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«Der offene Ansatz hat eine enorme Kraft» – Interview B. Estermann Teil I

Daten sind der Rohstoff des digitalen Zeitalters. Museen, Bibliotheken und Archive verfügen über grosse Mengen an Informationen. Während manche Länder diesen Datenschatz schon der Öffentlichkeit zugänglich machen, hinkt die Schweiz im Bereich Open GLAM hinterher, sagt Beat Estermann Forscher am BFH-Zentrum Digital Society und Gründer der OpenGLAM-Arbeitsgruppe von opendata.ch im ersten Teil unseres Interviews.

SocietyByte: Was verbindet Sie mit der Open-GLAM-Community, sind Sie im Herzen ein Hacker?

Beat Estermann: Ich bin selber kein Programmierer, hatte aber schon seit meinem Erststudium als Übersetzer immer wieder Berührungspunkte mit der IT. Ab 2000 habe ich beispielsweise im Rahmen eines Studierendenprojekts den Internetauftritt der Soziologie-Fachschaften der Universitäten Zürich, Basel, Bern und Genf mitgestaltet. Damals war gerade die Auszeichnungssprache XML entwickelt worden, mit der wir die Website bauten. Aber ich habe mich bald wieder auf Inhalte fokussiert und in meinem Masterstudium in Public Management die offene Produktionsweise, wie sie bei der Entwicklung von Open-Source-Software oder bei der Wikipedia anzutreffen ist, unter ökonomischen Gesichtspunkten untersucht. Im Rahmen eines europäischen Forschungsprojekts der Berner Fachhochschule zum Thema „Senioren und Online-Communities“ besuchte ich dann erstmals auch Veranstaltungen der Wikimedia-Community. Das war um das Jahr 2010, als die Wikimedia-Community gerade damit begonnen hatte, systematisch die Kooperation mit Gedächtnisinstitutionen zu suchen.

Wie haben Sie die Verbindung zwischen BFH und Open Data und Open GLAM entwickelt?

Zwischen Open-Government-Data (OGD) und Open GLAM gibt es viele Parallelen; die Bereiche befruchten sich wechselseitig. In der Schweiz ist die Open-Data-Bewegung etwa 2010 entstanden. Ich war dort von Beginn weg involviert und habe das Thema ans E-Government-Institut gebracht. 2012 betreute ich eine Studierendenarbeit über Schweizerische Gedächtnisinstitutionen. Diese Pilotstudie erwies sich als wichtiger Türöffner, denn sie brachte das Thema den Institutionen näher. Das war quasi die Pilotstudie für die grössere Studie im Rahmen meiner Dissertation. Klassischerweise befasst sich die BFH mehr mit E-Government-Themen als mit dem Bereich der Gedächtnisinstitutionen; die Open-GLAM-Thematik passt aber sehr gut zum BFH-Zentrum Digital Society. Seit letztem Jahr bekommen wir auch vermehrt Aufträge aus dem Open-GLAM-Bereich, so zum Beispiel von Memoriav oder der Schweizerischen Nationalbibliothek.

Neben diesen Beratungsaufträgen widmen Sie sich auch der Forschung. Welches sind Ihre aktuellen Projekte?

Neben einem kleineren Forschungsmandat zum Thema Langzeitarchivierung publiziere ich die Ergebnisse meiner vergleichenden Studie über die Gedächtnisinstitutionen in zehn Ländern. Es geht um die Art und Weise, wie die Gedächtnisinstitutionen mit neuen Trends rund um das Internet umgehen.

Dabei fanden Sie heraus, dass die Schweiz im internationalen Vergleich hinterherhinkt bzw. im hinteren Mittelfeld liegt. Was machen die führenden Länder im Open-GLAM-Bereich besser?

Ein grosser Unterschied liegt im Umgang mit föderalen Strukturen. Interessanterweise ist der Heritage-Sektor zum Beispiel auch in den Niederlanden kleinteilig und bei kleineren Institutionen stark auf Freiwilligenarbeit ausgerichtet. Da unterscheiden sich die beiden Länder nicht so stark. Aber die E-Partizipation-Kultur ist dort viel weiter entwickelt als in der Schweiz. Wir haben von jeher eine demokratische Partizipationskultur, die weitgehend ohne Internet auskommt. In vielen EU-Ländern wurde erst mit dem Aufkommen des Internets der Ruf nach mehr Bürgerpartizipation laut. Hinzu kommt, dass sich Gedächtnisinstitutionen in anderen Ländern wie Brasilien oder der Ukraine im Durchschnitt erst recht spät eine Internetpräsenz zugelegt haben, und dann oftmals gleich im Web 2.0. Die Schweizer Institutionen waren zwar früher dran, haben aber ihre Homepages nicht ins Web 2.0 übertragen – die Seiten vieler Institutionen sind daher nicht interaktiv.

Auf welche Weise unterstützt der Staat in den Niederlanden – die in Ihrer Studie die Nase vorn haben – die Open-GLAM-Bewegung?

Das kann ich so direkt nicht sagen. In einem früheren Projekt habe ich aber die Erfahrung gemacht, dass in den Niederlanden die Zentralregierung recht schnell einspringt und die Federführung übernimmt, wenn es um landesweite Ziele geht. Wenn die Umsetzung nach ein paar Jahren läuft, zieht sich die Regierung wieder zurück. So kommen die Niederlande schneller vorwärts.

Der Bundesrat hat im vergangenen Jahr die Strategie „Digitale Schweiz“ verabschiedet. Wie schätzen Sie diese ein?

Die Strategie gibt die allgemeine Stossrichtung vor, aber sie enthält keine Budgets. Über die Budgets müssen die verschiedenen Akteure selbst entscheiden. Ähnlich zahnlos wurde vor zwei Jahren auch die Open-Government-Data-Strategie des Bundes verabschiedet, bei der ebenfalls die Kantone nicht beteiligt sind. Man wartet jetzt ab, wie die einzelnen Kantone darauf reagieren.

Was treibt den Prozess abseits der Politik voran?

Zu den Treibern zähle ich den Verein opendata.ch, das Schweizer Chapter von Open Knowledge International, Creative Commons mit offenen Lizenzen und die Wikimedia-Bewegung. Hinzu kommen innovative Institutionen, welche neue Ansätze ausprobieren. Sie zeigen, wie Crowdsourcing funktioniert, dass Open-Content funktioniert und auch ökonomisch eine Bedeutung hat. Zum Beispiel hat Wikipedia innerhalb nur eines Jahrzehnts im Marktsegment der allgemeinen Enzyklopädien die Grossen aus dem Markt gedrängt. Dieser offene Ansatz hat eine enorme Kraft. Zudem hat die Wikimedia-Community ab 2008 damit begonnen, Gedächtnisinstitutionen direkt zu kontaktieren und ihnen klarzumachen: wir machen im Internet grundsätzlich dasselbe, wir vermitteln kulturelle Inhalte und Wissen.

Diese Entwicklung wurde sicherlich durch die Digitalisierung beschleunigt?

