauf und der örtliche Kontext archivierbar sein. Einige Beispiele werden hier im Folgenden vorgestellt.

Das Projekt „Real Time Rome“ des MIT SENSEable City Lab war ein Beitrag zur Biennale in Venedig im Jahre 2006. Während der Projektdauer wurden Logfiles aus den Cell-Ids der Mobiltelefone, Bewegungsdaten aus Bussen und Taxen innerhalb der Stadt aggreigiert, um die urbane Dynamik in Echtzeit zu visualisieren und so die Stadt im Endeffekt besser verstehen zu können [Calabrese Ratti 2006:247]. Dabei wurden folgende standortbezogene Daten benutzt:

  • Mobilfunkbenutzer der Telecom Italia zur Ermittlung der Dichte der Fußgänger
  • Aufenthaltsort der öffentlichen Busse des lokalen Verkehrsunternehmens Atac und
  • Aufenthaltsort der durch die Taxizentrale Samarcanda organisierten Taxis
  • Verkehrslärm (durch statische Sensoren)
  • Dichte der Touristen (Anmelden ausländischer Handys an den Funkzellen)
  • Dichte der Fußgänger (Handynutzer mit geringer Geschwindigkeit)
  • Höhe des Telekommunikationsaufkommen

So konnten die „Muster des täglichen Lebens“ der Stadt Rom sichtbar gemacht werden [Calabrese Ratti 2006:248]. Anders ausgedrückt, können diese Daten auch dem „den Puls der Stadt“ darstellen. Methodisch wurden die gesammelten Mobilitätsdaten der Menschen anhand ihrer Handynutzung interpoliert, und synchron mit dem Fluss des ÖPNV’s und der Fahrzeugdaten innerhalb der Stadt visualisiert. Die Karten sollen laut Entwickler den Bürgern der Stadt helfen, die Funktionsweise ihrer Stadt zu verstehen. Zusätzlich zeigt das Experiment auch, welche (temporären) Nachbarschaften im Laufe eines Tages entstehen und wie die Dichte von Menschen aus unterschiedlichen sozialen Gruppen innerhalb der Stadt miteinander agieren [Calabrese Ratti 2006:249].

Abbildung 6: Visualisierungen aus dem Real Time Rome Projekt des MIT SENSEable City Lab: (1) zeigt die Integration aus verschiedenen Datenquellen wie Raster-Bildern, GIS-Daten und Echtzeitdaten. (2) visualisiert die durchschnittliche Anzahl der Handy-Nutzer im Stadtgefüge von Rom, kurz bevor das Madonna Konzert im Olympiastadion am 6.8.2006 startet. (3) zeigt die Konzentration von Handynutzern in einem untersuchten Quadraten in Rom, während (4) die Geschwindigkeit der Nutzer visualisiert [Eigene Darstellung, unter Verwendung der Daten des MIT SENSEable City Labs 2006]

ÖPNV-Anbieter können mithilfe dieser Technik bessere Angebote für die Routenplanung und damit eine Verbesserung der Dienstleistung an ihren Kunden erzielen. Gleichzeitig können auch Fußgänger besser aus einem Portfolio der Beförderungsmöglichkeiten wählen, da sie auch direkt die Schwierigkeiten des gewählten Verkehrssystem beobachten können. Laut Entwickler sollen solche Projekt dazu beitragen, die Ineffizienz heutiger urbaner Systeme zu verringern und gleichzeitig den Weg für eine nachhaltigere urbane Zukunft ebnen [Calabrese Ratti 2006:258].

Anders als im Projekt „Real Time Rome“ beschriebenen aggregierten Datenbestand, bestehend aus Handynutzern und Verkehrsdienstleistern, befasst sich das „Copenhagen Wheel“ Projekt mit der direkten Sammlung von Umweltdaten innerhalb Kopenhagens. Während der Projektdauer wurden mithilfe von e-Bikes, die auf dem aus der Formel 1 bekannten Energierückgewinnungssystems KERS (Kinetic Energy Recovery System) basieren, Echtzeitinformationen mithilfe von crowd sourcing Methoden gewonnen [Outram Ratti Biederman 2010].

