Schritt 1: Entwicklung hypothesengetriebener Personas
Ziel
Erstellen von ersten, auf Annahmen basierenden Personas, die die unterschiedlichen Gruppen in der Stadt repräsentieren, um deren Bedürfnisse und Verhaltensweisen besser zu verstehen.Vorgehen
Personas definieren: Zunächst werden mithilfe von Workshops, Experteninterviews und verfügbaren demografischen Daten (z. B. Altersverteilung, Einkommensniveau, Bildungsstand) erste Annahmen über die Bewohner, Touristen und Pendler der Stadt entwickelt. Es wird überlegt, welche unterschiedlichen Bedürfnisse, Gewohnheiten und Erwartungen die einzelnen Gruppen haben könnten. Beispiele für Personas:-
-
- Die junge Familie: Ein Paar in den Dreißigern mit zwei kleinen Kindern. Sie wünschen sich sichere Spielplätze, gute Kinderbetreuungsmöglichkeiten und Wohngebiete, die von Verkehrs- und Umweltbelastungen verschont bleiben.
- Der Pendler: Ein 45-jähriger Berufspendler, der täglich von einem Vorort nach Rostock zur Arbeit fährt. Ihm sind zuverlässige öffentliche Verkehrsmittel, Stauvermeidung und ausreichend Parkmöglichkeiten wichtig.
- Der Tourist: Eine 60-jährige Frau, die Rostock für einen Kurzurlaub besucht. Sie interessiert sich für kulturelle Sehenswürdigkeiten, maritime Erlebnisse und möchte einen einfachen Zugang zu touristischen Informationen haben.
- Der Senior: Ein 75-jähriger Rentner, der sich leicht zugängliche Gesundheitsangebote, gut ausgebaute Fußwege und barrierefreie öffentliche Verkehrsmittel wünscht.
-
Mehrwert
Diese Personas helfen dabei, erste Annahmen über die Bedürfnisse der verschiedenen Gruppen zu treffen, um auf dieser Basis die Stadtentwicklung und Bürgerbeteiligung besser planen zu können.Schritt 2: Validierung und Weiterentwicklung zu datenbasierten Personas
Ziel
Überprüfung und Anpassung der hypothesengetriebenen Personas anhand realer Daten, um ein genaueres Bild der Gesellschaft zu erhalten.
Vorgehen
Datenquellen nutzen: Im nächsten Schritt werden Daten aus verschiedenen Quellen analysiert, um die Hypothesen der Personas zu überprüfen und anzupassen. Dazu gehören:
- Mobilitätsdaten (z. B. Nutzung von ÖPNV, Fahrradverleihsystemen).
- Soziale Medien und Feedback-Tools, um die Meinungen und Bedürfnisse der Bürger zu erfassen.
- Umwelt- und Verkehrsüberwachungsdaten, um die Belastungen in verschiedenen Stadtteilen zu bewerten.
- Statistische Daten (z. B. Bevölkerungsstruktur, Wohnverhältnisse).
Datenanalyse und Anpassung der Personas: Durch die Auswertung dieser Daten können Annahmen validiert oder widerlegt werden. Beispielsweise könnte die Annahme, dass Senioren vorrangig öffentliche Verkehrsmittel nutzen, durch reale Daten widerlegt werden, wenn sich herausstellt, dass viele Senioren eher Taxidienste nutzen.
Erstellung neuer, datenbasierter Personas:
- Die junge Familie bevorzugt Stadtteile mit Zugang zu Bildungseinrichtungen und Freizeitmöglichkeiten, was durch die Analyse der Wohnortverteilung und Nutzungsdaten von städtischen Dienstleistungen bestätigt wird.
- Der Pendler hat eine hohe Unzufriedenheit mit der Parkplatzsituation, was durch die Analyse von Verkehrsdaten und Bürgerfeedback unterstützt wird.
Mehrwert
Diese datenbasierten Personas geben ein realistisches Bild der Gesellschaft und ermöglichen es, gezieltere Maßnahmen zu planen, die den tatsächlichen Bedürfnissen der Bürger entsprechen.
Schritt 3: Entwicklung eines digitalen Zwillings und Durchführung von Simulationen
Ziel
Entwicklung eines digitalen Zwillings, der als realitätsnahes Modell der Stadtbevölkerung dient und es ermöglicht, verschiedene Szenarien zu simulieren.
Vorgehen
Erstellung des digitalen Zwillings: Die datenbasierten Personas werden in einen digitalen Zwilling integriert, der die verschiedenen Bürgergruppen und deren Verhalten simuliert. Dabei werden zusätzlich Geodaten, Verkehrsdaten, Umweltdaten und Echtzeitinformationen eingebunden.
Simulationsmöglichkeiten:
- Verkehrssimulation: Durch den digitalen Zwilling kann simuliert werden, wie sich der Bau einer neuen Straße auf den Verkehrsfluss, die Luftqualität und das Pendlerverhalten auswirken würde.
- Bürgerbeteiligung: Die Bürger können durch digitale Plattformen ihre Meinung zu geplanten Maßnahmen äußern. Die Simulation zeigt, welche Auswirkungen Bürgerfeedback auf die Umsetzung haben könnte.
- Notfallszenarien: Simulationen könnten zeigen, wie sich extreme Wetterereignisse auf die Mobilität und die Sicherheit der Bürger auswirken und welche Maßnahmen die Stadt ergreifen sollte.
Interaktive Bürgerplattformen: Der digitale Zwilling kann in interaktive Bürgerplattformen integriert werden, auf denen die Bürger Simulationen sehen und ihre eigenen Vorschläge einbringen können. Beispielsweise könnte ein Bürger simulieren, wie sich mehr Grünflächen auf seine Wohnumgebung auswirken würden.
Mehrwert
- Bessere Planung: Stadtplaner können mithilfe des digitalen Zwillings fundierte Entscheidungen treffen, die auf realen Daten basieren.
- Optimierte Bürgerbeteiligung: Bürger sehen in den Simulationen direkt die Auswirkungen ihrer Vorschläge, was die Akzeptanz und Beteiligungsbereitschaft steigert.
- Proaktive Verwaltung: Die Stadtverwaltung kann zukünftige Herausforderungen frühzeitig erkennen und gezielte Maßnahmen zur Verbesserung der Lebensqualität entwickeln.
Fazit
Der digitale Zwilling der Gesellschaft der Stadt Rostock ist ein mächtiges Werkzeug, um eine datengestützte, transparente und bürgernahe Stadtentwicklung zu fördern. Durch die iterative Entwicklung von hypothesengetriebenen zu datenbasierten Personas bis hin zu einem dynamischen, digitalen Zwilling können Politik und Verwaltung die Bedürfnisse der Bürger besser verstehen und darauf eingehen, Simulationen durchführen und somit eine smarte, zukunftsfähige Stadt gestalten.