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Smart City-Plattformen und auf die Digitalisierung angepasste Governance-Strukturen sind ausschlaggebende Bausteine für die Entwicklung von Smart Citys. Im Zuge des Wissenstransfers stellt sich die Frage, welche Erkenntnisse europäische und nordamerikanische Städte bei der Umsetzung ihrer Smart City-Plattformen bereits gewonnen haben. Die nachfolgende Kurzstudie wertet englischsprachige wissenschaftliche Artikel aus, die in den Jahren 2017-2020 zu diesem Thema veröffentlicht wurden.

1. Relevanz von Governance im Smart City-Kontext

Zum einen besteht ein weitgehender Konsens darüber, dass die Städteentwicklung im globalen Norden zunehmend von einem komplexen Netzwerk aus verschiedenen Stakeholdern bestimmt wird. Seine Akteure umfassen insbesondere den Staat auf verschiedenen Ebenen, Wirtschaftssubjekte jeder Größe, die Zivilgesellschaft sowie die allgemeine Öffentlichkeit (Kitchin, 2018, S. 238 f.). Zum anderen lässt sich durch die gesamtgesellschaftliche Digitalisierung ein zunehmender Einsatz digitaler Technologien und Datengenerierung im urbanen Kontext beobachten. Dieser Ansatz eines „intelligenten“ Urbanismus ermöglicht es Städten, ihre städtischen Systeme nachhaltiger und partizipativer zu betreiben (Gupta et al., 2019, S. 2).

Zusammen betrachtet führen diese Entwicklungen dazu, dass eine neue Form der Governance erforderlich ist. In diesem Kontext der datengetriebenen Stadtentwicklung sollte die digitale Stadtverwaltung oder Smart City Governance in der Lage sein, „eine optimalere und effizientere Stadtverwaltung bereitzustellen“ (Mann et al., 2020, S. 1104). Diese Ansicht wird von mehreren anderen Wissenschaftler:innen auf dem Gebiet der intelligenten Stadtentwicklung unterstützt (Jiang et al., 2020, S. 2; Safransky, 2020, S. 200). Aufbauend auf dieser Idee des datengetriebenen Urbanismus wird deutlich, dass eine digitale Stadtverwaltung ihre Arbeitsweise in Bezug auf Smart City-Plattformen definieren muss, da diese Plattformen jene zentralen Datenflüsse verwalten, die das Stadtleben erfassen und beeinflussen (Cuno et al., 2019, S. 2 f.).

Da städtische Datenplattformen eine entscheidende Rolle bei der digitalen Governance spielen, erwächst für jede Smart City die Notwendigkeit einer ordnungsgemäßen Implementierung dieser Plattformen in bestehende kommunale Strukturen. Bisher wurde dieser Facette allerdings nicht die erforderliche Aufmerksamkeit geschenkt (Kitchin et al., 2020, S. 9 f.). Basierend auf dieser Erkenntnis argumentiere ich, dass eine systematische Überprüfung der Erkenntnisse für jede (kommende) Smart City von Vorteil sein könnte. Die Identifizierung dieser Erkenntnisse soll mit Hilfe der folgenden Forschungsfrage beantwortet werden:

Welche Governance-spezifischen Erkenntnisse haben nordamerikanische und europäische Smart Citys durch die Implementierung ihrer Smart City-Plattformen generiert?

Zur Beantwortung der Forschungsfrage werden zunächst die Hauptbegriffe definiert. Als Nächstes wird der methodische Ansatz der systematischen Übersichtsarbeit beschrieben. Im darauffolgenden Abschnitt werden die Ergebnisse der angewandten Methode vorgestellt. Zum Schluss werden die Ergebnisse kurz diskutiert und in Zusammenhang mit weiteren Forschungsperspektiven gesetzt.

2. Begriffsklärungen

2.1 Smart Citys

Smart Citys lassen sich als Städte charakterisieren, die Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) umfassend nutzen, um die Lebensqualität ihrer Bürger:innen zu verbessern und aktuelle Herausforderungen der Stadtentwicklung effektiver zu bewältigen. Die grundlegende Idee ist es, eine Echtzeit-Analysierbarkeit des städtischen Lebens und der Prozesse sicherzustellen, was wiederum genauere Entscheidungsgrundlagen für die Politikgestaltung, Abfallwirtschaft, den öffentlichen Personennahverkehr, die Stadtplanung, die Arbeit der Gesundheitsbehörden usw. ermöglicht (Bibri, 2019a, S. 11).