Das System besteht aus einem beweglichen Messfühler, dem Fahrrad, in das neben der Energierückgewinnung auch die Sensorik in Form GPS und Umweltsensoren integriert ist. Gemessen werden können dabei die Konzentration von CO, NOx, die Luft-feuchtigkeit, sowie Temperatur und Lärm (in dB). Alle Sensoren sind in der Radnabe verbaut. Im 2-Sekunden-Takt werden die Messergebnisse auf den Hub innerhalb der Nabe übertragen und mit der Positionsangabe per Bluetooth zum Smartphone gesendet wird. Das Smartphone wiederum überträgt die Daten dann zu einem Server. Anzumerken ist, dass die Stromversorgung des Smartphones über das fahrradeigene Stromnetzgewährleistet ist [Outram Ratti Biederman 2010:6].

Abbildung 7: Bilder des Copenhagen Wheel Projektes: Die Kommunikationsstruktur über das Smartphone (1) sowie die Möglichkeit, Daten wie CO und NOx-Belastung sowie Lärm, Verkehr, Nutzung und Freiräume innerhalb des Projektes in Echtzeit abzurufen (2). Weiterhin ist sichtbar, wie die NOx-Konzentration eines Radfahrers innerhalb der Stadt aufgenommen wurde (3). Durch crowdsourcing ermittelte Wärmeinseln innerhalb der Stadt Kopenhagen (4). [Eigene Darstellung, unter Verwendung von Screenshots des Youtube Kanals des MIT SENSEable City Lab 2011 sowie Copenhagen Wheel Project 2009]

Neben persönlichen Daten wie die gesammelten „Grünen Kilometer“ können auch die auf den Radfahrer unmittelbar eingewirkten Umwelteinflüsse auf dem Smartphone in Echtzeit abgerufen werden. Zusätzlich ist es möglich, die Daten der Community zu Verfügung zu stellen, um so Aussagen über Umweltbelastungen auf Stadtebene in Form von CO- und Nox-Konzentrationen zu erstellen,. Weiterhin können so städtische Wärmeinseln als auch Lärmbelastungsbereiche und Straßen mit einer hohen Ver-kehrskonzentration in Echtzeit ermittelt werden.

Im Gegensatz zu „Real Time Rome“, das als ein nachträgliches „Opportunistic Sensing“–Projekt angesehen werden muss, da keiner der User seine Daten direkt und persönlich zu Verfügung gestellt hat, ist dieses Projekt als gutes Beispiel für sowohl den Modus des „Participatory Sensings“ als auch des „Grassroot Sensings“ zu bewerten. Es zeigt auf eindrucksvolle Weise, wie mithilfe von crowdsourcing die Akteure innerhalb einer Stadt, die Stadt zu einem „Realtime Monitoring“ umwandeln.

Die Ausnutzung der Raum-Zeit-Dualität ist ein Kernpunkt von sogenannten Telema-tikdiensten. Für die Benutzer von Smartphones bieten diese Techniken vielfach einen persönlichen Mehrwert. Dazu bedienen sich die Telematikdienstanbieter der „Floating Car Data“ (FCD). „Floating Car“-Datensätze sind als Ergänzung zu stationären Ver-kehrsüberwachungssystemen entwickelt worden und zeichnen dabei Positionsdaten von im Verkehr “mitschwimmenden” Fahrzeugen auf. „Sie werden für die Ermittlung der Geschwindigkeit verwendet. Steht für solche Messungen eine hinreichend große Anzahl von FCD-Meldefahrzeugen zur Verfügung, können die Verkehrslage und die Fahrgeschwindigkeiten auf den einzelnen Straßenabschnitten sehr genau ermittelt werden“ [Wien 2011]. Bei vielen Projekten wurden zentral organisierte Dienste für die Ermittlung der FCD miteinbezogen, wie in Rom so auch in Wien die auf Stadtebene organisierten Taxifahrer, die so ein Netz von 2100 mobilen Sensoren verwirklichen konnten [Wien 2011].

Um Floating Car Data auch dem privaten Benutzer zu Verfügung zu stellen, hat zum Beispiel der ADAC den Stauscanner als App für Mobiltelefone entwickelt. Dabei fungiert das private Smartphone als Sensor für Floating Car Data. Die App versendet fakultativ anonym oder mit der persönlichen Staumeldernummer die jeweiligen individuellen Positions- und Geschwindigkeitsdaten. Diese Daten werden auf Google Maps Basis visualisiert. Bei Reduktion der Geschwindigkeit wird dies sowohl farblich als auch mithilfe eines Icons bei besonderen Ereignissen visualisiert.

