Städte setzen bei Stadtenwticklungsfragen wie Mobilität oder Stadterneuerung zunehmend auf datenbasierte Entscheidungsmechanismen. Daten, die in solchen Anwendungsfällen entstehen kommen von vielfältigen Quellen mit verschieden Methoden ihrer Erhebung, Verarbeitung und Verteilung. Zum Beispiel durch stadteigene Sensornetzwerke, partizipative Modelle oder durch den Kauf von Daten von Unternehmen. Oft kooperieren Städte dabei mit Unternehmen, die die Daten erheben, verwalten und verwerten. Diese Unternehmen nutzen die Daten nicht nur zur Optimierung von Stadtentwicklungsfragen, sondern auch um möglichst hohen wirtschaftlichen Nutzen daraus zu ziehen und das Verhalten von Menschen im öffentlichen Raum zu beeinflussen. Dies stellt eine Aneignung und mögliche Fehlnutzung der Ressource Daten dar; das Gut ist nicht mehr zugänglich für die BürgerInnen, die die Daten ursprünglich generiert haben. Kontrolle über diese Daten führt damit auch zur Kontrolle, wie sich Städte entwickeln. Fragen von Daten-Eigentum und -Verantwortung treten in den Vordergrund. Stadtverwaltungen und die BürgerInnen, die sich in der Stadt bewegen, riskieren, dass Stadtentwicklungsfragen aus der Hand eines politischen Diskurses in die Kontrolle von Unternehmen und deren Interessen geraten.
Als Gegenmodell zu diesem Trend von Überwachungskapitalismus und dem Ausbeuten des Guts Daten, ist das Konzept Daten als Gemeingut (engl.: Data as a Commons) in einigen europäischen Städten entstanden. Als solches müssen die Bedingungen der Erhebung von Daten, ihre Verteilung und ihre Anwendungsfälle durch einen politischen Diskurs überprüft und verwaltet werden. Für diese Gouvernance des Guts Daten sind spezifische Methoden notwendig, damit es als Gemeingut verstanden werden kann. Jedoch besteht kein Überblick, welche Arten von Methoden es gibt, die dieses Ziel verfolgen.
Aus diesem Grund setzt sich die Thesis damit auseinander, welche Arten von Methoden einer gleichberechtigten Gouvernance von räumlichen Verhaltensdaten es in europäischen Städten gibt, und schlägt ein Klassifikationsmodell für diese Methoden vor. Hierfür besteht die Thesis aus einem Scoping Review, mit dem der Umfang des Themas Daten als Gemeingut in Städten verstanden soll, sowie aus ausgewählten Interviews mit ExpertInnen aus Stadtverwaltungen und öffentlicher Interessensvertretungen in vier europäischen Städten, die sich eine gleichberechtigte Gouvernance von Daten zum Ziel gesetzt haben.
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Städte setzen bei Stadtenwticklungsfragen wie Mobilität oder Stadterneuerung zunehmend auf datenbasierte Entscheidungsmechanismen. Daten, die in solchen Anwendungsfällen entstehen kommen von vielfältigen Quellen mit verschieden Methoden ihrer Erhebung, Verarbeitung und Verteilung. Zum Beispiel durch stadteigene Sensornetzwerke, partizipative Modelle oder durch den Kauf von Daten von Unternehmen. Oft kooperieren Städte dabei mit Unternehmen, die die Daten erheben, verwalten und verwerten. Diese U...
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