2 Daten öffnen

Daten stellen für die Stadtanalyse und die vorausschauende Stadtentwicklung ein enormes Potenzial dar, wenn sie offen zugänglich und für alle nutzbar sind. Werden sie nicht als Gemeingut verstanden, führt dies zwangsläufig zu Monopolisierung und Machtkonzentration. Aber welche Daten produzieren wir täglich? Und wie können sie zugänglich und dem Gemeinwohl nützlich sein? Für die offene Nutzung von Daten müssen neben formalen Anforderungen ethische Fragen geklärt werden. Vor allem müssen Anonymisierung sowie Datenschutz gewährleistet sein.

Mein täglicher Beitrag zu Big Data

Gleich nach dem Aufstehen checke ich, ob ich lange genug und gut geschlafen habe. Ich gehe ins Bad und mein Musikstreamingdienst spielt schon meine Lieblingsmusik. Beim Frühstück lese ich Mails, sehe nach, wann meine online Bestellung geliefert wird und plane den Tag. Wo muss ich hin? Wann kommt die nächste Straßenbahn? Oder gibt es ein Sharing Angebot, bei dem ich Punkte sammeln kann? Die günstigste Verbindung sucht mir mein Smartphone. ...

Mit nahezu jeder Bewegung generieren wir Daten. Der jährliche Zuwachs wird bereits in Peta- und Zettabytes benannt, – Zahlenkategorien, die der Sprachgebrauch vor zehn Jahren noch nicht einmal kannte. Smartphones und sogenannte Wearables wie Fitnesstracker oder Smart Watches haben die individuelle Datenerzeugung weit nach vorn katapultiert. Smartphones kommen mittlerweile kleinen Messstationen gleich. Sie verfügen über Annäherungssensoren, Beschleunigungsmesser, Lichtsensoren, Feuchtigkeitsmesser, Kreiselstabilisatoren, Kompass, Barometer, GPS-Antenne, Fingerabdrucksensor und einige auch über Gesichtserkennung. Neben Standortdaten und IP-Adresse lassen sich zusätzlich Körper- und Umweltdaten messen und speichern. Auch das Internet of Things (IoT) wird in den nächsten Jahren rasant wachsen. Über zwanzig Milliarden vernetzte Geräte werden für 2020 prognostiziert, die allein zehn Prozent aller weltweiten Daten produzieren. Digitalisierte und vernetzte Alltagsgegenstände sollen unser Leben erleichtern. Durch sie und für sie liefern wir Daten, mit denen uns neue Dienste angeboten werden, aus denen wiederum neue Daten für neue Services generiert werden. Ein endloser Kreislauf.

Was kann man überhaupt messen? Wer bestimmt, welche Information gesammelt und festgehalten wird? Welchen Wert haben Informationen? Die beiden Kommunikationsdesignerinnen Giorgia Lupi and Stefanie Posavec haben ein Jahr lang jede Woche Informationen und Daten über ihren gelebten Alltag gesammelt und als Postkarte visualisiert. Entstanden ist so eine Kollektion aus Informationsgrafiken, die von ihrem Leben erzählen. Das Projekt findet man unter www.dear-data.com.
© Dear Data by Giorgia Lupi and Stefanie Posavec

My Data

Die Nutzung neuer Technologien hinterlässt digitale Spuren. Grundsätzlich wird zwischen aktiven und passiven Datenspuren unterschieden, (vgl. Girardin 2013. S.19) der Übergang ist jedoch fließend. Bei der Nutzung von Online-Plattformen oder Apps, z.B. dem Upload kommentierter Fotos bei „Instagram“, geben Bürgerinnen und Bürger aktiv Daten ab. Passive Daten entstehen durch die Interaktion mit Mobilfunknetzwerken, WLan, Videoüberwachung, GPS-Ortung, durch Sensoren oder das IoT. Mittlerweile ist den meisten Menschen die Erfassung und Weiterverwertung ihrer Daten durchaus bewusst. Aber mit Blick auf die Vorteile oder mangels Alternativen lassen sie sich auf den Deal ein. Hier gilt es, ein neues Bewusstsein für den Wert von Daten und die Kontrollmöglichkeiten über ihre Nutzung durch andere zu schaffen. Wie lässt sich die tägliche Datenspur verantwortungsvoll und im Sinne des Gemeinwohls verwerten? Ein Beispiel dazu ist das Projekt „DECODE“ [1], das Tools bereitstellt, mit denen Privatpersonen entscheiden können, ob sie ihre personenbezogenen Daten privat halten oder sie für einen gemeinwohlorientierten Nutzen freigeben wollen. „DECODE“ will damit dem Problem begegnen, dass große Datenmengen durch wenige globale Unternehmen kontrolliert werden, was zur Folge hat, dass diese Daten für andere nicht zugänglich sind und entsprechend auch nicht zur Grundlage für gemeinwohlorientierte Lösungen werden können.