Der Einsatz von Sensoren in der Raum-Zeit-Dualität ist ein sehr gutes Beispiel, wie sowohl das persönliche Interesse als auch das planerische Streben nach aus crowd-sourcing gesammelten Daten einen gesellschaftlichen Mehrwert besitzen können, sofern jeder User aktiv am Prozess des Sammelns beteiligt ist und vor allem auch darüber informiert worden ist.

Abbildung 8: Mit crowdsourcing ermittelte Floating Car Datensätze aus der ADAC Maps Apps. [Eigene Darstellung, unter Verwendung von PTV-Karten und ADAC Maps].

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Nov 08


































geosocial networks

Menschen erfassen ihre Umgebung, wie vorher schon beschrieben, mit ihren Sinnes-organen, und zwar synchron. Sie fungieren als Multisensoren. Diese spezifische Fähigkeit des Menschen gilt es zu nutzen.

In den planenden Disziplinen wurde der Mensch schon immer als eine Art Messfühler der ihn umgebenden Umwelt angesehen. Schon Kevin Lynch mit seinen Mental Maps praktizierte [Lynch 1960/1965] diesen Ansatz, um neue, anthropozentrische Ansätze in die Planung mit einzubeziehen [vgl. hierzu auch Kap. 4.6.]. In Verbindung mit Geowebtechnologien können so die Mental Maps einer digitalen Renaissance unterzogen werden [Zeile et al. 2010]. In Kombination von GPS-Systemen und geografischer Da-tenverarbeitung kann so in stadträumlichen Umgebungen durch digitale Systeme gewissermaßen eine Art zweites ‚Erinnerungs-Bild“ extrahieren werden [Streich 2005:308]. Alleine durch die Verwendung und richtige Anwendung des „Multisensors Smartphone“ werden diese Sensoren erst zu wirklichen „intelligenten und smarten Sensoren“.


Abbildung 5: Der Mensch als „intelligenter Sensor“, unterstützt durch die Möglichkeiten der digitalen Archivierung mithilfe von geowebgestützten Smartphone Techniken.

Neben diesen stark technischen Aspekten sind auch die dem „Social Media“ Bereich zuzuordnenden Dienste wie Twitter oder Facebook eine gewisse Form der menschlichen Sensorik. Vielfach haben die dort für die Community bereitgestellten Inhalte einen Raumbezug, und geben eine subjektive Empfindung des Menschen vor Ort wieder. Zusätzlich interagieren die Social Communities mit ortsbezogenen Diensten. So hat Facebook seinen Dienst „Places“ mittlerweile frei geschaltet, der aufgrund der Ortung des Smartphones aus einer Datenbank potenzielle Aufenthaltsorte des Users vorschlägt. Diese können dann als Statusmeldung gepostet und mit einem Kommentar bespielsweise zur momentanen Befindlichkeit vor Ort versehen werden. Diese neue Form der Social Communities werden auch als “location based social networks” oder als „geosocial networks“ bezeichnet. Hauptvertreter dieser neuen Communities sind „Foursquare“ [https://foursquare.com] und Gowalla [http://gowalla.com].

Neben all diesen auf die Geolokalisierung bezogenen Methoden und Techniken können auch Nachrichtenblogs, die einen regionalen Bezug haben, als eine gewisse Form des Human Sensorings angesehen werden. Ähnlich dem vorher beschriebenen Grassroot Sensing [vgl. Kap. 2.4] berichten engagierte Blogger über Ereignisse aus ihrem näheren Umfeld und generieren so eine subjektive Momentaufnahme ihrer Umgebung. Diese Form des Journalismus wird auch „partizipativer Journalismus“ oder „Citizen Journalism“ genannt [Berger 2008]. „Ziel dieser Partizipation ist die Bereitstellung von unabhängigen, verlässlichen, genauen, ausführlichen und relevanten Informationen, die eine Demokratie benötigt“ [Berger 2008, nach Bowman Willis 2003:9].

Diese Spielarten des „Menschen als Sensoren“ ermöglichen dem Planer prinzipiell eine Vielzahl von Informationen zu sammeln, sofern er die Datenquellen kennt und er auch berechtigt ist, mit diesen Daten zu arbeiten. Kaum eine andere Messtechnik ist demnach so vom „Partizipieren“ abhängig, kann aber auch bei der richtigen Fragestellung und zu einem besonderen Projekt ein sehr differenziertes Bild der Meinung der Bevölkerung erzeugen. Die Hauptaufgabe wird in Zukunft sein, diese Daten aus den verschiedensten Quellen aufzuspüren und dadurch automatisiert ein Meinungsbild der Bevölkerung zu identifizieren. Jedoch erfordert diese Form der Bestandsaufnahme auch eine bewusste Aktivierung und Integration des Bürgers in politische Prozesse [vgl. hierzu das Stichwort „Engaging the mobile Citizens“ von Höffken Streich 2011].