Abgesehen von Effizienz- und Transparenzgewinnen wird die Entwicklung von Smart Citys mit Kritikpunkten konfrontiert, die von Datenschutzbedenken über technokratischen Kapitalismus bis hin zu sozialer Ungerechtigkeit reichen. Daher wird erwartet, dass aufkommende Smart-City-Konzepte die Eigentumsrechte an personenbezogenen Daten, eine ausgewogene und demokratische Machtstruktur sowie Kapazitäten zur Gewährleistung der Beteiligung und digitalen Kompetenz intelligenter Bürger:innen verinnerlichen (ebd., S. 31; Brynskov et al., 2018, S. 157-159; Mondschein et al., 2019, S. 1; Barns, 2017, S. 6).

Während einige Smart Citys wie Songdo (Südkorea) oder Masdar City (Vereinigte Arabische Emirate) von Grund auf mit IKT neu gebaut werden, werden die meisten Smart Citys peu à peu in bestehende stadtstrukturelle und städtebauliche Konfigurationen integriert (Shelton et al., 2015, S. 15).

2.2 Smart City-Plattformen

Die datengesteuerte und umfassende Stadtentwicklung von Smart Citys erfordert im Kern einen zentralen Hub, um die großen Datenmengen, die durch IKT in einer städtischen Umgebung generiert werden, zu verwalten, auszutauschen und zu synthetisieren (Bibri, 2019a, S. 2). Im Wesentlichen sammeln, organisieren und verarbeiten städtische Datenplattformen die Summe quantifizierbarer Informationen über das städtische Leben, die aufgrund der Digitalisierung zunehmend in „Datenerfassung, Datenverarbeitung und Kommunikationsnetzwerke verstrickt sind […] und massenhafte Datenmengen erzeugen und analysieren” (ebd.). Zu diesen Datenquellen gehören digitale Spuren, die durch wirtschaftliche Transaktionen hinterlassen werden, intelligente Zählersysteme, Verhaltens-GPS-Daten von Beförderungsmitteln und Personen, Videoüberwachungssysteme im öffentlichen Raum und viele weitere (Bibri, 2019a, S. 11 f.; Cuno et al., 2019, S. 6 f.).

Die Auswertung derart umfassender Datenansätze ist selbstverständlich mit praktischen Hindernissen verbunden, die Gupta et al. insbesondere mit dem Risiko von Pfadabhängigkeiten, Schwierigkeiten bei der Interoperabilität und Umwandlung von Datenbeständen sowie deren Fragmentierung beschreiben (Gupta et al., S. 2). Die aufgeführten Bedenken hinsichtlich der Pfadabhängigkeit beziehen sich auf das Phänomen, dass in den letzten Jahren mehrere multinationale Technologieunternehmen wie Microsoft, Samsung, Cisco und die Deutsche Telekom ihr Produktportfolio auf solche leistungsbezogenen Plattformen für Städte erweitert haben (Kourtit et al. 2018, S. 5).

Im Rahmen dieser Studie gilt es anzumerken, dass städtische Datenplattformen keinesfalls mit städtischen Dashboards gleichzusetzen sind. Städtische Dashboards, teilweise auch als Bürger-Dashboards bezeichnet, sind die Vitrinen städtischer Datenplattformen. Ein städtisches Dashboard dient als Kommunikationsinstrument, das relevante Datenflüsse so visualisiert, dass die jeweilige Zielgruppe ihre Stadt besser verstehen kann. Während Entscheidungsträger:innen in die Lage versetzt werden, ihre Pläne auf der Grundlage der angezeigten Echtzeitentwicklungen auf ihre Aktivitäten zu stützen und diese zu überwachen, können sich solche Dashboards mittels der bereitgestellten Transparenz auch positiv auf das Bewusstsein der Bürger:innen in Bezug auf ihre Stadtentwicklung auswirken (Balletto et al., 2018, S. 9 f.).

2.3 Digital Urban Governance

Digital Urban Governance, manchmal auch als Smart City Governance bezeichnet, beschreibt die Regierungsform, die in Smart Citys vorherrscht (Jiang et al., 2020, S. 2). Sie projiziert das Konzept der digitalen Governance auf die Stadtentwicklung und definiert die Verantwortlichkeiten und Rollen aller Beteiligten neu, die die traditionelle kommunale Entwicklung bestimmt haben (Barns, 2017, 2 f.).

In Smart Citys hängt der Einfluss der Stakeholder auf stadtentwicklungsrelevante Entscheidungs- und Beteiligungsprozesse von ihrem Zugang und ihren Kompetenzen in Bezug auf Daten über das Stadtleben, ab. Da die allgegenwärtige Datenerfassung von städtischen Diensten und Prozessen der Schlüssel zu intelligenten Städten ist, ist die digitale Stadtverwaltung bestrebt, einen organisatorischen Rahmen für die Datennutzung bereitzustellen, d.h. „Rollen und Verantwortlichkeiten in Entscheidungsprozessen festzulegen, die den Datenbestand betreffen“ (Lupi, 2019, S. 11).