Zu den Trends, die das Internet möglich macht, gehören User-Partizipation, Social Media Crowdsourcing und kollaboratives Arbeiten. Diese Entwicklungen sind nicht grundsätzlich neu. Partizipative Ansätze gibt es schon lange. Der Einbezug von Freiwilligen war zum Beispiel im Bereich der Archäologie lange Gang und Gäbe. Doch dieser Bereich wurde in den letzten Jahrzehnten zunehmend professionalisiert; man wurde vorsichtiger, arbeitete mehr und mehr nach wissenschaftlichen Standards und schloss Laien von vielen Aufgaben aus. Wenn man sich die Entstehungsgeschichte von Museen anschaut, war ihr Ursprung meist das Hobby oder die Leidenschaft eines Einzelnen. Danach ist aber oftmals eine Professionalisierung zu beobachten. Mit dem Aufkommen des Internets wird nun die Frage nach neuen Beteiligungsmöglichkeiten gestellt; zum Beispiel um externes Expertenwissen zu speziellen Themen zu erschliessen, das in den Gedächtnisinstitutionen selbst nicht vorliegt. So hat sich beispielsweise die ETH Bibliothek an ehemalige Mitarbeiter der Swissair gewendet, um die Metadaten der Fotobestände der Fluggesellschaft zu ergänzen.

Ist aus den partizipativen Trends heraus die Open-GLAM-Bewegung entstanden (oder hängt sie vielmehr mit der Hacker-Kultur zusammen)?

Solche Entwicklungen kommen immer schubweise. Im Bereich Open Data sagen manche, dass die Ursprünge im wissenschaftlichen Bereich bis in die 1950er Jahre zurückgehen. Sicher gab die Open-Source-Bewegung einen wichtigen Impetus. Dabei haben sich Computerprogrammierer an US-amerikanischen Universitäten ab den 1970er Jahren zusammengetan, um ihre Software auszutauschen. Andererseits gab es schlaue Leute wie Bill Gates, die wollten sich für ihre Software bezahlen lassen. Beides passte nicht zusammen. Seitdem haben wir im Bereich der Software zwei Paradigmen: Proprietäre Software, bei der sich oftmals Quasi-Monopole herausbilden, und Open Source Software. Wobei die Open-Source-Bewegung die Monopole zum Teil unterläuft  und eine Wettbewerbssituation herstellt. Die Gesellschaft profitiert von diesem Wechselspiel.

Neben den Gedächtnisinstitutionen verfügt auch der Staat über grosse Datenmengen. Wie öffnet der Staat diese?

Ausgehend vom Transparenzgebot und vom Informationsfreiheitsgesetz, welches den BürgerInnen den Zugang zu staatlichen Unterlagen zusichert, entwickelte sich die Idee, nicht einfach PDFs zu veröffentlichen, sondern die Daten in Formaten bereitzustellen, die einfach weiterverwendet werden können. Das ist die OGD-Idee. Wichtigen Anschub gaben Grossbritannien und die erste Obama-Administration, die OGD ab 2009 sehr hoch hängten. Das schwappte über die G8-Staaten auf andere über, die in der Folge OGD-Gesetze bzw. OGD-Strategien verabschiedeten. Seither erfolgt deren Umsetzung, die je nach Kontext und Organisationskultur sehr unterschiedlich ausfallen kann.

Ist es eine Frage des Glaubens oder der Einstellung?

In meiner Wahrnehmung gibt es unter den Gedächtnisinstitutionen wie auch unter den Verwaltungsstellen welche, die eher innovationsaffin sind. Von diesen wird erwartet, dass sie sich als Erste bewegen. Das können beispielsweise Institutionen sein, die an namhafte Forschungs­institutionen gekoppelt sind, wie die ETH-Bibliothek. Da sind die Erwartungen der Nutzer hoch und die Community schaut genau hin: „Was machen die First Movers?“ – Ich denke, es gibt eine ganze Reihe von Institutionen, die niemals zu den Vorreitern gehören werden, da sie genau wissen, wem sie zuerst über die Schulter schauen können, bevor sie sich selber bewegen.


Zur Person

Beat Estermann ist stellvertretender Leiter des Schwerpunkts «Open & Linked Data» am E-Government-Institut der Berner Fachhochschule. Er forscht im Themenbereich Open Data und OpenGLAM, d.h. Open Data und Crowdsourcing in Gedächtnisinstitutionen. Zudem koordiniert er die schweizerische OpenGLAM- Arbeitsgruppe des Vereins opendata.ch und die eCH-Fachgruppe Open Government Data.

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#SocialWork4.0 #Digital #BigData – Chancen und Herausforderungen der digitalen Gesellschaft

Wir leben in einer Gesellschaft, in der die Medienvielfalt unser kommunikatives Handeln nicht nur beeinflusst, sondern auch steuert. Das mit dem Buchdruck begann, wird in Zukunft vielleicht mit Robotern weitergeführt: Die Digitalisierung ist nicht mehr wegzudenken – auch nicht bei einer Profession, bei der der Mensch im Mittelpunkt steht.

Um die Sozialhilfegelder für den kommenden Monat zu bekommen, muss die Klientin online einen kurzen Fragebogen ausfüllen. Sie kann dies auf ihrem Smartpho- ne tun oder auf jedem anderem Gerät, das mit dem Internet verbunden werden kann. Ihr Sozialarbeiter, der die Zahlung prüft, heisst Avo. Avo ist braunhaarig, hat grüne Augen und eine ruhige Stimme, er ist einfühlsam und hilfsbereit. Er kann jede Frage beantworten, sei es eine rechtliche oder eine zu einem familiären Problem. Und er ist jederzeit verfügbar. Avo ist eine wichtige Ansprechperson für die Klientin geworden, er existiert – jedoch nur virtuell. Er ist eine intelligente Weiterentwicklung der heute üblichen Avatare.

Was heute noch etwas merkwürdig anmuten mag, könnte ein Zukunftsszenario der wirtschaftlichen Sozialhilfe sein. Wie Bancomaten die Schalterfrauen und -männer in den Banken ersetzt haben, könnten Avatare oder Roboter vielleicht bald die Sozialarbeitenden in der Beratung ersetzen. Eine Studie geht davon aus, dass 47 Prozent der aktuellen Arbeitsplätze in den USA in den nächsten ein bis zwei Jahrzehnten infolge der Digitalisierung ersetzt werden (vgl. Frey & Osborne, 2013, S. 38 ff.). Würde dieses Szenario auf die Schweiz zutreffen, hätten die Fachpersonen der Sozialen Arbeit nicht nur mit einer grösseren Anzahl Klientinnen und Klienten zu tun, sie würden eventuell gar selber zu dieser Klientel gehören. Noch sind wir zwar nicht soweit. Die Mediatisierung,  also  die  «zeitliche,  räumliche  und  soziale Durchdringung des Alltags mit Medien» (Nadia Kut- scher, Thomas Ley & Udo Seelmeyer, 2015, S. 3), und die Digitalisierung unseres Lebens bergen jedoch neue Herausforderungen für die Soziale Arbeit. Sie eröffnen aber auch Chancen.