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Aug 09



















Zeitreihenanalyse























Deduktives vs induktives Monitoring




























Participatory Sensing





































Grassroot Sensing


















Opportunistic Sensing

Der Begriff des Monitorings hat seinen Ursprung in der englischen Sprache und bedeutet: die „(Dauer-) Beobachtung (eines bestimmten Systems) [Eickhoff et al 2006]. Unter Monitoring wird also die Beobachtung eines Phänomens im zeitlichen Verlauf verstanden. Dabei soll bei einem beobachteten Prozess dann steuernd eingegriffen werden, sobald gewisse Schwellenwerte überschritten bzw. der beobachtete Prozess nicht den gewünschten Verlauf nimmt. Zentrale Einsatzbereiche von Monitoring sind die Naturwissenschaften bei der Überwachung von Naturerscheinungen zur Gewinnung von Daten, der Überprüfung von Hypothesen und für die schon erwähnte Beobachtung von Phänomen. Beispielhaft sind hier die Aufzeichnung von Klimadaten und die daraus resultierenden Prognosen, der „Wetterbericht“ zu nennen.

In der (Anlagen-)Technik wird Monitoring vor allem zur Vermeidung von Störfällen und die Überwachung der Sicherheitsaspekte genutzt. Betrachtungsgegenstände können dabei Bauwerke und Industrieanlagen, aber auch geologische Vorgänge wie die Überwachung von Vulkanen mithilfe der seismischen Aktivität sein.

Alle Monitoringmethoden müssen dementsprechend wie in einem sehr detaillierten und strikt durchgeführten Protokoll eine zeitpunktuelle und kontinuierliche Erfassung des Beobachtungsgegenstandes gewährleisten. Nur mithilfe diese Datensammlung ist es danach möglich, sogenannte Zeitreihen zu generieren, die wiederum Grundlagen für Prognosen bilden. Gerade im Bereich der Raumplanung spielen Zeitreihen und die dazugehörige Zeitreihenanalyse eine große Rolle [vgl. Streich 2005:211] und werden zum Beispiel in den Bereichen der Verkehrsplanung, Planung von Infrastrukturen der Ver- und Entsorgung sowie bei der Abhängigkeit von natürlichen Gegebenheiten wie Niederschlagsmengen und Temperaturschwankungen benötigt. Mithilfe der Zeitreihenanalyse sollen potenziell auftretende Gesetzmäßigkeiten ermittelt und die zeitliche Entwicklung von Sachverhalten verglichen werden. Damit ist sichergestellt, dass entweder nichtvorhandene Beobachtungszeitpunkte mithilfe des Interpolationsverfahrens nachträglich berechenbar sind, oder dass mithilfe von Trendextrapolationen oder Prognosen zukünftige Entwicklungen vorhersehbar sind. Zeitreihen gehören ihrer Form nach in den Bereich der deskriptiven Statistik. Die deskriptive Statistik hat die Aufgabe, Daten zuerheben, aufzubereiten und zu betrachten, bzw. anhand des empirisch gewonnenen Datenmaterials Schlussfolgerungen zu erstellen [vgl. hierzu z. B. Bol 2004:3]. Die Daten gelten auch als „historisches Faktum” [Bol 2004:5].

Das „Deduktive Monitoring“ ist vergleichbar mit den Zeitreihenanalysen. Hierbei werden die Daten, streng nach einem vorher beschriebenen Ablauf, kontinuierlich gesammelt. So kann die Zeitreihenanalysen auch als deduktives Monitoring (also vom „Ursprung her ableiten) bezeichnet werden.

Analog zu deduktiven Ansätzen in der Wissenschaft, bei denen die Schlussfolgerungen von der Beschreibung des Allgemeinen hin zum Besonderen stattfinden, ist dies auch bei der Form des deduktiven Monitorings der Fall: Die Daten in ihrer Vielfalt und allgemeinen Form werden gesammelt und nach der Auswertung zu einer Aussage zusammengefasst.

