Automatisierte Detektion von Angsträumen und ihre Auswirkungen auf die nachhaltige Stadtentwicklung

In den letzten Jahren ist der Begriff „Angstraum“ immer weiter in den Fokus der Offentlichkeit geruckt. Um Handlungsempfehlungen fur eine nachhaltige Stadtentwicklung geben zu konnen, gilt es, Raume zu identifizieren, in denen Menschen Angst empfinden. Das Leitthema des vorliegenden Forschungsprojektswar die Entwicklung und Validierung eines Datenmodells zur automatisierten Ableitung von Angstraumen auf Basis von Geoinformationen am Beispiel der Stadt Bochum (NRW). Dafur wurde zunachst auf Basis von Literaturrecherchen ein theoretisches Datenmodell zur systematischen Beschreibung von Angstraumen entwickelt. Anschliesend wurde dieses mit vorhandenen Geoinformationen gefullt, sodass mit Hilfe raumbezogener Analysen potenzielle Angstraume automatisch erzeugt werden konnten. Parallel wurde eine Burgerbefragung durchgefuhrt, durch die, anhand von gezielten Fragen, reale Angstraume sowohl raumlich als auch hinsichtlich ihrer wesentlichen Merkmale standardisiert beschrieben wurden. Im Anschluss wurde durch eine Gegenuberstellung der Befragungsergebnisse mit den automatisiert ermittelten Angstraumen eine Validierung des Datenmodells durchgefuhrt. Durch dieses Vorgehen konnte eine erste Methodik entwickelt werden, um automatisiert aus den in einer Stadtverwaltung zur Verfugung stehenden Geodaten, Bereiche zu identifizieren und zu lokalisieren, in denen ein dringender Handlungsbedarf besteht.