Vom Buchdruck zur «Liquid Democracy»
Mit der Erfindung des Buchdruckes im 15. Jahrhundert wurde es möglich, Informationen schriftlich in Massenauflagen zu veröffentlichen. Dies bedeutete auch, dass die Informationsmacht im Laufe der Zeit immer weiter demokratisiert wurde – bis zum heutigen Inter-net, in dem jede und jeder publizieren kann. Wobei die «Liquid Democracy», die flüssige Demokratie, die eine Mischung aus direkter und repräsentativer Demokratie darstellt, wie sie das Internet ermöglicht, nicht unumstritten ist (vgl. Passig & Lobo, 2012). Doch ihre massive Wirkung ist klar ersichtlich, wie nicht zuletzt das Beispiel der «Panama Papers» zeigte: Eine Gruppe von Journalistinnen und Journalisten konnte durch weltweite Vernetzung ein Datenleck nutzen und eine Unmenge von Daten aufbereiten und über diverse Medien zeitgleich veröffentlichen; mit einschneidenden Folgen für die Anbietenden von Offshore-Dienstleistungen und deren Kundinnen und Kunden.

Veränderter Umgang mit Daten
Die unglaubliche Menge an Daten, auch «Big Data» genannt, die online abgelegt sind, werden unterschiedlich behandelt. Manche Daten über uns stellen wir selbst frei zugänglich ins Netz, wie zum Beispiel unsere Adresse und Telefonnummer auf den virtuellen «Gelben Seiten» oder über einen eigenen Blog. Andere Daten von uns landen im Netz, ohne dass wir es wissen, beispielsweise über Protokolle der Vereins-Mitarbeit, Social-Media-Plattformen oder durch Websites unserer Arbeitgebenden. Weitere Daten würden wir nie veröffentlichen und wir wünschen, dass sie sicher verwaltet werden, wie etwa die Inhalte unseres Online-Banking-Accounts.

Auch Klientinnen und Klienten der Sozialen Arbeit wünschen, dass die Daten, die wir über sie sammeln, vertrauenswürdig bearbeitet und abgelegt werden. Die genutzte Informatik-Infrastruktur sollte in einer sicheren Umgebung eingebettet sein, sie soll Angriffen von aussen standhalten. Weiter dürfen nur befugte Mitarbeitende Zugriff auf die Daten haben. Die Daten – sowohl in Papier- als auch in elektronischer Form – müssen vernichtet werden, wenn sie nicht mehr benötigt werden (vgl. dazu das Datenschutzgesetz des Kantons Bern).

Ein Zukunftsszenario könnte sein, dass die Klientinnen und Klientinnen sich ihre Daten zu Nutze machen: So wie heute einige Krankenkassen ihren Versicherten für einen Bonus anbieten, ihre Gesundheitsdaten freiwillig festzuhalten und wiederum den Kassen zur Verfügung zu stellen, könnten in Zukunft vielleicht die Klientinnen und Klienten einen direkten oder indirekten Nutzen aus den Daten generieren, die sie den Sozialarbeitenden zur Verfügung stellen.

Zwischen Kontaktaufnahme und Datenschutz
Besonders Fachpersonen der Sozialen Arbeit, die mit der jüngeren Klientel zu tun haben, stellen sich tagtäglich neue Herausforderungen: Jugendarbeiterinnen und Jugendarbeiter in der Soziokulturellen Animation müssen sich sowohl mit oft wechselnden Social-Media-Platt- formen (wie Facebook, SnapChat, Twitter, etc.) auskennen und ihr Publikum online auf dem gerade angesagten Medium abholen. Gleichzeitig müssen sie den Datenschutz berücksichtigen. Denn nicht jeder Kontakt, der online hergestellt werden kann, darf auf der jeweiligen Plattform weitergeführt werden. In der Arbeit mit Kindern und Jugendlichen stellen sich – im Unterschied zur den oft gut geregelten Informatik-Lösungen in der Sozialarbeit mit Erwachsenen – laufend Fragen zum Einsatz von neuen Medien. Mitarbeitende benötigen hohe Medienkompetenzen, die Leitung muss sich strategischen Fragen zum Einsatz von Social Media stellen.

Neue Beratungsformen senken die Hemmschwelle
Eine Vorreiterin in der Online-Beratung ist die Stiftung Pro Juventute, die auf eine über 100-jährige Geschichte zurückblicken kann. 1970 versendete Pro Juventute erstmals Elternbriefe, ab 1992 gab es das «Help- o-Fon», ab 1999 die Nummer 147 mit einer während 24 Stunden und 365 Tagen erreichbaren Telefonberatung für Kinder und Jugendliche. Heute ist eine ebenfalls rund um die Uhr erreichbare Multi-Channel-Helpline für Kinder, Jugendliche und deren Bezugspersonen in Betrieb.

Beraten wird noch immer über das Telefon, jedoch auch über E-Mail, das Internet, Chat und SMS. Dabei wird zwischen synchroner Beratung (Telefon, Chat) und asynchroner Beratung (Web, E-Mail und SMS) unterschieden. Die verschiedenen Beratungsformen ermöglichen den Ratsuchenden mit ihren Fragestellungen unterschiedliche Zugänge zu Beratung; wobei die eine Beratungsform die andere nicht konkurriert, sondern ergänzt.

Thomas Brunner, Leiter der Pro-Juventute-Beratungsangebote und Lehrbeauftragter an der BFH, sagt dazu: «Lange wurde Telefon- und Onlineberatung als Konkurrenz zur klassischen Face-to-Face-Beratung an- gesehen. Mittlerweile weiss man, dass diese neuen Beratungsformen die Schwelle erheblich senken, über persönliche Fragestellungen und Probleme ‹zu sprechen›. Menschen erhalten so die Möglichkeit, schwierige Themen ohne Gesichtsverlust und ohne Angst vor Stigmatisierung oder anderen negativen Konsequenzen zu bearbeiten.»

Studien bestätigen denn auch, dass Online-Beratung beispielsweise über Video-Chat genau so effektiv ist wie eine Präsenz-Beratung – zudem ist sie günstiger. Diese Erkenntnisse sollte sich die Soziale Arbeit zu Nutze machen, nicht nur hinsichtlich ökonomischer Gesichtspunkte, sondern auch um Menschen, die keine Präsenz-Beratung wünschen, trotzdem zu erreichen. Dass Medienkompetenz und die Weiterentwicklung der Sozialen Arbeit im Zuge der Digitalisierung nicht dem Zufall oder wie selbstverständlich den «Digital Natives» überlassen werden darf, diesem Umstand trägt die BFH Rechnung. Medienkompetenz und Wissen um die Potenziale der Digitalisierung dürfen nicht weiterhin unsystematisch und ausschliesslich aus dem Alltagswissen generiert werden, sondern bedürfen einer Professionalisierung – einerseits um den Klientinnen und Klienten gerecht zu werden und andererseits um den Anforderungen, welche die Digitalisierung und Mediatisierung an die Sozialarbeitenden stellt, vorausschauend begegnen zu können.