Im Gegensatz zu den aus der Wissenschaft bekannten induktiven Ansätzen, die durch Beobachtungen von Phänomenen eine abstrahierende Folgerung auf deren Gesetzmäßigkeit ableiten, sind induktive Monitoring-Ansätze, gerade in der räumlichen Planung, ganz anderer Natur. Man spricht dann von einem induktiven (Raum-) Monitoring Ansatz, wenn einzelne Personen unbewusst dieselben Phänomene (im Raum) beobachten und diese in selbst organisierenden Kanälen zusammenfassen. Dies kann sowohl in analoge Form über eine Publikation als auch über Web2.0 Techniken geschehen. Ein Beispiel für induktives Raummonitoring sind „Urban Sensing-Systeme“ [Campbell et al 2006, Lane et al 2008]: Sie erlauben dem User Informationen aus dem ihn umgebenden Umfeld zu sammeln, zu analysieren und gleichzeitig auch zu teilen. Im Gegensatz zu statischen Sensornetzwerken werden die Mobilität und die stete Datenverfügbarkeit der Menschen ausgenutzt, sodass entweder das Mobiltelefon oder auch ein Fahrzeug in ein System von Sensorknoten eingebunden ist. Die Sensoren sind „vor Ort“, dort wo sich das Leben abspielt [Wetter 2009].

Das Participatory Sensing [Burke et al. 2006:1ff] ist ein besonderes, benutzerorientiertes Äquivalent zum deduktiven Monitoring. Aufbauend auf interaktiven, mit einander kommunizierenden Sensornetzwerken, können sowohl die Öffentlichkeit als auch die am Prozess teilnehmenden Spezialisten, dieses “neue” Wissen über lokale Besonderheiten ausfindig machen, analysieren und zu allgemein verfügbarem Wissen teilen. Fokus des Participatory Sensing können persönliche, soziale aber auch urbane Themen sein.

Möglich ist dies nur, da die von Mark Weiser 1991 postulierte Vision des Ubiquitous Computing durch die technischen Fortschritte der mobilen Kommunikationsgeräte, der Smartphones, mittlerweile fast schon zur Realität geworden ist. Kennzeichnend für das „Ubiquitous Computing“ ist, dass der Computer allseits vernetzt ist, die Daten selbstständig austauschen kann und dabei seinem Benutzer bewusst wie auch unbe-wusst einen vermeintlichen Mehrwert generiert [vgl. hierzu Mattern2002 und Weiser 1991]. Gerade Smartphones werden in diesem Zusammenhang als Vorreiter einer neuen Epoche der Computeranwendung angesehen, die es dem Nutzer allgegenwärtig und alltäglich erlauben, eine Art „künstliche Intelligenz“ durch die Internetanbindung zu nutzen [Zeile 2010:12].

Neben der fast vollständig verfügbaren Datenanbindung über Drahtlosnetzwerke können Smartphones Bilder aufnehmen, sie klassifizieren und in dafür bereitgestellte Datenbanken ablegen. Weiterhin ist es möglich, Geräusche oder Sprache, den Aufenthaltsort und viele andere Daten entweder bewusst aufzunehmen, oder die mobilen Endgeräte dazu zu veranlassen, diese Daten „en passant“, also kontinuierlich über einen längeren Zeitraum zu sammeln. Anders als in klassischen Sensornetzwerken, bei denen die Messfühler auf die Aufgabenstellung konfektioniert sind, bedient sich das Participatory Sensing so genannten “crowdsourcing”- Ansätzen, die „die Weisheit der Massen“ [O’Reilly 2005] bündelt. Somit fungiert der Mensch als ein System aus Messfühlern, die er, je nach Untersuchungsgegenstand, eigenständig ausführen kann. Die größte Schwierigkeit bei diesem Ansatz ist, dass über das Verhalten des Menschen als Messfühlers, wie er als alltäglicher Benutzer mit seinem eigenen, zu anderen Aufgabenzwecken umfunktionierten Smartphonemessgerät agiert, wenig bekannt ist [Burke et al 2006].