Daten als Ressource für Bottom-up-Stadtplanung

Aktiv oder passiv bereitgestellte Daten können eine wichtige Ressource für die Stadtplanung bilden. Oft werden sie jedoch durch kommerzielle Anbieter gesammelt, die diese zurückhalten – oder dem Gemeinwesen nur gegen Geld zur Verfügung stellen.

Online Plattformen sammeln Daten über Strukturen des urbanen Zusammenlebens

Die Homesharing-Plattform „Airbnb“ bietet privaten Wohnraum zum Teilen an. Timo Daum behauptet in seinem Buch „Das Kapital sind wir“ (vgl. Daum, 2017), dass „Airbnb“ wahrscheinlich über den weltweit größten Datensatz über urbanes Wohnen verfügt. Das ist gut vorstellbar, denn jeder, der hier ein Zimmer, eine Wohnung oder ein Haus anbietet, macht bereitwillig Angaben zu Kategorien wie Lage, Flächengrößen, Anzahl der Zimmer, Einrichtung, Nachbarschaft etc.. Auch diejenigen, die eine Wohnung suchen, geben Informationen über sich, ihre Vorlieben, die gewünschten Aufenthaltsdauer, Preisvorstellungen etc. preis. Architektinnen, Stadtplaner und andere könnten aus diesen Daten wertvolles Wissen über die Strukturen des urbanen Zusammenlebens ableiten. Doch „Airbnb“ hält den Datensatz unter Verschluss.

Social Media Daten spiegeln die Wahrnehmung des städtischen Raums

Im Forschungsprojekt „The World´s Eye“ des „MIT Sensable City Lab“ [2] wurde anhand von georefenzierten Fotos, die Touristen gemacht und auf der Sharing Plattform „Flickr“ hochgeladen hatten, eine Reihe von Aussagen zu deren Nutzung des Stadtraums getroffen. Diese reichten von räumlichen Verteilungen von Besucherströmen über saisonale Bewegungen und bestimmte Nutzungsmuster bis hin zur Bewertung der Attraktivität von Orten. Den Schlagwörtern (tags), die den Fotos zugefügt waren, konnte man Informationen über die Wahrnehmung von Orten entnehmen. Diese aus Daten auslesbaren Informationen besitzen hohe Aussagekraft. Für die Stadtplanung könnten sie nützlicher sein als manche Befragung.

Bewegungsmuster im Raum werden durch Fitnessapps und WLan erfasst

Mobiltelefone liefern permanent Bewegungsdaten. Dies geschieht entweder über die Betriebssysteme oder über die installierten Apps und kann über eingebaute Sensoren, Bluetooth, das Mobilfunknetz oder über GPS erfolgen. Die Fitnessapp „Strava“ [3] beispielsweise sammelt die GPS-Daten ihrer Nutzerinnen und Nutzer, anonymisiert sie und stellt sie anschließend kostenpflichtig Städten zur Verbesserung ihrer Infrastruktur für Radfahrer und Fußgänger zur Verfügung. Die Bereitstellung der Daten erfolgt dabei sowohl aktiv als auch passiv. Wer die App nutzt, kann aktiv den Verlauf seiner Route mit Startzeit, Endzeit und Geschwindigkeit aufzeichnen. Auf diese Weise entstehen individuelle und sehr genaue Bewegungsdaten. Schaltet man die Ortungsdienste nach der getrackten Route nicht aus, werden auch alle weiteren Bewegungen aufgezeichnet. Auch diese Daten verkauft „Strava“. Auch WLan-Signale liefern Informationen darüber, wie Menschen sich im Raum bewegen. Im Zuge des Pilotprojekts „Smart Bench“ wurden im New Yorker Highbridge Park „smarte“ Parkbänke mit freiem WLan ausgestattet. Während Flaneure nun frei surfen können, ermittelt die Parkverwaltung anhand der WLansignale die Besucherzahlen des Parks und zeichnet auf, welche Orte die Besucher zu welchen Zeiten wie intensiv nutzen.

Sensoren spüren, wenn die Luft dick wird

Darüber hinaus gibt es auch Daten, die gemessen werden, indem etwa Sensoren zum Einsatz kommen, die mit dem Internet kommunizieren. Sensorensysteme, die Umweltdaten für Städte sammeln, tragen Namen wie etwa „Smart City System“. Sichtbar oder unsichtbar werden hier im städtischen Raum Sensoren installiert, die den Lärmpegel, die Luftfeuchtigkeit oder die Feinstaubbelastung messen und die Daten an die Rathäuser der Kommunen senden. Allerdings verfügt auch die neueste Mobilfunkgeneration über Sensoren, die Umweltdaten messen können. Einen sorgsamer Umgang vorausgesetzt, können auch solche Messungen für Planungsprozesse einer gemeinwohlorientierten Stadt von Nutzen sein.