Glossar

Avatar
Ein Avatar ist eine Software bzw. ein ExpertInnen-System, das sich in Form einer animierten Person zeigt, teilweise sogar in 3D. Ein Avatar soll im besten Falle Menschen beraten und unterstützen; die heute eingesetzten Avatare sind jedoch noch nicht sehr selbständig. Sie werden in Human- und Agent-Avatar unterschieden. Ein Human-Avatar funktioniert interaktiv: Eine Person spricht durch den Avatar und kann deshalb auf Äusserungen und Aktionen eines Gegenübers reagieren. Human-Avatare haben den Nachteil, dass sie nicht zeit- und personenunabhängig genutzt werden können. Ein Agent-Avatar kann nicht interagieren, er macht nur das, wofür er programmiert ist: Er spricht bzw. reagiert nach Drehbuch. Ein Agent-Avatar ist orts-, zeit- und personenunabhängig einsetzbar.

Digitalisierung
Der Begriff Digitalisierung bezeichnet die Umwandlung analoger Signale in digitale Signale zum Zweck, diese elektronisch zu speichern oder zu verarbeiten. Im weiteren Sinn wird unter Digitalisierung der Wandel hin zu elektronisch gestützten Prozessen mittels Informations- und Kommunikationstechnik verstanden.

Digital Natives und Digital Immigrants
Mit Digital Natives sind die Personen gemeint, die mit der Digitalisierung aufgewachsen sind – als frühster Jahrgang gelten die 1980 geborenen. Die Digital Immigrants sind Personen, die sich erst im Erwachsenenalter mit der Digitalisierung auseinandersetzten.


Literatur

  • Frey, Carl Benedikt & Osborne, Michael A. (2013). The Future of Employment: How Sursceptible are Jobs to Computerisation? Abgerufen von http://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/publications/view/1314
  • Kutscher, Nadia, Ley, Thomas & Seelmeyer, Udo. (2015). Medi- atisierung (in) der Sozialen Arbeit. Baltmannsweiler: Schneider Verlag Hohengehren.
  • NZZ Folio. (April 2016). Künstliche Intelligenz. Zürich: NZZ Folio.
  • Passig, Kathrin & Lobo, Sascha. (2012.) Internet – Segen oder Fluch? Berlin: Rowohlt.
  • Pro Juventute. (2016). Stiftungsgeschichte. Abgerufen von https://www.projuventute.ch/Geschichte.69.0.html
  • Süddeutsche Zeitung. (2016). Panama Papers. Die Geheimnisse des schmutzigen Geldes [Website]. Abgerufen von http://panamapapers.sueddeutsche.de/
  • Verein sozialinfo.ch. (2013). Soziale Arbeit & Social Media. Leitfaden für Institutionen und Professionelle der Sozialen Arbeit. Bern: Edition Soziothek.
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Stadtplanung und Umweltauswirkungen

In der Schweiz verursacht der Transportsektor rund ein Drittel des gesamten Energieverbrauchs. Das Forschungskompetenzzentrum SCCER Mobility entwickelt Wissen und Technologien, die wesentlich sind für den Übergang von den aktuell auf fossilen Brennstoffen basierenden Transportsystemen zu ökologischeren Lösungen.

Das SCCER Mobility (siehe Begriffserklärung am Ende des Beitrags) will die komplexe Dynamik der Mobilität, des Transports und der gesamten Energiesysteme – einschliesslich ihrer Wechselwirkungen mit der Stadtplanung – verstehen lernen. Der Kompetenzbereich «Dencity – Urbane Entwicklung und Mobilität» der Berner Fachhochschule BFH hat zusammen mit dem Institut für Umwelt der ETH Zürich, das Ziel, die Konsequenzen der Wechselwirkung zwischen den bestehenden Gebäudetypologien und den CO2-Emissionen aus den privaten Haushalten aufzuzeigen.

Um dieses Ziel zu erreichen, wurde das automatisierte Dencity-Analysemodell (ADAM) entwickelt, das bestehende Gebäudetypologien (siehe Grafik) für die ganze Schweiz identifiziert. Dieses Modell kann mit einer immensen Menge an unterschiedlichem Dateninput umgehen. Zu diesem Zweck muss ADAM vollständig integrierbar sein in das Ökosystem des bestehenden schweizerischen Geografischen Informationssystems GIS (Informationssystem zur Erfassung, Bearbeitung, Organisation, Analyse und Präsentation räumlicher Daten). ADAM ist in der Lage, die spezifischen Koordinatensysteme der verschiedenen Dateninputs zu identifizieren, abzustimmen und zu überlagern. Das automatisierte Analysemodell basiert auf einem eigenen Algorithmus, wobei dieser die Verknüpfung von Open-Source-Daten, Daten aus dem schweizerischen Bundesamt für Statistik, dem Bundesamt für Raumentwicklung sowie Daten zu CO2-Emissionen je Einwohner kombiniert. Der spezifische Output von ADAM ist eine neuartige Datenbank sowie Karte für alle bestehenden Gebäudetypologien der Schweiz mit ihrer Haushaltsidentifizierung, Koordinaten und CO2-Ausstoss. Diese Datenbank unterstützt nun bei stadt- und raumplanerischen Analysen und Optimierungen und dient Städten und Gemeinden als Entscheidungsgrundlage für Planungen.

Die durch ADAM analysierten Gebäudetypologien von links nach rechts mit der entsprechenden Farbcodierung: Punkthäuser, geschlossener Block, Zeilenhäuser, offener Block; Spezialfälle und Sonderformen werden in eine separate Kategorie aufgenommen.

Die durch ADAM analysierten Gebäudetypologien von links nach
rechts mit der entsprechenden Farbcodierung: Punkthäuser,
geschlossener Block, Zeilenhäuser, offener Block; Spezialfälle und
Sonderformen werden in eine separate Kategorie aufgenommen.

Weiterführendes Forschungspotenzial 

Die Analysemöglichkeiten, die sich in Bezug auf Planungsszenarien erschliessen, sind immens. ADAM kann als Zugang zu «Big Data» (Datenmengen, die zu immens und komplex sind, als dass sie mit manuellen und klassischen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten wären) und zur räumlichen Analyse gesehen werden. Es bereitet «Big Data» und Komplexität für das Tagesgeschäft von Architekten, Planern und Ingenieuren auf. Die Stärken des Analysemodells sind die Handhabung grosser, komplexer Datenmengen sowie die Extraktion der notwendigen Grundlagen. ADAM identifiziert Daten, verarbeitet, kombiniert und ordnet zu, um eine definierte Frage zu lösen.


SCCER Mobility
Im Rahmen des Aktionsplans «Koordinierte Energieforschung Schweiz» hat die KTI den Auftrag, den Aufbau interuniversitär vernetzter Forschungskompetenzzentren, sog. Swiss Competence Centers for Energy Research (SCCER), zu finanzieren und zu steuern. Das SCCER Efficient Technologies and Systems for Mobility (SCCER Mobility) ist im Aktionsfeld «Effiziente Konzepte, Prozesse und Komponenten in der Mobilität» angesiedelt.