Der besondere Unterschied zum deduktiven Monitoring besteht darin, dass im Gegensatz zum deduktiven Monitoring das Participatory Sensing eine aktive Beteiligung (Partizipation) bei der Aufnahme der Messdaten beinhaltet. Vergleichbar ist dies mit dem Phänomen des sogenannten Grassroot Journalism oder Grassroot Reporting [Bowmann Willis 2003], durch den eine Gruppe engagierter Journalisten mithilfe von Blogsystemen Nachrichten aus der näheren Umgebung bzw. am Puls der Zeit zu einem bestimmten Thema publizieren. Diese Art des Journalismus wird als „Grassroot Journalism“ bezeichnet. Participatory Sensing greift diese Form des „Mitmachens“ auf, und kann so im übertragenen Sinne auch „Grassroot Sensing“ [Coburn 2004/ Burke et al. 2006] genannt werden. Kennzeichnend für Grassroot Sensing ist, dass Phänomene, Muster oder Besonderheiten nicht mithilfe von top-down initiierten Projekten erfasst werden, sondern direkt aus den Communities heraus mit ihrem lokalen Spezialistenwissen heraus generiert werden. Diese Daten, schnell und an der „Wurzel“ direkt aufgenommen, sind, sofern sie erkannt und in Kontext gebracht werden können, ein noch nicht richtig erkanntes, großes Potenzial für die Wissenschaft und Forschung [Coburn 2004].

Die Datenaufnahme mithilfe von „Opportunistic Sensing“ beinhaltet die Technik, dass die untersuchende Person unbewusst mithilfe einer aktiven Anwendung, meistens einem Smartphone, Daten sammelt, beziehungsweise plakativ ausgedrückt, zum “Daten sammeln missbraucht” wird. Dies kann so aussehen, dass das mobile Endgerät permanent Angaben über den Standort protokolliert, wie es zum Beispiel bei dem Dienst Google Latitude [vgl. hierzu Dettweiler 2009] passieren kann, sofern der Benutzer das ständige Tracken des Standortes nicht deaktiviert.

Kritisch bei dieser Form des Datensammelns ist, dass die Bevölkerung zunehmend von den Ubiquitous Computing Techniken, die auf dem Smartphone möglich sind, abhängig werden und die Möglichkeit der Überwachung damit auch gegeben wird. Die sozioökonische und soziokulturelle Bedeutung muss vor dem Hintergrund der persönlichen Mehrwertgenerierung auf der einen Seite, und den Themenfeldern Datenschutz und Privatsphäre auf der anderen Seite bei der Anwendung dieser Aufnahmemethode im besonderen Maße diskutiert werden, um „Datenschutzpannen“, wie sie zum Beispiel bei der Änderung der Datenschutzrichtlinie des iPhone OS am 21.Juni 2010 geschehen ist: Bei Zustimmung dieser Richtlinie räumt der Benutzer „Apple das Recht ein, seine Positionsdaten zu speichern und an Partnerunternehmen weiterzugeben“ [Wilkens 2010].


Abbildung 1: Durch „opportunistic sensing“ gesammelte geobezogene, persönliche Daten eines iPhone-Besitzers, aufgeteilt nach Tagen bzw. über den die gesamte Nutzungsdauer visualisiert. Die Visualisierung beruht auf einem Programm von Allan & Warden.

Kritischer Punkt in diesem Zusammenhang ist, dass der Richtlinie nicht widersprochen werden kann, „ohne dafür Funktionseinschränkungen in Kauf nehmen zu müssen. Auch die deutsche Justizministerin Sabine Leutheusser-Schnarrenberger kritisierte Apples Vorgehen und forderte von dem Unternehmen mehr Transparenz“ [Wilkens 2010]. So sammeln alle Geräte ab iOS 4 kontinuierliche Standortdaten, entweder über GPS oder Cell ID Ortung, und übertragen diese bei jedem Synchornisationsvorgang mit der Apple eigenen Software iTunes [Allan & Warden 2011]. Solche Vorgehensweisen dürfen, gerade wenn es sich um Transparenz innerhalb von Planung und der Kommunikation der Prozesse mit dem Bürger handelt, bei seriöser Herangehensweise an eine Methodik nicht vorkommen [vgl. hierzu auch Kap. 2.10].

Soll ein Monitoring System in der Methode des Deduktivem, des Induktivem oder des Grassroot Sensings funktionieren, so müssen, analog zu den Ausführungen von Burke et al. [Burke et al 2006], folgende Akteure mit speziellen Rahmenparametern in die Methode einfließen:

  • Die Initiatoren müssen die Untersuchung erstellen und die dafür benötigten Rahmenparameter spezifizieren.
  • Die Beobachter („Gatherers“), also die Messfühler der Kampagne, müssen aktiviert bzw. motiviert werden, die spezifischen Daten mithilfe ihres Smartphones oder per Desktopeingabe aufzunehmen. Die Datenaufnahme kann netzwerkinitiiert, vom Benutzer bewusst eingegeben oder durch kontinuierliches Sammeln geschehen.
  • Der Evaluierer sollte zur Halbzeit des Projektes die Daten nochmals verifizieren und klassifizieren.
  • Die Analysten müssen im letzten Schritt die Daten verarbeiten, interpretieren, präsentieren und die (planerischen) Schlussfolgerungen aus der Datenaufnahme ziehen.

