Mehrwert durch Geo-Milieu-Daten? Die Nutzung kleinräumiger kommerzieller Daten für kommunale Fragestellungen.

Abstract

Die Nutzung kommerziell angebotener kleinräumiger Daten gewinnt in Privatwirtschaft und Wissenschaft zunehmend an Bedeutung. Auch für Kommunen und deren Fachplanungen ist die Nutzung solcher Daten eine attraktive Option. Bislang liegen jedoch kaum (dokumentierte) Validierungen hierzu vor. Der vorliegende Werkstattbericht setzt an dieser Stelle an und möchte den (Mehr-)Wert kommerzieller kleinräumiger Daten für kommunale Analysen und Fachplanungszwecke ausloten. Hierfür wurde exemplarisch untersucht, inwiefern sich die Daten der Firma microm dafür eignen, Segregation von Kitas in Mülheim an der Ruhr abzubilden. Beim Abgleich der amtlichen und kommerziellen Daten zeigt sich zunächst sowohl auf der kommunalen als auch auf der kleinräumigen Ebene eine gute Passung. Überträgt man die Daten wohnortbasiert auf die Kinder der Stadt Mülheim an der Ruhr und betrachtet die Unterschiede beim Kita-Besuch, lassen sich soziostrukturell benachteiligte und privilegierte Kitas gut identifizieren. Milieuspezifische Kita-Wah-len lassen sich hingegen (zumindest) mit diesem Verfahren nicht valide abbilden, da die Unterschiede in den Wahrscheinlichkeiten zu gering sind.The use of commercially available small-scale data is becoming increasingly important in private business and in science. The use of such data is also an attractive option for municipalities and their sectoral planning. Up to now, however, there have been scarcely any (documented) validations available for this purpose. The current workshop report draws on this point and aims to explore the (added) value of commercial, small-scale data for municipal analysis and sectoral planning purposes. For this, the suitability of data of the company microm was examined for depicting the segregation of nurseries in Mülheim an der Ruhr in North Rhine-Westphalia. When comparing official and commercial data, a good fit was initially found at both the municipal and small-scale levels. When the data is applied to the children of Mülheim an der Ruhr according to their place of residence, differences in nursery attendance are observed and socio-structurally disadvantaged as well as privileged nurseries are easy to identify. However, a milieu-specific selection of a nursery by the parents cannot be validly mapped with this method, since the differences in probabilities are too small.