Navigation und Service

Smart CitiesGamification, Prognosemärkte, Wikis & Co: Neues Wissen für die Stadt

Stadt, Land, Daten? Digitalisierung bedeutet: Wissen steht in bisher ungeahntem Umfang zur Verfügung. Daten lassen sich auf neuartige Weise sammeln, verknüpfen und auswerten. Damit verändern sich Kommunikations- und Entscheidungsprozesse in Städten und Stadtforschung. Ob und wie Gamification, Wikis, Prognosemärkte & Co. neues Wissen für die Stadt schaffen können, untersuchte diese ExWoSt-Studie.

Projektlaufzeit: November 2015 – Mai 2018

Ausgangslage

Im Zuge der Digitalisierung erschließen sich durch Verfahren wie Gamification, Wikis, Prognosemärkte und Big-Data-Analysen neuartige Möglichkeiten zur Gewinnung von Wissen. Daraus ergeben sich drei große Herausforderungen:

1. Sammeln und Ordnen von Verfahren: Wie lassen sich neue Formen der Wissensgewinnung, Wissensorganisation und Entscheidungsfindung sinnvoll strukturieren? Wie können kommunale Selbstverwaltung, Stadtentwicklung und Stadtforschung geeignete Verfahren mithilfe einer solchen Strukturierung identifizieren?

2. Bewerten von Verfahren: Welche Kriterien eignen sich, um die Nutzbarkeit und Relevanz zu beurteilen? Wie lassen sich – entsprechend der eigenen Aufgabenstellung und Bedarfssituation – die richtigen Kriterien finden und operationalisieren?

3. Auswählen von Verfahren: Welche Ergebnisse zeigen sich in konkreten Anwendungssituationen? Wie lassen sich diese Ergebnisse von einzelnen Beispielen, die im Forschungsprojekt näher beleuchtet werden, auf andere Situationen übertragen?

Neue Verfahren zur Wissensgewinnung und Entscheidungsfindung werden anhand zahlreicher aktueller Beispiele gesammelt, geordnet, bewertet und ausgewählt.Schematische Darstellung des Vorgehens in der ExWoSt-Studie: "Smart Cities - Gamification, Prognosemärkte, Wikis & Co: Neues Wissen für die Stadt" Quelle: STAT-UP

Ziel

Durch neue Methoden gewonnenes Wissen lässt sich einerseits in der kommunalen Selbstverwaltung nutzen. Hier werden regelmäßig teilweise komplexe Entscheidungen auf Basis unvollständigen Wissens getroffen.

Aber mit welchen Herausforderungen ist diese Nutzung verbunden? Und rechtfertigt die Relevanz der Ergebnisse die möglichen Kosten? Dazu untersuchte das Projektteam, inwiefern Verfahren, die in Unternehmen zur Organisation von Wissen und Entscheidungsfindung zum Einsatz kommen, auf die kommunale Selbstverwaltung übertragen werden können.

Andererseits benötigt die empirische Stadtforschung regelmäßig Daten. Bisher greift sie auf Erhebungen zu, auf Prozessdaten aus Verwaltungsverfahren oder auf Registerauswertungen. Aber diese Daten sind oft nicht aktuell und decken relevante Themenbereiche nur unzureichend ab. Forschungsfragen bleiben deshalb ohne befriedigende Antwort oder werden gar nicht gestellt. Das Projektteam erforschte aus diesem Grund für neue Formen der Erhebung und Auswertung von Daten, ob sie eine präzisere und fundiertere Stadtforschung ermöglichen können.

Schließlich ging das Projektteam der Frage nach, ob selbstorganisierte und kollektive Formen der Wissensorganisation die Kommunikation von und über Stadtentwicklung sowie die Verbreitung von Wissen unterstützen können: Wie lassen sich Beispiele aus verwaltungsfernen Organisationen und dem Internet auf die kommunale Selbstverwaltung und Stadtentwicklung übertragen? Können sich Verfahrens- und Fachwissen sowie gute Beispiele der Stadtentwicklung mithilfe solch neuer und teilweise kollektiv selbstorganisierter Methoden besser und rascher verbreiten?


Auftragnehmer der Studie war STAT-UP Statistical Consulting & Data Science GmbH in Arbeitsgemeinschaft mit Studio | Stadt | Region (München), Urban Progress GmbH (München) und dem Lehrstuhl für Raumentwicklung der Technischen Universität München.

Zusatzinformationen

Logo  Experimenteller Wohnungs- und Städtebau

Kontakt

Dr. Peter Jakubowski
Referat I 5 - Digitale Stadt, Risikovorsorge und Verkehr
Tel.: +49 228 99401-2150

Zum Projekt