Prinzipiell funktionieren mit dieser Arbeitsmethodik alle Monitoringprozesse, die eine aktive Beteiligung erfordern, sofern der Datensammler eine gewisse Glaubwürdigkeit besitzt sowie dass der Standort und der Zeitpunkt der Aufnahme der Daten vorhanden sind.

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Jul 28


Geoweb Definition











Charakteristik des Geowebs
Geowerkzeuge im Internet

Der Geobezug des Internets wird von namhafter Seite, etwa im britischen News-Magazin Economist vom September 2007, metaphorisch bereits als „Web 3.0“ oder „Geoweb“ bezeichnet [The Economist 2007]. Die zunehmende Bedeutung des Geobe-zugs zeigt sich u.a. auch dadurch, dass die Browsingtechnologie als eine wesentliche Internet-Funktionalität mittlerweile eine Erweiterung auf räumlich lokalisierbare, geografische Objekte erfahren hat und deshalb „Geobrowsing“ genannt wird. Der Standard dazu, die „Geography Markup Language“ (GML), wurde vom Open Geospatial Consortium (OGC) im Jahre 2007 fixiert. Die „Keyhole Markup Language“ (KML), die Google Maps und Google Earth beschreibende Sprache, wurde im April 2008 zum offiziellen Standard der OGC bestimmt [Shankland 2008].

Um das Social Media Phänomen und die Verortung von Wissen verstehen zu können, muss auch in diesem Bereich ein kurzer Rückblick gestattet sein. In seinen Ursprüngen waren Daten im Internet „nur“ die Ansammlung von virtuellen Informationen. Alleine über den Standort des Servers konnten die Daten einem „Ursprung“ bzw. einem Ort zugeordnet werden. Dabei war es nicht von Bedeutung, ob der Speicherort in der eigenen Stadt oder auf einer entfernt gelegenen Pazifikinsel lag. Aktuell ist es nun jedoch möglich, die digitalen Informationen mit einem Geobezug zu versehen. Durch das sogenannte „Geotagging“ werden die vormals virtuellen und ortlosen Daten wieder verortet. Somit kann die Mitführung der Geokoordinate in Kombination mit Diensten aus dem Web 2.0 Bereich als weitere Evolutionsstufe des Internets gesehen werden. Sie repräsentiert eine neue Version der Datenverarbeitung, plakativ das Web 3.0. Vielfach wird auch das sogenannte „Semantic Web“, mit dem die Informationen im Web von Computern interpretiert und automatisch maschinell weiterverarbeitet werden können, auch als Web 3.0 bezeichnet, und steht auch für eine Weiterentwicklung des Internets. Jedoch ist der Geobezug des Internets schon in der Praxis angekommen, und wurde so z.B. schon im September 2007 vom „Economist“ metaphorisch als „Web 3.0“ bezeichnet. Die zunehmende Bedeutung des Geobezugs zeigt sich u.a. auch dadurch, dass die Browsing-Technologie als eine wesentliche Internet-Funktionalität mittlerweile eine Erweiterung auf räumlich lokalisierbare, geografische Objekte erfahren hat und deshalb „Geo-Browsing“ genannt wird. So sind zum Beispiel “Virtual Earth Browser” aus dem Planungsalltag nicht mehr wegzudenken. Dementsprechend ist die die Bezeichnung des „Geowebs“ für diese Evolutionsstufe des Internets vielleicht die bessere Bezeichnung und differenziertere Definition. Ein Vordenker dieser Entwicklung ist hier Michael Batty vom University College in London. Batty bezeichnet das Geoweb als die Weiterentwicklung und den fundamentalen Wandel von kartenbasierten Diensten hin zu Mashup-fähigen Kartendiensten, die sich in einem Art Baukastensystem mit immer anderen Diensten neu kombinieren lassen. Das Geoweb verändert somit das Sammeln von Geodaten und deren Analyse durch neue Technologien und beschreibt zusätzlich die grundsätzlichen Konzepte hinter der Neukombination durch die Mash-up-Fähigkeit und deren Techniken. Zusätzliche Informationen über die Konzepte und die Mashup-Fähigkeit von Google Earth sind in dem Artikel von Stefan Höffken „Die veränderte Weltsicht“ in dieser Ausgabe ausgeführt [Zeile 2011].