Offene Daten

Detailansicht - Verwaltungen werden immer öfter damit konfrontiert, Datensätze als “Offene Daten” der Allgemeinheit zur Verfügung zu stellen. Die Umwandlung von gesammelten Daten in sog. Open Data erfolgt meist in den dargestellten Schritten, bedarf transsektoraler Zusammenarbeit und der Unterstützung durch IT-Spezialisten. © HTW Dresden

Exkurs Datenverarbeitung: Wie werden aus Rohdaten offene Daten?

Dass Daten das Öl des 21. Jahrhunderts sind, ist ein stark strapaziertes, jedoch treffendes Bild, – betrachtet man auch Aspekte wie Monopolisierung oder den Verwertungsprozess beider Rohstoffe. Wie Rohöl, das bis zur endgültigen Verwendung als Treibstoff in mehreren Schritten gefiltert, standardisiert und durch Schläuche mit genormten Zapfhähnen gepumpt werden muss, werden Rohdaten, wenn sie zu Open Data werden sollen, einem Aufbereitungsprozess unterzogen: Technische Systeme erzeugen jederzeit und überall unfassbare Datenmengen. Nur ein Teil davon wird erfasst und in Datenspeichern abgelegt. Diese Rohdaten sind zunächst von geringem Wert. Um relevante Informationen zu extrahieren, werden sie zuerst hinsichtlich definierter Fragestellungen analysiert und miteinander in Beziehung gesetzt. Um zu verhindern, dass dieses Extrakt missbraucht wird, um einzelne Personen nachzuverfolgen, werden zuvor alle personenbezogenen Daten entfernt. Diesen wichtigen Schritt nennt man Anonymisierung. Sind die Informationen „entfremdet“, erfolgt die Standardisierung. Diese erlaubt erst, dass die Daten von allen verwendet werden können. In diesem Schritt wird ein Format für die Daten definiert und gesichert, sodass die „veredelten“ Daten mit speziellen Werkzeugen weiter bearbeitet und dargestellt werden können. Dazu allerdings bedarf es frei zugänglicher Plattformen. Für die drei Aspekte: Datenstandard, Werkzeuge und Plattformen gilt die Anforderung, dass ihr Quellcode bzw. deren Beschreibung offengelegt werden. Offene Quellcodes ermöglichen es jedem, sich an der Weiterentwicklung der drei Aspekte zu beteiligen und den Missbrauch der Daten zu verhindern.

Open Data

Wenn in einer demokratischen Gesellschaft auf der Grundlage von Daten Entscheidungen getroffen werden, ist es nötig, dass alle Zugriff auf die verfügbaren Daten haben. In diesem Zusammenhang ist, gerade wenn wir an eine gemeinwohlorientierte Smart City denken, die Open-Data-Bewegung wegweisend. Ihr grundsätzliches Ziel es ist, die Daten aus Verwaltungen und Unternehmen zu öffnen und zum Wohl der Gesellschaft zugänglich zu machen. Die „Open Knowledge Foundation“ [4] setzt sich weltweit für offene Daten und Standards ein und definiert Offene Daten wie folgt:

Offene Daten sind Daten, die von jedermann frei verwendet, nachgenutzt und verbreitet werden können – maximal eingeschränkt durch Pflichten zur Quellennennung und „share-alike“. Davon ausgenommen sind personenbezogene Daten.

In immer mehr Ländern, – so auch in Deutschland – regeln neue Gesetzestexte die rechtlichen Grundlagen für eine Bereitstellung von Behördendaten. Zu Behördendaten zählen beispielsweise Statistikdaten, Geodaten, Umweltdaten, Verkehrsinformationen, Kulturdaten, wissenschaftliche Daten, Forschungsdaten, Wetterdaten und Finanzdaten. Die Daten müssen grundsätzlich maschinenlesbar sein und mit Metadaten versehen werden. Sie müssen in Formaten und Standards bereitgestellt werden, die durch lizenzfreie Software gelesen und weiterverarbeitet werden können. Die Bereitstellung erfolgt auf öffentlichen Internetportalen.

Dass nun Rechtsgrundlagen für die Öffnung von Behördendaten geschaffen wurden, schafft Vertrauen und Transparenz auf staatlicher Ebene. Das ist eine Grundvoraussetzung dafür, dass auch Unternehmen das Potenzial von Offenen Daten erkennen und der Strategie folgen könnten.