 

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«Wir sind in eine Leibeigenschaft reingeschlittert»

Ernst Hafen sieht unsere digitale Identität in den Händen von Google, Facebook und Co. Ein Weg, diese Art von Leibeigenschaft aufzulösen und die Kontrolle über all seine persönlichen Daten, vor allem die Gesundheitsdaten, zu erhalten, wäre eine genossenschaftlich organisierte Datenbank.

Interview: Reinhard Riedl

Was ist Ihre Vision im Verein Daten und Gesundheit?
Wir haben als Individuen zunehmend auch eine digitale Persönlichkeit. Damit begeben wir uns in eine Art Leibeigenschaft. Wir akzeptieren mit der Nutzung beispielsweise von Google, Facebook und Twitter, dass diese Dienste Daten über uns sammeln. Das primäre Ziel des Vereins ist, die Kontrolle über alle Gesundheitsdaten zu erhalten. Es ist meine Überzeugung, dass die Leute freiwillig mitmachen und einen Beitrag dazu leisten. Habe ich zum Beispiel eine seltene Krankheit, bin ich daran interessiert, möglichst rasch eine Therapie zu finden. Dafür möchte ich mich nicht innerhalb eines Gesundheitssystems, sondern global vernetzen können. Die Individuen könnten dadurch selbstständig Treiberinnen und Treiber einer personalisierten Gesundheit werden beziehungsweise
dieser persönlichen Datenökonomie, die entsteht.

Können Sie das Ziel einer personalisierten Gesundheit beziehungsweise einer personalisierten Medizin näher umschreiben?
Personalisierte Medizin heisst, dass wir alle unterschiedlich sind. Heute kennt man zunehmend die molekularen Grundlagen, die für diese unterschiedlichen Empfindlichkeiten verantwortlich sind. Sie können das mit einem Buch vergleichen: Wäre jeder tausendste Buchstabe ein Druckfehler, würde das den Sinn des Buchs nicht verändern. Aber im Erbgut sind diese kleinen Unterschiede verantwortlich für unser Aussehen und für die Empfindlichkeit für Krankheiten oder für die Reaktionen auf Medikamente. Wir sind am Anfang einer Revolution in der personalisierten Medizin. Wenn wir weiterkommen wollen, müssen wir alle Daten erheben, die wir heute können. Einerseits durch Genomanalysen, auf der anderen Seite aber auch über Mobile Health Apps, die alle möglichen Gesundheitsparameter über das ganze Leben aufzeichnen. Um wirklich genaue Voraussagen machen zu können, sind die Daten von Millionen von Leuten nötig. Es ist ein Big-Data-Problem, dass man nicht anhand einzelner Gensequenzen analysieren kann, sondern nach Mustern suchen muss, die aus diesen Datensätzen herauskommen.

Es gibt die These, dass die sozialen Lebensumstände einen Einfluss auf unsere Krankheitsrisiken haben. Bräuchte man nicht zusätzlich die Daten über das Leben, die digitale Identität?
Da haben Sie recht. Wie viel ich mich bewege, wie viel ich Auto fahre, wo ich lebe, welche Reisen ich mache, all das sind natürlich Sachen, die unsere Gesundheit beeinflussen. Da sind die Daten zentral, die wir zusehends über Mobile-Health-Technologien aufnehmen können. Ich weise auch immer gerne darauf hin, dass Google wahrscheinlich mehr über Ihren Gesundheitszustand weiss als Ihre Ärztin oder Ihr Arzt: welche Websites Sie anschauen, welche Tweets Sie machen, auch welche Telefongespräche Sie führen. Damit hat Google viel aggregiertere Information als Ihr Arzt, der bei Ihrer letzten Untersuchung Ihren Gesundheitszustand mit ein paar Notizen festgehalten hat. Deshalb sind all die Informationen, die Google hat, sehr relevant für die Gesundheit.


eGov_2_2014_17-_HafenErnst Hafen ist Professor am Institut für Molekulare Systembiologie und ehemaliger Präsident der ETH Zürich. Nebst seinen 26 Jahren in der akademischen Forschung, für die er mit mehreren Preisen ausgezeichnet wurde, setzte er sich aktiv für den Dialog zwischen Forschung und Gesellschaft und für die Umsetzung wissenschaftlicher Erkenntnis in kommerzielle Produkte ein. Als gelernter Genetiker hat Ernst Hafen ein starkes Interesse an der Humangenetik und an der personalisierten Medizin. Er postuliert, dass eine individuelle Kontrolle über persönliche Gesundheitsdaten einen Schlüsselfaktor für eine bessere und effektive Gesundheitsversorgung darstellt. Im Jahr 2012 gründete er den Verein Daten und Gesundheit. Dieser beabsichtigt, die Errichtung einer genossenschaftlich organisierten Gesundheitsdatenbank in der Schweiz zu fördern.


Heisst das, dass Google, Facebook und Co. mit der innovativen Nutzung unserer Daten Geld verdienen und für die anderen nichts bleibt?
Nein, ich glaube, das geht auch anders, wir haben nur noch nicht gelernt, damit umzugehen. Wir sind in eine Leibeigenschaft reingeschlittert, weil wir die Services gern nutzen, das Internet faszinierend finden und es gratis ist. Aber ich bin überzeugt, dass das nicht so weitergehen kann. Eine genossenschaftlich organisierte Datenbank, wo jeder freiwillig ein Konto eröffnen kann und dort all seine Daten sammeln und vor allem entscheiden kann, was er damit macht, ist im Prinzip die Antwort auf diese digitale Leibeigenschaft. Google kann weiterhin meine Klicks und meine Querys haben, aber ich möchte Kopien all dieser Events erhalten.

Was sind im Augenblick die grossen Herausforderungen, wenn man eine solche Genossenschaftsidee für die Schweiz realisieren will?
Die Herausforderung ist einerseits, eine Datenbank zu bauen, die so sicher ist, dass die Leute ihr vertrauen. Andererseits muss man den Leuten sagen: «Hört mal, ihr seid in dieser Leibeigenschaft. Ihr hättet eigentlich viel mehr davon, wenn ihr alle Daten auf einem Konto hättet.» Wenn wir über persönliche Daten und insbesondere Gesundheitsdaten reden, geht es oft darum, dass der Staat entscheidet, was damit gemacht wird. Aber die Wirtschaft zum Beispiel wird stimuliert, weil man mit seinem Geld machen kann, was man will. Dieses Umdenken ist bei persönlichen Daten noch nicht passiert.

Es ist schwer vorstellbar, wie so grosse Datenmengen, die viele Lebensbereiche betreffen, anonym in einer Datenbank angelegt werden können. Wie kann man mit diesem Problem erfolgreich umgehen?
Wichtig ist, dass die Daten auf den Konten nie herausgegeben werden. Es können lediglich Anfragen oder Querys für Daten gemacht werden, die Sie freigeben. Ein weiteres Ziel der Genossenschaft ist, den Bürgerinnen und Bürgern und nicht den Shareholdern zu dienen. Die Genossenschaft schaut, dass keine identifizierbaren Daten rausgegeben werden. Das Identifizieren von Daten kommt erst, wenn man mehrere Silos von Daten hat. Wenn man diese zusammenführen würde, könnte man nach und nach die betreffenden Personen identifizieren. Das kann man nie ganz vermeiden, aber man kann es minimieren.