Ein weiteres relevantes Merkmal der digitalen Governance als Lenkungsform ist die Förderung der IKT-basierten und benutzerfreundlichen Kommunikation zwischen öffentlichen Institutionen, politischen Entscheidungsträger:innen und Bürger:innen, wodurch ein hohes Maß an Bürger:innenermächtigung und Transparenz bei der Gestaltung öffentlicher Dienste sichergestellt werden (Khan et al., 2019, S. 1).

3. Methodik und Ergebnisse

In diesem ersten Teil wurden Grundbegriffe dieser wissenschaftlichen Untersuchung erläutert. Im zweiten Teil wird die methodische Herangehensweise skizziert und im dritten Teil werden die 11 Erkenntnisse dargestellt.

4. Quellen

• Balletto, Ginevra & Borruso, Giuseppe & Donato, Carlo. (2018). City Dashboards and the Achilles’ Heel of Smart Cities: Putting Governance in Action and in Space. 10.1007/978-3-319-95168-3_44.
• Barns, Sarah. (2017). Smart cities and urban data platforms: Designing interfaces for smart governance. City, Culture and Society. 10.1016/j.ccs.2017.09.006.
• Bibri, Simon. (2019a). The Anatomy of the Data–Driven Smart Sustainable City: Instrumentation, Datafication, Computerization and Related Applications. Journal of Big Data. 6. 10.1186/s40537-019-0221-4. Borrego et al., 2014
• Brynskov, Martin & Heijnen, Adriënne & Balestrini, Mara & Raetzsch, Christoph. (2018). Experimentation at scale: challenges for making urban informatics work. Smart and Sustainable Built Environment. 7. 00-00. 10.1108/SASBE-10-2017-0054.
• Gupta, Karan & Yang, Zheng & Jain, Rishee. (2019). Urban Data Integration Using Proximity Relationship Learning for Design, Management, and Operations of Sustainable Urban Systems. Journal of Computing in Civil Engineering. 33. 10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000806.
• Gupta, Anushri & Panagiotopoulos, Panos & Bowen, Frances. (2020). An orchestration approach to smart city data ecosystems. Technological Forecasting and Social Change. 153. 119929. 10.1016/j.techfore.2020.119929.
• Jiang, Huaxiong & Geertman, Stan & Witte, Patrick. (2020). Smart urban governance: an alternative to technocratic ”smartness”. GeoJournal. 10.1007/s10708-020-10326-w.
• Khan, Zaheer & Abbasi, Abdul & Pervez, Zeeshan. (2019). Blockchain and edge computing–based architecture for participatory smart city applications. Concurrency and Computation: Practice and Experience. 32. 10.1002/cpe.5566.
• Kitchin, Rob. (2018). Governance. In: Ash, James & Kitchin, Rob & Leszczynski, Agnieszka: Digital Geographies. SAGE Publications. Thousand Oaks, CA. 237-249.
• Kitchin, Rob & Moore-Cherry, Niamh. (2020). Fragmented governance, the urban data ecosystem and smart city-regions: the case of Metropolitan Boston. Regional Studies. 1-11. 10.1080/00343404.2020.1735627.
• Kourtit, Karima & Nijkamp, Peter. (2018). Big data dashboards as smart decision support tools for i -cities – An experiment on stockholm. Land Use Policy. 71. 24-35. 10.1016/j.landusepol.2017.10.019.
• Lupi, Lucia. (2019). City Data Plan: The Conceptualisation of a Policy Instrument for Data Governance in Smart Cities. Urban Science. 3. 10.3390/urbansci3030091.
• Mann, Monique & Mitchell, Peta & Foth, Marcus & Anastasiu, Irina. (2020). #BlockSidewalk to Barcelona: Technological sovereignty and the social licence to operate smart cities. Journal of the Association for Information Science and Technology. 10.1002/ASI.24387.
• Mondschein, Andrew & Zhang, Zihao & El Khafif, Mona. (2019). Community-Centered Urban Sensing: Smart Engaged Planning and Design in a Dysfunctional Urban Context. International Journal of E-Planning Research. 8. 1-16. 10.4018/IJEPR.2019100101.
• Safransky, Sara. (2020). Geographies of Algorithmic Violence: Redlining the Smart City. International Journal of Urban and Regional Research. 44. 10.1111/1468-2427.12833.
• Shelton, Taylor & Zook, Matthew & Wiig, Alan. (2014). The ‘actually existing smart city’. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society. 8. 13-25. 10.1093/cjres/rsu026.
• Silke, Cuno & Bruns, Lina & Tcholtchev, Nikolay & Lämmel, Philipp & Schieferdecker, Ina. (2019). Data Governance and Sovereignty in Urban Data Spaces Based on Standardized ICT Reference Architectures. Data. 4. 16. 10.3390/data4010016.