Bürger als Sensoren: Der ultimative Beitrag zur intelligenten Stadtplanung

Wenn es darum geht, die Stadtplanung neu zu definieren, spricht William Eggers über die Wege, die Kinder im Schnee gehen. Sie können einen Stadtplaner beauftragen, um die Gehwege auf einem Spielplatz so zu gestalten, wie es die Menschen tun sollen zum Mitnehmen, sagte der Exekutivdirektor des Deloitte Center for Government Insights. Oder Sie können zusehen, wie Kinder durch den Schnee laufen, die von ihnen befolgten Pfade beobachten und diese als Leitfaden für die Gestaltung der Pfade verwenden.

"Es gibt eine kollektive Intelligenz in Städten", sagte Eggers. „Stadtbeamte können darauf zurückgreifen, um bessere Entscheidungen zu treffen, aber es beginnt mit dem Verständnis dieser Bottom-up-Intelligenz. Das ist dein Ausgangspunkt. “

Eggers spricht in seiner neuen Studie nicht nur über Spielwege, Städte intelligenter machen: Wie die kollektive Intelligenz der Bürger zu besseren Entscheidungen führen kann. Er ist der Ansicht, dass es entscheidend ist, die Weisheit der Massen zu nutzen, um die Wirkung von Smart-City-Technologieinvestitionen zu maximieren.

Er ist auch nicht allein, wenn es darum geht. Führungskräfte des Ingenieurbüros Bax & Co. in Barcelona argumentieren, dass bei Smart Cities zu oft „Lösungen entwickelt werden, ohne die Endbenutzer zu fragen, ob sie die Lösung tatsächlich benötigen. Das Ergebnis sind verschwendete Ressourcen, ein nicht verwendetes Produkt und möglicherweise die Entmutigung, eine wichtige Initiative fortzusetzen. “

Es ist üblich, dass Städte Technologie vor Menschen stellen. „Wir sehen eine Menge davon, wo es in der intelligenten Stadt um Sensoren und Big-Data-Analysen geht, und genau das wird Städte wirklich intelligent machen. Das Ergebnis davon wird eine Menge Geld sein, das ohne viele Ergebnisse ausgegeben wird “, sagte Eggers.

Wie setzt man Menschen an die erste Stelle? Eggers hat eine Reihe von Vorschlägen, die IT-Entscheidungsträger auf dem Weg zu intelligenteren Städten unterstützen sollen.

Die Menschen generieren im privaten Sektor große Mengen nützlicher Informationen, die ein gewisses öffentliches Bewusstsein widerspiegeln, das Städte durch kreative Partnerschaften nutzen könnten. In Boston werden beispielsweise Yelp-Überprüfungen abgehört und Algorithmen auf diese Bürgerdaten angewendet, um potenzielle Verstöße gegen den Gesundheitscode vorherzusagen und Inspektoren effektiver zu entsenden. Die Stadt verwendet ebenfalls Crowdsourcing-Waze-Daten, um das Verkehrsmanagement zu unterstützen.

"Wir geben bereits jeden Tag viel digitale Energie ab, daher sollten wir uns fragen, wie die Stadt diese nutzen kann, um die kollektive Intelligenz zu verstehen", sagte Eggers. In Bostons Fall „denkt die Stadt ständig darüber nach, was die Bürger bereits herausgeben und wie sie dies auf spezifische Weise nutzen können, um die Lebensqualität zu verbessern.“

Städte produzieren als Organismen riesige Mengen an Informationen als natürliches Nebenprodukt ihrer täglichen Aktivitäten. Beamte können intern nachsehen, um diese Informationen zu identifizieren und zu nutzen. Eggers beschreibt die Bemühungen in New York City, die Effizienz der Gebäudeinspektion durch die Erfahrung von Bergbauangestellten zu verbessern, um gefährliche Eigenschaften zu identifizieren.

Die Stadt hatte einige 25,000-Beschwerden wegen illegaler Umbauten von Wohneinheiten erhalten, verfügte jedoch nur über 200-Inspektoren, um die Arbeitsbelastung zu decken. Die Planer brauchten einen Weg, um auf den Grundstücken Fuß zu fassen, auf denen höchstwahrscheinlich ein legitimes und unmittelbares Problem bestand.

„Sie haben mit Hilfe der Bauinspektoren, die seit Jahren vor Ort sind, ein prädiktives Datenmodell erstellt. Dies waren Leute, die den Takt gearbeitet hatten, die wussten, welche Orte Müllhalden waren, und sie konnten ihre Einsichten nutzen, um effektiv eine Triage durchzuführen “, sagte Eggers.

Indem die Intelligenz und die Erfahrung der städtischen Arbeitskräfte genutzt wurden, konnte die Abteilung feststellen, dass die Zahl der Ermittlungen, die zu Leerstandsaufträgen führten, von 13 Prozent auf 70 Prozent anstieg.