Wie kann man Daten aus ganz unterschiedlichen Quellen zusammenführen?
Wir sind darauf angewiesen, dass wir mit den Datenprovidern zusammenarbeiten und Apps entwickeln können, die den Import dieser Daten automatisch generieren. Es bleibt eine Tatsache, dass wir eine Riesenmenge von Daten in verschiedenen Qualitäten und mit verschiedenen Standards haben. Alle Initiativen, die auf eine Top-down-Standardisierung ausgerichtet waren, sind weitgehend gescheitert. Aber erstens sind heute die Suchtechnologien so gut, dass man aus vielen strukturierten und unstrukturierten Daten viel Information bekommt. Zweitens glauben wir, dass die Leute selber einen grossen Beitrag zur Kreation ihrer eigenen Daten leisten und uns mitteilen, wenn Daten fehlerhaft sind. Das wird die Qualität erhöhen. Letztlich wird diese Genossenschaft auch über Big-Data- Analytics und Machine Learning damit beginnen können, die Daten bottom up zu standardisieren.

Was ist der Unterschied Ihrer Bestrebungen zu denjenigen von E-Health Schweiz, wie es vom Bundesamt für Gesundheit organisiert wird?
Die beiden Initiativen vom Verein Daten und Gesundheit und vom Bundesamt für Gesundheit (BAG) sind komplementär zueinander. E-Health Schweiz, wie es vom BAG organisiert wird, hat das absolut gerechtfertigte Bedürfnis, die Schnittstellenproblematik zu verbessern, sodass die Daten im schweizerischen Gesundheitssystem besser fliessen. Unsere Motivation ist das primäre Empowerment der Bürgerinnen und Bürger. E-Health Schweiz geht es um die Patientendaten, uns geht es um alle persönlichen Daten. Weiter sind wir global und nicht national aufgestellt. Es kann sein, dass es in 20 Jahren keine E-Health-Schweiz-Strategie gibt, aber dass die meisten Bürgerinnen und Bürger bereits ein Konto haben und ihrer Ärztin oder ihrem Arzt Zugang zu diesem Konto geben können.

Wo wird das Gesundheitswesen in 30 Jahren sein?
Eine pessimistische Antwort wäre, dass sich nicht viel ändern wird, weil das ganze Gesundheitssystem sehr träge ist. Ich glaube aber  nicht daran. Vor 20 Jahren hat auch noch niemand die Smartphones vorausgesagt. Um die Schnittstellenproblematik zu lösen, müssen  alle im schweizerischen Gesundheitssystem mitmachen, sonst funktioniert es nicht. Aber das Finden von effektiveren Medikamenten oder das frühzeitige Entdecken von Nebenwirkungen von Medikamenten sind globale Fragen, die nicht immer durch lokale Gesundheitssysteme gelöst werden können. Ich glaube, dass wir hier in den kommenden 30 Jahren eine Bürgerzentrierung hinbekommen. Einfach weil es heute durch digitale Daten möglich ist. Jetzt müssen wir nur noch die Awareness schaffen.

Unsere traditionelle Abschlussfrage: Wie soll der Staat der Zukunft aussehen?
Es täte der Schweiz gut, die Demokratie und den Kapitalismus zu hinterfragen. Es braucht gesetzliche Rahmenbedingungen, aber es braucht auch eine grössere Selbstbestimmung des Individuums. Wenn wir von Datenschutz sprechen, sprechen wir immer davon, dass der Staat Regeln aufstellen muss, um Daten zu schützen. Das ist ein passives Modell. Ein demokratisch aktives Modell ist die digitale Selbstbestimmung. Es sollte nicht eine staatliche Genossenschaft geben, es sollte mehrere geben, wie es mehrere Banken gibt. Solange die Daten miteinander verlinkt sind, wie sie das im Finanzbereich über SWIFT auch sind, haben wir im Prinzip die Datenökonomie geschaffen. Das gibt der Bezeichnung Demokratie nicht nur ein politisches Gewicht, sondern auch eine ökonomische selbstbestimmte Kraft, die globale Auswirkungen hat. Es täte der Schweiz gut, hier eine Vorreiterrolle zu spielen.

Herzlichen Dank für das Gespräch.

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Open Data als erster Schritt zum Aufbau einer nationalen Dateninfrastruktur

Damit die Behördendaten ihr Nutzenpotenzial für Wirtschaft und Gesellschaft entfalten können, müssen sie umfassend und systematisch zur Verfügung gestellt werden. Von besonderem Interesse sind Basisregister sowie Geodaten zur Lokalisierung dieser Entitäten. Zusammen mit weiteren Behördendaten zu Themen wie Verkehr, Energie oder Gesundheitswesen bilden diese eine immaterielle Infrastruktur, deren Kohärenz, Qualität und Verfügbarkeit über den erfolgreichen Aufbau einer Datenwirtschaft entscheidet. So wie öffentliche Schienen- und Strasseninfrastrukturen die Entwicklung der Industriegesellschaft ermöglicht haben, benötigt die Wissensgesellschaft eine nationale Dateninfrastruktur – Open Data ist der erste Schritt auf diesem Weg.

Daten sind kein «Erdöl»
Obwohl Daten immer wieder als das «Erdöl» des 21. Jahrhunderts bezeichnet werden, ist diese Metapher falsch. Im Gegensatz zu Erdöl können Daten als Infrastrukturressource – vergleichbar einem Leuchtturm – ohne Rivalität genutzt werden. Die beliebige Kopierbarkeit digitaler Daten erlaubt es, diese zu nutzen, ohne jemand anderen an der Mitnutzung zu hindern. Zudem sind Daten ein Investitionsgut, das zur Erstellung von Dienstleistungen und Endprodukten eingesetzt werden kann und für beliebig viele unterschiedliche Zwecke verwendbar ist (OECD 2014: 24).

Die OECD kommt in ihrem Bericht «Data- driven Innovation for Growth and Well- being» zum Schluss, dass Daten eine wichtige Ressource darstellen, die zu neuem Wissen, neuen Produkten, Prozessen und Märkten führen können, und bezeichnet diesen Trend als datenbasierte Innovation (ebd. S. 4). Daten können einerseits als Infrastrukturressource dienen, die grundsätzlich von einer unbeschränkten Anzahl Nutzern für eine unbegrenzte Anzahl Zwecke für Dienstleistungen und Endprodukte eingesetzt werden kann, und andererseits als Input für die Analyse, welche neue Erkenntnisse und automatisierte Entscheidungen erlaubt.

