Damit konnten die Radfahrer in London den offenbar besonders gefährlichen Strecken oder Kreuzungen am Tag darauf ausweichen und ihre Routen anders planen. In diesem ersten Schritt ging es also noch gar nicht darum, eine möglicherweise schlechte Verkehrsplanung der Stadtverwaltung anzuprangern, sondern ganz einfach anhand von Daten Tatsachen zu zeigen, damit die Menschen auf diese Information rasch reagieren können.

Mit Daten Vorhersagen
treffen können

Eine "Smart City" wäre London dann, wenn es natürlich diese Daten nicht nur veröffentlichen, sondern auch für eine bessere Verkehrsplanung nutzen würde. Dabei werden dann viele andere Daten eine Rolle spielen wie zum Beispiel Wetterdaten oder Daten über Baustellen oder Zustände der Straßen, womit wir wieder bei einem klassischen Big-Data-Thema sind: Wenn mittels Datenanalyse Kombinationen einer Vielzahl an großer Datenmengen neue Erkenntnisse entstehen und mittels Predictive Analytics eventuell sogar Vorhersagen getroffen werden können.

Vorstellbar wäre im erwähnten Beispiel auch, dass Radfahrer Daten aus ihren mobilen Endgeräten (etwa Radrouten-Planer) oder von selbst gebauten Sensoren zur Verfügung stellen, um Echtzeit-Radfahrdaten für die Stadtverwaltung ebenso wie für andere Radfahrer zur Verfügung zu stellen - wiederum in Kombination mit Daten zu Verkehrsaufkommen und den Straßenverhältnissen. Das Radfahren 4.0 könnte sich dann mit der Frage beschäftigen, wie man Räder ab Werk mit Sensoren ausstattet bis hin zum selbstfahrenden Rad (dieses wurde von Google noch als Aprilscherz im Vorjahr vorgestellt, ist aber durchaus mittlerweile realer als gedacht).

Unterschiedliche Aspekte
zum gleichen Thema

Die Herausforderungen für die Stadtplanung werden anhand dieses einfachen Beispiels deutlich: Daten rasch verfügbar machen; Daten mit anderen Quellen verknüpfen und neue Erkenntnisse gewinnen; nach Daten suchen beziehungsweise neue Daten erzeugen, die mitunter gar nicht im Einflussbereich der Stadt stehen; in Politik und Verwaltung, aber auch in der Bevölkerung neue Kompetenzen im Umgang mit Daten und Visualisierungen fördern, um letztlich durch eine evidenzbasierte Politikgestaltung die richtigen Maßnahmen zu setzen.

Wie man an diesem kurzen Beispiel sehen kann, sind diese Themen nicht alle so neu, was aber nicht bedeutet, dass sie damit unnötig sind. Sie liefern nur unterschiedliche Aspekte zum gleichen Thema: der Gestaltung unserer Gesellschaft im Zeiten der Verfügbarkeit immer größerer Datenmengen.

Man kann durch viele verschiedene Türen den gleichen Raum betreten. Hauptsache jedoch, man tritt ein, sieht sich um und setzt sich zusammen, um gemeinsam die anstehenden Herausforderungen zu meistern. Nicht nur das Radfahren in den Städten betreffend.