Wege durch das Großstadtlabyrinth: GIS-Technologie und die Grenzen zwischen digitaler und physischer Infrastruktur

Mit der Darstellung der Entwicklung der GIS-Technologie und ihrer vielfältigen Anwendungen regen wir eine Diskussion darüber an, ob digitale Karten angesichts ihrer gewichtigen Rolle in der Entscheidungsfindung sowohl im privaten als auch im öffentlichen Sektor ähnlich wie physische und öffentliche Infrastrukturen behandelt werden sollten. Durch die Untersuchung der Risiken und Abhängigkeiten, die durch proprietäre Geodatendienste entstehen, fordern wir eine Neubewertung digitaler Karten im Rahmen der öffentlichen Versorgung und Governance.

Nutzung geografischer Daten in städtischen Räumen

Metropolen des 21. Jahrhunderts sind zunehmend mit der Omnipräsenz mobiler kybernetisch-physischer Systeme (CPS) konfrontiert, die rechnerische und physische Prozesse integrieren und die es ermöglichen urbane Räume effektiv zu überwachen und dabei die Grenzen zwischen der physischen und der digitalen Welt zu verwischen (Lee, 2008). Öffentliche Anwendungsfälle für CPS umfassen stadtweite Funktionen wie Infrastrukturplanung oder das Management öffentlicher Verkehrsmittel. Auch private Entitäten nutzen CPS für die Erstellung oder Aktualisierung digitaler Karten und die Geodatenerfassung für Dienstleistungen wie Lebensmittellieferungen, Restaurantempfehlungen oder Reiseplanungen. Trotz häufiger Nutzung durch öffentliche und private Akteure werden die prominentesten CPS von einer Handvoll privater Unternehmen entwickelt.

Überwachungskapazitäten auf der Grundlage von CPS können passive Datenextraktionsmodalitäten umfassen, wie z. B. die Nutzung von Echtzeitdaten von stationären Kameras in öffentlichen Verkehrssystemen, oder aktive Steuerungsmodalitäten, wie intelligente Ampelsysteme zur Optimierung des Verkehrsflusses. Ein Bereich, in dem passive Datenerfassung und aktive Steuerung zusammenkommen, um Echtzeit-digitale Darstellungen urbaner Räume zu erstellen, ist die Entwicklung und Bereitstellung geografischer Informationssysteme (GIS) (University of Wisconsin-Madison, 2024). Dies wird ermöglicht durch die Miniaturisierung von Computern bis zu dem Punkt, an dem sie in alltägliche Objekte und Aktivitäten eingebettet werden können, die eine allgegenwärtige Integration zunehmend leistungsfähiger Mikroelektronik erlauben (Kandt & Batty, 2021).

Ein sehr kurzer Rückblick in die Geschichte

Heute werden die Märkte für GIS und Geodaten von privaten Akteuren dominiert. Produkte wie Google Maps, Apple Maps und Baidu Maps teilen sich den Markt für Verbraucheranwendungen, während Unternehmen wie HERE und TomTom das Angebot für integrierbare Lösungen im Business-to-Business (B2B) und Business-to-Public (B2P) Sektor erweitern.

Die Entstehung der GIS-Industrie lässt sich bis in die frühen 1960er Jahre zurückverfolgen, einem entscheidenden Moment, als das Zusammentreffen von Informatik, Geografie und Kartografie eine neue Art der Analyse und Visualisierung geografischer Daten hervorbrachte. In den 60er Jahren legte die wegweisende Arbeit von Roger Tomlinson – oft als “Vater des GIS” bezeichnet – am Kanadischen Geografischen Informationssystem den Grundstein für GIS, indem er das Konzept der Überlagerung verschiedener Datensätze auf einer digitalen Karte für umfassende räumliche Analysen einführte (AAG, 2024).

Diese Innovation markierte den Übergang von traditioneller, manueller Kartografie zu digitalen Kartierungstechniken, die die aufkommende Leistungsfähigkeit der Computertechnologie nutzten, um räumliche Daten zu verarbeiten und zu analysieren – und damit den Bereich der Kartierung auch für private Unternehmen geöffnet, der bis zu diesem Zeitpunkt einer restriktiven Kontrolle durch den öffentlichen Sektor unterlag.

Im Laufe der 1970er und 1980er Jahre erlebte die GIS-Branche rasante Fortschritte in der Computertechnologie, einschließlich der Entwicklung ausgefeilterer Software und der Einführung benutzerfreundlicher Schnittstellen, die GIS-Tools einem breiteren Publikum zugänglich machten. Die Gründung des Environmental Systems Research Institute (Esri) im Jahr 1969 durch Jack und Laura Dangermond trieb die Industrie erheblich voran, wobei Esris ArcGIS eine Schlüsseltechnologie im Feld wurde. Ein weiterer Pionier, Open Street Maps (OSM), entstand 2004 als eine Open Source Alternative zu proprietären Systemen, die Crowdsourcing als primäres Medium für die Datenerfassung und -validierung integrierte.