Datenschnittstellen und Datenstandards

Um aus Daten Informationen zu gewinnen, ist es notwendig zu wissen, wo und wie diese abgelegt wurden. Das „Wo“ beschreibt die Schnittstelle, die die Daten ausgibt. Sie ist in der Regel unter einer festgelegten Adresse über das Internet zu erreichen. Ist sie eine offene Schnittstelle, kann sie jeder über ihre Adresse ansprechen. Ist sie geschlossen, wird ein Benutzerkonto und eine Passwort benötigt. Eine Datenschnittstelle erwartet in beiden Fällen eine konkrete Anfrage, auf die sie mit Daten antwortet. Um Missverständnisse auf Seiten des Empfängers zu vermeiden, sollte die Antwort einer Datenschnittstelle stets „erwartungskonform“, also gleich strukturiert sein. Um dies sicherzustellen, verwendet man einen ein Standard, der die Daten formatiert. Ein Standard ist darüber hinaus nötig, um die von der Schnittstelle übermittelten Daten automatisiert verarbeiten zu lassen. Ein Beispiel für einen Datenstandard ist „OParl“ [5], der für Open Parlament steht. Mithilfe von OParl lassen sich zum Beispiel alle in einem Parlament anfallenden Daten in gleicher Form abspeichern und für Dritte über die passende Schnittstelle bereitstellen. Diese können die komplexen Abläufe in Parlamenten und Ausschüssen aufzuschlüsseln und interessierten Bürgern und Bürgerinnen in leicht verständlicher Form zur Verfügung stellen. Ein Beispiel für einen Drittanbieter, der die Daten der Stadt München ausliest und aufbereitet, ist die Internetseite „München transparent“ [6].

Manhattan

Zentrale Gebäude in großen Städten werden im digitalen Zeitalter zu strategischen Knotenpunkten und beherbergen immer öfter große Serverfarmen. Minimale Geschwindigkeitsvorteile bei der Datenübertragung können zu entscheidenden Wettbewerbsvorteilen werden. Ein Beispiel hierfür ist das AT&T Long Distance Building in Manhattan.
© Jerome Ryan

Bewusster Umgang mit Daten

Die Vermessung unseres Selbst und der uns umgebenden Lebensräume nimmt rasant zu. Entsprechend wächst der Berg der Daten. Dieser Prozess lässt sich weder aufhalten noch umkehren. Vieles spräche dafür, ihn im Sinne einer Demokratisierung nutzbar zu machen. Menschen, die sich der Fülle der Daten bewusst werden, die sie en passant „produzieren“ und ungewollt weitergeben, versuchen oft – als Gegenreaktion – ihre Daten zurückzuhalten. Im Hinblick auf eine gemeinwohlorientiere Smart City der Zukunft wäre es zielführender, wenn mündige Bürgerinnen und Bürger einen bewussten Umgang mit ihren Daten erlernen. So wie wir heute sorgfältig auswählen, von welchem Erzeuger wir Fleisch oder Eier kaufen, sollten wir bewusst darüber entscheiden, welche Apps wir nutzen und wem wir wozu unsere Daten überlassen. Projekte, wie „DECODE“ weisen in die richtige Richtung. Auf Basis dieser Daten lassen sich Erkenntnisse über sich ändernde Praktiken der Nutzung des Stadtraums gewinnen. Dieses Wissen wiederum kann die Grundlage einer bürgernäheren Stadtentwicklung sein. Bewegungsdaten können helfen, Fahrradwege zu planen. Anhand von Umweltdaten, die Bürger messen, können detaillierte Karten über die Schadstoffwerte in Städten entstehen. Und diese wiederum können der Ausgangspunkt für einen Dialog über Wege zu einer nachhaltigeren Stadtpolitik sein (vgl. dazu das Projekt luftdaten.info [7]).

Zum mündigen Datenumgang müsste ebenso gehören, Wissen über Open Data im gängigen Bildungsrepertoire der Bevölkerung zu etablieren. Bereits im Schulunterricht sollte gelernt werden, was „Daten“ sind, wie Prozesse der Aufbereitung von Rohdaten zu Open Data funktionieren, inwiefern diese der lokalen Demokratie nützen und welche Standards zum Schutz persönlicher Daten notwendig sind.

Quellen und Verweise

  • Girardin, F. (2013): Das Auge der Welt, In Offenhuber, D. (2013). Die Stadt entschlüsseln : Wie Echtzeitdaten den Urbanismus verändern (Bauwelt-Fundamente 150 : Stadtplanung, Informationstechnologie (DE-576)001609149). Gütersloh ; Berlin: Bauverl.
  • Daum T. (2017): Das Kapital sind Wir, Zur Kritik der digitalen Ökonomie, Hamburg, Edition Nautilus
  • Giorgia Lupi and Stefanie Posavec Dear Data

Links