Angesichts der angestrebten Energiewende in Deutschland steigen die eigentümerseitigen Finanzierungen für energetische Sanierungsmaßnahmen von Gebäuden. Für die Mieter:innen bedeutet dies einen Anstieg der Mietpreise und im extremsten Fall einen hohen finanziellen Druck, der zur Entscheidung für einen Umzug bewegen kann (siehe hierzu „Erkennen von Verdrängung und Aufwertung in Quartieren“). Es stellt sich die Frage, wie urbane digitale Zwillinge auch bei solchen komplexen Fragestellungen gewinnbringend eingesetzt werden können.
Urbanen Raum klimafreundlich und zugleich sozial gerecht entwickeln: Diesem Thema widmet sich das City Science Lab der HafenCity Universität Hamburg in einem dritten Realexperiment im Rahmen des CUT-Projektes. Erforscht wird die Frage nach der Co-Kreation von Algorithmen anhand des Anwendungsfalls von energetischer Modernisierung und damit verbundenen Gentrifizierungseffekten. Während der transdisziplinären Zusammenarbeit mit verschiedensten Akteuren wurden neue Tools und Prozesse konzipiert, experimentell getestet und erforscht. Im kollaborativen Prozess wurden zwei Modelle auf unterschiedlichen Skalen erstellt, ein Gesamtstadt-Modell und ein Stadtbezirks-Modell. Diese dienen dem Zweck, die vielfältigen Zusammenhänge mit ihren jeweiligen maßstabsabhängigen Betrachtungsweisen verstehen und abbilden zu können. Gleichzeitig dienen die entwickelten Modelle als Test für die Urban Model Platform als verbindende Schnittstelle.
Insbesondere in Simulationsmodellen, die soziale Aspekte abbilden, finden sich viele “einprogrammierte” Annahmen wieder, die oftmals kaum Beachtung finden und selten transparent dargelegt oder ausgehandelt werden. Um genau diese Annahmen im Sinne einer integrierten Stadtentwicklung offenlegen und gemeinsam entwickeln zu können, hat das City Science Lab einen Co-Modellierungsprozess praxisnah getestet und erforscht, um verschiedene Stakeholder in den Modellierungsprozess zu integrieren. Im Rahmen des dritten Realexperiments wurde der Prozess in zwei parallel ablaufenden Handlungssträngen durchgeführt: Einem Multi-Stakeholder-Prozess und einem technologischen Implementierungsprozess. Anhand von insgesamt vier Workshops mit Beteiligten aus der Hamburger Behörde für Stadtentwicklung und Wohnen, der kommunalen Stadtentwicklungsgesellschaft, Bezirksinitiativen, Mieterschutzorganisationen, Grundeigentümerverbänden, privaten Stadtplanungsbüros und Bewohner:innen des betrachteten Stadtviertels Rothenburgsort in Hamburg wurden vielfältige Stakeholder in die Co-Modellierung miteingebunden. Im Rahmen der Co-Modellierung (oder partizipativen Modellierung) werden unter anderem die Wahl von geeigneten Datenquellen und Modellparametern, wie in diesem Fall wichtige Akteure, Ressourcen und Prozesse diskutiert. Somit können sowohl einseitige Prägungen als auch „Blindspots“ und Fehlannahmen innerhalb der Modellierung schneller erkannt und reduziert werden. Szenarien und Möglichkeiten zur Handlung können gemeinsam erarbeitet, diskutiert und im besten Fall simuliert werden.
Als Gesamtstadt-Modell wurde im zweiten Workshop ein System Dynamics Modell mit dem InsightMaker Tool entwickelt. Die kollaborative Zusammenarbeit schafft einen Raum zum Austausch, sodass neben wichtigen Modellparametern und deren Beziehungen auch geeignete Datenquellen diskutiert und ausgehandelt werden können. Ferner wurde das Gesamtstadt-Modell in sieben Submodelle gegliedert, die jeweils unterschiedliche Teilaspekte in den Fokus nehmen. Diese lauten wie folgt:
- Bevölkerung und Wohnen
- Maßnahmen der energetischen Modernisierung
- Wärmeversorgung der Gebäude
- Energie und Klima
- Modernisierungsmieterhöhung
- Lebenshaltungskosten
- ökonomische Gentrifizierung
Innerhalb dieser Submodelle können Beziehungen und Annahmen von Parametern auf der InsightMaker Plattform genauer untersucht und bearbeitet werden.
Aufbauend auf das Gesamtstadt-Modell wurde im dritten Workshop ein agentenbasiertes Bezirks-Modell des Hamburger Stadtteils Rothenburgsort, unter anderem mit Einbezug der Bewohnenden entwickelt. Als Modellierungsumgebung wurde die offene und agentenbasierte Simulationssoftware NetLogo gewählt, da diese im Vergleich zum InsightMaker Tool räumliche Zusammenhänge abbilden kann.
Video zur Durchführung des dritten Realexperiments
Die Grundlage beider Modellierungen bildeten die im Workshop gesammelten und priorisierten Aspekte. Dazu gehören neben den allgemeinen Zusammenhängen auch spezifische Akteure, deren Ressourcen, die wichtigsten Prozesse Verdrängung und Mieterhöhung sowie die Interaktionen aller Aspekte. Mit Hilfe der Hamburger Urban Data Platform, des letzten Zensus 2011 und weiteren Daten der teilnehmenden Stakeholder wurden beide Modelle mit einer Datengrundlage versehen, die neben den modellierten Zusammenhängen die Grundlage für die Simulationsmodelle bilden. Gleichzeitig sind beide Modelle lediglich Startpunkte, um die Zusammenhänge besser zu erkunden. Im Rahmen der beschränkten Zeit des Realexperiments sind diese prototypisch entwickelt und erfordern für aussagekräftige Szenarien weitere Validierung.
Wie in der vorangegangenen Beschreibung des Realexperiments erkenntlich wurde, setzt sich ein Modellierungsprozess aus vielen Entscheidungen bezüglich der Grenzsetzung und Ausformulierung der zu betrachtenden Parameter, deren Verhalten und Interaktionen zusammen. Aufgrund der Vielzahl an Optionen ein Modell zu konzipieren, besteht die Möglichkeit durch den Einbezug einer Bandbreite an Praxisakteuren eine robustere Grundlage für Entscheidungsfindungen zu schaffen. Um solche partizipativen Modellierungsprozess besser in mit Stadtentwicklungsprozessen zu verbinden, zeigt das folgende Video exemplarisch den Ablauf eines solches Prozesses:
Video zu Co-Modellierung in digitalen Stadtzwillingen
Redaktion: Rico Herzog und Viktoria Probst