Framework zur Erstellung komplexer,räumlicher Vergleichsindizes auf Basis offener Daten – Anwendung am Beispiel der Fahrradfreundlichkeit in Städten Baden-Württembergs

Nina Kirschner, Julian Bruns, Andreas Abecker, Johannes Kutterer, Detlef Günther-Diringer

Um Objekte, Orte oder Regionen bezüglich einer komplexen, qualitativen, abstrakten Eigenschaft möglichst objektiv zu bewerten und damit auch vergleichen zu können, kann man sie solange rekursiv auf einfachere, konkretere Eigenschaften zurückführen, bis man bei Merkmalen (Indikatoren) angekommen ist, die sich quantitativ, und idealerweise auch objektiv, beschreiben lassen. Kann man die entsprechenden Merkmalswerte auf Basis von (offenen) Datenquellen bestimmen, ist die Berechnung eines solchen Vergleichswertes u. U. sogar automatisierbar. Eine solche aufwendige Aggregation von Merkmalswerten wird dann als komplexer Vergleichsindex (KVI) bezeichnet. In diesem Beitrag wird ein methodisches Framework entwickelt, mit dem ein KVI für räumliche Objekte mithilfe offener Daten berechnet werden kann. Dieses erfüllt die folgenden Anforderungen: Die Werte des Index müssen quantitativ sein, seine Berechnung muss transparent sein, der Index muss anpassbar und verfügbar sein, er muss sich allein aus offenen Daten berechnen lassen und er muss für jeden nutzbar sein. Der Ansatz wird auf realen Daten und Anwendungsszenarien getestet. Dazu wird exemplarisch ein Vergleichsindex für Fahrradfreundlichkeit von Städten in Baden-Württemberg berechnet. Die Ergebnisse sind anschaulich und transparent nachvollziehbar. Im Beispiel sind sie inhaltlich jedoch eher ernüchternd, was auf die heute noch unzureichende Verfügbarkeit und Qualität offener Daten zurückzuführen ist. Dagegen ist der Ansatz methodisch-technisch überzeugend. Die Analysepipeline bietet die Möglichkeit, den Index durch eine Änderung der Gewichte einzelner Indikatoren anzupassen. Damit kann jeder Nutzer individualisierte Indizes für spezifische Zwecke und Anforderungen erstellen, berechnen und visualisieren lassen. Vielversprechende zukünftige Arbeiten – vorausgesetzt, die Datenlage verbessert sich – liegen z. B. im Bereich der Benutzerfreundlichkeit und im Austausch und kollaborativen Weiterentwickeln von KVI.
Schlüsselwörter: Open Data, Vergleichsindex, komplexer Vergleichsindex, zusammengesetzter Index, Geodatenanalyse

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