Wertschöpfung mit Daten
Die datenbasierte Innovation ist kein linearer Prozess; Feedback-Loops sowie wiederkehrende Phasen der Wertschöpfung sind Teil des Prozesses (vgl. Abbildung 1). Die Wertschöpfungskette der Daten vom ersten Erfassen bis zur Aussage in der Statistik ist heute allerdings immer noch eine lange Folge von Medienbrüchen. Unterschiedlichste Anforderungen und Systeme erschweren den Be- schaffungs- oder Verarbeitungsprozess für Daten, Informationen und Inhalte. Das verlangsamt den Prozess nicht nur, sondern mindert auch die Qualität der Daten und erschwert deren Interpretation unnötigerweise.

data-value-cycle

Abb. 1: Der Data Value Cycle (OECD 2014: 23)

Der positive Einfluss datenbasierter Innovation ist nicht auf den ICT-Wirtschaftszweig limitiert. Die Tätigkeiten von Finanzdienstleistern sowie Firmen in den Bereichen Business und Professional Services sind äussert datenintensiv, diese Unternehmen werden daher in Zukunft noch vermehrt in die Entwicklung datenbasierter Innovationen investieren. Daneben sieht die OECD im Gesundheits- und im Ausbildungssektor sowie in der öffentlichen Verwaltung Chancen für datenbasierte Innovationen, die in verhältnismässig kurzer Zeit grosse Auswirkungen haben können (ebd. S. 5).

Data Governance
Um datenbasierte Innovation zu fördern, braucht es eine strategische Steuerung und Koordination der Datenproduktion, Datenpublikation und Datennutzung des Bundes über die organisatorischen Grenzen der Verwaltung hinweg («Data Governance»). Damit Daten als Infrastrukturressource genutzt werden können, benötigt es insbesondere geeignete Rahmenbedingungen für den Zugang («access») zu den Daten sowie das Teilen («sharing») und die Interoperabilität («interoperability») der Daten. Für die Regelung des Datenzugangs eröffnet sich ein Spektrum von geschlossenen Daten, die nur dem Data Owner zugänglich sind, bis zu offenen Daten, zu welchen die Öffentlichkeit ohne Einschränkungen Zugang hat. Auch für die Weiternutzung der Daten eröffnen sich verschiedene Optionen, von der Unterbindung jeglicher Weiternutzung bis zur freien Weiterverwendung ohne jede Einschränkung («public domain»). Das wichtigste Hindernis für den freien Fluss der Daten zwischen potenziellen Nutzern sind Datensilos. Gerade auch innerhalb grosser Firmen und in der öffentlichen Verwaltung behindern diese den freien Fluss der Daten über organisatorische Grenzen hinweg. Daher muss die Data Governance insbesondere auch die Vernetzung und Integration der Datenbestände innerhalb einer Organisation regeln. Linked Data ist ein wichtiger technischer Ansatz, um diese Anfor- derung an die Vernetzung und Integration von Datenbeständen über organisatorische Grenzen hinweg zu erfüllen. Das Programm «Good Basic Data for Everyone» in Dänemark ist ein gutes Beispiel für den erfolgreichen Aufbau einer nationalen Dateninfrastruktur. Die Grundannahme besteht darin, dass die Öffnung qualitativ hochstehender Daten als Infrastruktur Behörden ermöglicht, ihr Kerngeschäft organisationsübergreifend besser erfüllen zu können. Zusätzlich gilt in Dänemark die Datenliberalisierung als Innovationstreiber. In Grossbritannien ist seit 2013 ein ähnliches Programm unter dem Namen «National Information Infrastructure» in Gang.

Ausgangspunkt Open Data
Seit wenigen Jahren haben in der Schweiz einzelne Bundesämter, Kantone und Städte damit begonnen, Behördendaten punktuell der Öffentlichkeit als Open Data zur freien Nutzung zur Verfügung zu stellen. Das ist erfreulich und de facto ein erster Schritt auf dem Weg zu einer nationalen Dateninfrastruktur. Aber es ist bei Weitem nicht ausreichend. Damit die Behördendaten ihr enormes Nutzenpotenzial für Wirtschaft, Gesellschaft und Kultur effektiv entfalten können, müssen sie umfassend und systematisch zur Verfügung gestellt werden. Von besonderem Interesse sind dabei diejenigen Basisdaten, welche in allen Lebensbereichen der Wissensgesellschaft permanent zur Anwendung kommen: Register zu Personen, Firmen und Gebäuden, Adressen sowie Geodaten zur Lokalisierung dieser Entitäten.

«Typically, Key Registers hold essential and frequently used public sector information pertaining to persons, companies, land, buildings and other ‹infrastructural› elements critical to the proper functioning of government. The rationale for establishing a System of Key Registers is the notion that it is in fact infrastructure that is indispensable for fulfilling governmental policy ambitions and societal needs in the context of the evolving (digital) relationship between a government and its citizens and companies.» (de Vries/ Pijpker 2013: 4).

Zusammen mit weiteren Daten des öffentlichen Sektors, z.B. von Verkehr, Energie, Gesundheitswesen, öffentlichen Finanzen oder Wetter, bilden diese Basisdaten eine immaterielle Infrastruktur, deren Kohärenz, Qualität und Verfügbarkeit über den erfolgreichen Aufbau einer Datenwirtschaft und -kultur  entscheidet.

Vision Nationale Dateninfrastruktur Schweiz
Die EU-Kommission sieht die Realisierung eines digitalen Binnenmarktes als eine politische Priorität. Die Infrastruktur – inklusive Dateninfrastruktur – ist auch aus ihrer Perspektive eine zentrale Voraussetzung, um das Potenzial der digitalen Wirtschaft auszuschöpfen. Will die Schweiz in den kommenden Jahren das Potenzial datenbasierter Innovationen für wirtschaftliches Wachstum und soziales Wohlergehen nutzen, dann ist die Erschliessung und Vernetzung der bis anhin in einzelnen Silos isolierten Datenbestände der öffentlichen Verwaltung und des gesamten öffentlichen Sektors eine zwingende Voraussetzung. Die nationale Dateninfrastruktur muss beginnend bei den Basisregistern für Unternehmen, Gebäude und Personen sowie bei den Geobasisdaten alle Datensätze aus Bereichen wie Gesundheit, Energie, Verkehr, Erziehung etc. umfassen, welche für das Funktionieren der Schweiz relevant sind. Diese Datenbestände sind nicht länger als isolierte Installationen zu betrachten, sondern als Teile einer übergeordneten immateriellen Infrastruktur, welche die Entwicklung datenbasierter Dienstleistungen und die Gewinnung relevanter Erkenntnisse zur Schweiz ermöglicht. Diese Infrastruktur muss den Zugang zu den Daten über Onlinedatenkataloge, Download-Services, API etc. so offen und einfach wie möglich gestalten und nur dort einschränken, wo es rechtliche Auflagen wie der Schutz der Privatsphäre zwingend verlangen. Nebst den Basisdaten sowie Daten aus verschiedenen Wirtschafts-, Verwaltungs- und Wissenschaftsbereichen sind Verzeichnisse der Datenbestände, Referenzdaten, Terminologien und weitere Hilfsmittel zur Erschliessung der Daten Bestandteil der Dateninfrastruktur.