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Jul 28





Web 2.0 – Kommunikation und soziale Netze im Internet



































Web 3.0 – Geobezogene Informationen und Kommunikation im Internet
Ursprünge des Internets

Web 1.0 -Informationsplattform im Internet


Als Einleitung in die Problemstellung könnte zum Beispiel die von Geert Lovink [LOVINK 2003:7] getroffene Aussage zu den Veränderungen im Internet dienen: „Was noch nach der Entdeckung und Eroberung des Internets aussieht, ist die Vergesellschaftung des Cyberspace. (…) Eine wachsende Gruppe engagierter Nutzerinnen und Nutzer stellt offen die konservative, unternehmensorientierte ’digitale Revolution’ infrage.“

In der Auseinandersetzung über die Einsatzmöglichkeiten von digitalen Werkzeugen im Kontext der räumlichen Planung zum Erzeugen von qualitativ hochwertiger Echtzeitplanung wird der Bezug zu den von Tim O’Reilly geprägten Begriff des Web2.0 immer wieder deutlich. Die Ausgangslage war auch hier wieder das Treffen im Jahr 2004 von Tim O’Reilly und seinen Mitarbeitern, die das Zerplatzen der sogenannten Dotcom-Blase diskutierten. Grundtenor war, dass das Internet nicht als „tot“ anzusehen ist, sondern dass mithilfe neuer Geschäftsmodelle und Techniken die Krise als eine Chance begriffen werden kann. Viele aus dieser Chance heraus entstandene Ent-wicklungen sind auch auf den Umgang mit digitalen Planungswerkzeugen im räumlichen Kontext anzuwenden. Dementsprechend werden die einzelnen Aussagen und Techniken auf die Anwendung und Transformation für die räumliche Planung hin untersucht.

Planungshilfen im Internet wie die Publikation von Entwürfen in Google Earth oder die Auseinandersetzung mit einem Bebauungsplan mithilfe eines Blogsystems spricht genau diese Benutzergruppen an. Die vermehrte Nutzung dieser neuen Techniken sind Indizien für die digitale Revolution – auch im städtebaulichen Kontext. Gerade der Umgang mit dieser „kritischen Masse“, die durch diese Neuen Medien einen anderen und schnellen Zugang zu den Informationen besitzen und dementsprechend schnell ihre kritischen Anmerkungen und Anregungen kundtun können, setzt ein hohes Maß an Fachwissen als auch Sensibilität bei den Planern voraus: Zum einen können Sie durch den gezielten Einsatz dieser Neuen Medien Zustimmung und Einwände schnell und erfolgreich kommunizieren, zum anderen müssen sie auch dieses neue Methodenrepertoire beherrschen, um nicht den Eindruck zu erwecken, den Anschluss an den technologischen Fortschritt verpasst zu haben.

Neben der URL, über die die Informationen im Internet abrufbar sind, können die Informationen jetzt zusätzlich einen Geobezug erhalten. Die Verknüpfung aller bisherigen Daten mit Geokoordinaten sowie deren jederzeitige Verfügbarkeit und Austauschmöglichkeit mit mobilen, handlichen Endgeräten kennzeichnet damit einen neuen großartigen evolutionären Schritt der Technik im Internet. Wenn auch einige Fachleute das sogenannte „Semantic Web“ als die neue Revolution im Internet bezeichnen und mit „Web 3.0“ etikettieren, so steht meines Erachtens eben diese Verknüpfung von Geoinformation und virtueller Information für eine neue Entwicklungsstufe im Internet, und diese sollte, wenn überhaupt diese Begrifflichkeit benutzt wird, als Web 3.0 bezeichnet werden.

Ein Vorreiter, Indikator und auch Brückenkopf dieser Entwicklung ist das für die räumliche Planung so wichtige Webmapping. Schwierig ist mittlerweile die Abgrenzung zwischen reinem Webmapping, Web 2.0 Diensten und selbst einzelnen Simulationswerkzeugen, da viele der Techniken mittlerweile zusammenwachsen. [Zeile 2010:97]


Abbildung 1: Die Entstehung des Web 3.0 durch die Verknüpfung von virtueller Information mit einer Geokoordinate [Zeile 2010:98].

Lebensqualität

Entwicklungstendenzen

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Jul 28

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A

 

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