Automatisierte Detektion von Angsträumen und ihre Auswirkungen auf die nachhaltige Stadtentwicklung. - Kelm, Thorsten; Becker, Annette; Klein, Ulrike (My University, 2018)
In den letzten Jahren ist der Begriff "Angstraum" immer weiter in den Fokus der Öffentlichkeit gerückt. Um Handlungsempfehlungen für eine nachhaltige Stadtentwicklung geben zu können, gilt es, Räume zu identifizieren, in denen Menschen Angst empfinden. Das Leitthema des beschriebenen Forschungsprojekts war die Entwicklung und Validierung eines Datenmodells zur automatisierten Ableitung von Angsträumen auf Basis von Geoinformationen am Beispiel der Stadt Bochum (NRW). Dafür wurde zunächst auf Basis von Literaturrecherchen ein theoretisches Datenmodell zur systematischen Beschreibung von Angsträumen entwickelt. Anschließend wurde dieses mit vorhandenen Geoinformationen gefüllt, sodass mit Hilfe raumbezogener Analysen potenzielle Angsträume automatisch erzeugt werden konnten. Parallel wurde eine Bürgerbefragung durchgeführt, durch die, anhand von gezielten Fragen, reale Angsträume sowohl räumlich als auch hinsichtlich ihrer wesentlichen Merkmale standardisiert beschrieben wurden. Im Anschluss wurde durch eine Gegenüberstellung der Befragungsergebnisse mit den automatisiert ermittelten Angsträumen eine Validierung des Datenmodells durchgeführt. Durch dieses Vorgehen konnte eine erste Methodik entwickelt werden, um automatisiert aus den in einer Stadtverwaltung zur Verfügung stehenden Geodaten, Bereiche zu identifizieren und zu lokalisieren, in denen ein dringender Handlungsbedarf besteht.
Keywords: Stadtentwicklung; Stadtraum; Öffentlicher Raum; Öffentliche Sicherheit; Problemraum; Detektion; Risikoanalyse; Geodaten; Datenmodell; Analysemethode; Aufenthaltsqualität