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Abb. 2: Nationale Dateninfrastruktur

Die nationale Dateninfrastruktur soll die Erstellung von datenbasierten Dienstleistungen und Applikationen über unterschiedliche Anwendungsbereiche hinweg mit minimalem Aufwand ermöglichen. Sie ist Plattform und Motor für organisationsübergreifende Zusammenarbeit und datenbasierte Innovationen.


Quellen


 

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Daten als Innovationstreiber der intelligenten Stadt

Daten sind schon als das “Öl des 21. Jahrhunderts“ bezeichnet worden. Daten werden aber auch die Grundlage bilden für viele Prozesse in der intelligenten Stadt der Zukunft – der Smart City. Dazu wir eine Plattform notwendig sein, in der Daten von unterschiedlichsten Quellen – Sensoren und dem Internet der Dinge, offenen Daten, Behördendaten, Daten aus sozialen Medien sowie von weiteren Drittanbietern – verarbeitet, verknüpft und analysiert werden können, um wertvolle Informationen zu extrahieren und als Linked Open Data verfügbar zu machen. Darauf aufbauend können sowohl Städte wie auch private Anbieter neuwertige Anwendungen und Dienstleistungen anbieten; die Plattform wird dadurch zu einem Standortfaktor und zu einem Innovationstreiber.

Mit der zunehmenden Digitalisierung kommen neue Herausforderungen auf die Gesellschaft zu. Gleichzeitig findet eine verstärkte Urbanisierung statt. Die gesellschaftlichen Herausforderungen manifestieren sich so in der Stadt am deutlichsten: Verdichtung, öffentlicher Verkehr, effizienter Umgang mit Ressourcen wie Energie und Wasser, Sicherheit, und – zentral für den Stadtbewohner – Verbesserung der Lebensqualität. Deshalb ist es lohnenswert, die gesellschaftlichen Herausforderungen zuerst im urbanen Umfeld anzugehen; auch eine neuere OECD-Studie (OECD, 2015)  bezeichnet „Städte als Hub für datengetriebene Innovation“.

Im Juli 2016 ist dazu ein von der BFH koordiniertes Forschungsprojekt mit dem Namen „City Platform as a Service – Integrated and Open“, oder kurz CPaaS.io, gestartet. Das Projekt ist ein Kollaborationsprojekt zwischen Partnern aus Europa und Japan und wird unter Horizon 2020 sowie von der japanischen NICT gefördert. Es hat zum Ziel, eine Cloud-basierte Plattform für Städte und urbane Regionen zu bauen, die die Basis für eine urbane Dateninfrastruktur und für Innovation in der Stadt darstellt. Die Notwendigkeit einer solchen Plattform wird z.B. durch eine Studie (Vega-Gorgojo et al., 2015) gestützt: In der Studie wird betont,  dass „die Stadt Plattformen benötigen wird, welche die Digitalisierung sowie die Nutzung von Daten, kulminierend in Big Data, unterstützt“, und dass „die Smart City mit Plattformen arbeiten muss, auf welchen Daten analysiert und mit anderen Quellen geteilt werden können.“

smart-city-innovation

Das Ziel einer Innovationsplattform ist hoch gesteckt. Es geht nicht nur um die Realisierung einer technischen Plattform, oder um die Verbindung von komplementären Technologien wie das Internet der Dinge, Big Data und Cloud. Das machen andere Projekte auch. Smart City Innovation bedeutet, dass mit der Plattform bzw. mit neuartigen Anwendungen und Dienstleistungen, welche auf der Plattform aufsetzen, ein echter Mehrwert für die Gesellschaft und für die Akteure in der Stadt – Einwohner, Besucher, Privatunternehmen sowie die öffentliche Verwaltung – erbracht wird.

Um dies zu erreichen, muss die Plattform offen sein, sowohl was die Einbindung von weiteren Datenquellen betrifft, als auch den Zugang von Dritten zu den Daten (Stichwort Open Data), natürlich unter Wahrung des Datenschutzes. Im städtischen Umfeld ist hier insbesondere die Einbindung von offenen Behördendaten von Interesse. Dem Projekt kommt hierbei zu Gute, dass immer mehr Behörden diesem Trend folgen und ihre Daten auf Open Data Portalen publizieren – in der Schweiz z.B. auf opendata.swiss, aber auch die Stadt Zürich ist einer der Pioniere auf diesem Gebiet. CPaaS.io wird hier noch einen Schritt weitergehen und die relevanten Daten auch als Linked Data zur Verfügung stellen. Damit sind die Daten semantisch annotiert und auch mit Metadaten versehen, z.B. zur Provenienz und der Qualität der Daten. Dies erst ermöglicht eine vereinfachte maschinelle Einbindung und Nutzung der Daten in weiteren Anwendungen. Davon kann beispielsweise während Grossveranstaltungen profitiert werden: In welche Richtung bewegen sich Besucherströmen? Wie wurde der öffentliche Verkehr auf die aktuelle Situation angepasst? Wie wird auf Gefahrensituationen, Unfälle, Wettersituationen etc. reagiert?

Um für die Gesellschaft nutzbringende Anwendungen zu identifizieren, im Projekt zu implementieren, und damit auch den Nutzen der Plattform validieren zu können, ist die Einbindung von Städten von zentraler Bedeutung. Das Projekt hat dazu Kooperationen mit mehreren Städten aufgleisen können, welche bereits über Erfahrungen in den Bereichen Open Data oder Smart City verfügen. In Europa sind das Amsterdam, Murcia und Zürich, und in Japan Sapporo, Yokosuka und Tokyo. In mehreren von diesen Städten sind Feldversuche geplant.

Wir sind davon überzeugt, dass je länger je mehr Daten eine wichtige Grundlage bilden, um die gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Herausforderungen meistern zu können. Basierend auf Dateninfrastrukturen, wie sie CPaaS.io liefern werden, werden neue Anwendungen und Dienstleistungen angeboten, und die Transparenz wird erhöht. Und für Städte wird dies zu einem wichtigen Standortfaktor, denn innovative Unternehmen werden sich bevorzugt dort ansiedeln, wo solche Plattformen vorhanden sind, die sie für die Erbringung ihrer Dienstleistungen nutzen können.


Projektdetails
Laufzeit: 30 Monate. Partner: Berner Fachhochschule, AGT, NEC, Odin Solutions, The Things Network, Universität Surrey, YRP Ubiquitous  Networking Laboratory, ACCESS Co., Microsoft Japan, Ubiquitous Computing Technology Corporation, Universität Tokyo.

Danksagung
logo-euDas Projekt wird finanziert durch das Forschungs- und Innovationsprogramm Horizon 2020 der Europäischen Union (Grant Agreement n° 723076) sowie der NICT in Japan (Management Number 18302).


Quellen

  • OECD (2015). Data-Driven Innovation: Big Data for Growth and Well-Being. Paris: OECD Publishing, S. 379ff.
  • Vega-Gorgojo, G., et al. (2015). Case study reports on positive and negative externalities. EU FP7 Project BYTE, S. 141 & 138.
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