Big Data globalisiert Stadtforschung
MCC-Studie befasst sich mit globalisierter Datenerhebung in der Stadtforschung.
„First we take Manhattan, then we take Berlin“, Leonard Cohens Liedtext jagt Stadtforschern einen kräftigen Kälteschauer über den Rücken. Denn die Methoden wie bisher Daten erhoben werden, sind keinesfalls einheitlich – beginnend mit der Frage, welche Stadtfläche einbezogen werden soll, über die Menge der erhobenen Daten und deren Qualität, bis hin zur Kontextualisierung. Während Manhattans Einwohner insgesamt recht wenige Emissionen verursachen, wird dieses positive Bild jedoch im größeren New Yorker Kontext, mit reichlich Pendlern aus der Umgebung, in der weniger effiziente Gebäudedichten vorherrschen, kompromittiert. Auf ähnliche Probleme stößt man bei der Erfassung der Treibhausgasemissionen in Berlin: wie beschränkt man das geographische Gebiet? Sollen Parks und Wälder einbezogen werden oder lediglich bebaute Flächen? Oder soll etwa sogar das Berliner Hinterland berücksichtigt werden, das große Mengen an erneuerbarer Energie für die Stadt produziert?
Die Bewältigung dieser Probleme ist von zentraler Bedeutung für die Entwicklung wissensbasierter Klimalösungen, die individuell auf die Städte weltweit hochskaliert werden können, wobei die Unterschiede zwischen den Städten zu berücksichtigen sind. Um den Weg zu ebnen, ist eine harmonisierte und groß angelegte Dateninfrastruktur erforderlich.
„Unsere Studie zeigt, dass mit Big Data-Methoden, die globale Stadtforschung auf ein neues Niveau gehoben wird“, betont Felix Creutzig, Leiter der Studie und der Arbeitsgruppe Landnutzung, Infrastruktur und Transport. Zu den „Big Data“ gehören sowohl hochaufgelöste Satellitendaten, also auch Social Media- Daten sowie andere Daten der städtischen Infrastrukturen. Der Artikel von Creutzig und einem internationalen Team renommierter Stadtforscherinnen und Stadtforscher, erschienen in der Zeitschrift Global Sustainability fasst Datenquellen als auch Methoden und Fortschritte der globalen quantitativen Stadtforschung zusammen, und hebt deren Bedeutung für den Klimaschutz heraus.
Die Studie stellt drei Wege zur Erweiterung des Wissens über globale städtische Gebiete vor: Mainstreaming von Datensammlungen, verstärkte Nutzung großer Datenmengen und weitere Nutzung von Berechnungsmethoden zur Analyse qualitativer Daten, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Diese datenbasierten Ansätze haben das Potenzial, städtische Klimalösungen zu verfeinern und Veränderungen auf globaler Ebene zu bewirken.