Das Aufkommen des Internets, intelligenter mobiler Geräte und die Verbreitung der GPS-Technologie zum Ende des 20. und Anfang des 21. Jahrhunderts revolutionierten die GIS-Industrie, ermöglichten die Echtzeit-Datenerfassung und erweiterten die Anwendung von GIS in verschiedenen Bereichen wie privatem Transport, Logistik und Arbeitsplatzüberwachung. Die zeitgenössische GIS-Industrie entwickelt sich in Cloud-Computing, Big Data-Analytik und künstlicher Intelligenz weiter, was ihre entscheidende Rolle bei der Bewältigung komplexer räumlicher Herausforderungen und der Gestaltung von Entscheidungsprozessen weltweit unterstreicht.

Die Verflechtung von öffentlichen und privaten Akteuren durchdringt das gesamte Ökosystem der Geodaten. Die meisten GIS-Anbieter proprietärer digitaler Karten, wie Google oder Apple, integrieren umfangreich öffentlich verfügbare Daten, während sie gleichzeitig einen Einfluss darauf ausüben, wie gesellschaftliche Akteure physische Räume erleben, seien es öffentliche Behörden oder private Bürger. Diese Unternehmen ermöglichen es weiterhin, dass Nutzer*innen kontextbezogene Daten beitragen und hinzufügen, wodurch sie die geografischen Entscheidungen und Verhaltensweisen anderer Nutzer*innen formen. Esri, um bei dem Beispiel zu bleiben, erweitert seine weltweiten Partnerschaften mit Städten und Gemeinden, um proprietäre Kartendaten zu vernetzen – trotz der Verfügbarkeit von Open-Source-Alternativen (Anselin et al., 2009).

Eröffnung einer Debatte über die Behandlung digitaler Karten als öffentliche Infrastruktur

Aufgrund der Bedeutung der öffentlichen Daten sowie der Auswirkungen digitaler Karten auf das tägliche Leben der Bevölkerung eröffnen wir hier eine Debatte darüber, inwieweit digitale Karten als digitale öffentliche Infrastruktur angesehen werden können oder sollten (Eaves & Sandman, 2023). Wir schreiben digitalen Karten öffentliche Charakteristiken in der Erstellung, Verwaltung und Nutzung von physischen Karten zu, die stets mit geografischen Souveränitätsfragen und der Autorität des öffentlichen Sektors verbunden waren. 

Hinsichtlich der Infrastrukturcharakteristik teilen wir Brett Frischmanns (2012) Ansicht von öffentlicher Infrastruktur als „gemeinsames Mittel zu vielen Zwecken“. Beispielsweise sind Straßen (das gemeinsame Mittel) ein üblicher Weg, um Personen oder Güter für verschiedene Zwecke zu transportieren — bspw. um zu Krankenhäusern, Schulen, Supermärkten zu gelangen (die vielen Zwecke). Ähnlich ist eine digitale Karte ein Mittel, um die oben genannte Straße und somit den Weg zum endgültigen Ziel zu finden. Öffentliche Behörden überwachen den Straßenbau, üben erheblichen Einfluss auf den Verkehrsfluss aus und haben ein inhärentes Interesse daran, ihren Bürger*innen eine zugängliche und nachhaltige städtische Mobilität zu bieten.

Jedoch könnten die Souveränität der öffentlichen Behörden und der Bürger*innen gefährdet sein, wenn Anbieter digitaler Karten proprietäre „Black-Box-Algorithmen“ (Abadi & Berrada, 2018) nutzen, um Daten auf nicht nachvollziehbare Weise zu sammeln und zusammenzustellen, um Empfehlungen zu erstellen. Da sie im Besitz privater Unternehmen wie Google, Apple oder Baidu sind, können digitale Karten auch offline genommen, verändert oder aufgrund unternehmerischer Interessen eingeschränkt werden – eine inhärente Unzuverlässigkeit und Unvorhersehbarkeit, die der von öffentlicher Infrastruktur geforderten infrastrukturellen Belastbarkeit entgegensteht.

Aufkommende Diskussionen über die Kartierung der Lieferkette digitaler Dienste zeigen, dass digitale Karten nicht das einzige Diskussionsobjekt sein sollten, da sie nur das Endergebnis der Geodatenverarbeitung repräsentieren. Vielmehr sollte der gesamte Prozess untersucht werden, beginnend mit der Frage nach geeigneten Geodatenquellen, Sammelverfahren und Integrationsabläufen (Law et al., 2018).

Daraus ergeben sich drei drängende Fragen: Wie haben sich digitale Kartierungsdienste im Laufe der Zeit zu einer öffentlichen digitalen Infrastruktur entwickelt? Inwieweit sind aktuelle private und öffentliche digitale Dienste von einer kleinen Anzahl privat betriebener digitaler Kartierungsdienste abhängig? Wird das digitale Kartierungsökosystem in Zukunft mit einer größeren Vielfalt an Diensten expandieren, oder werden wir eine zunehmende Konzentration und Monopolisierung erleben? In unserer laufenden Forschung versuchen wir, Antworten und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.

Autor*innen

Philip Meier ist assoziierter Forscher am Humboldt Institut für Internet und Gesellschaft (HIIG).

Dr. Gemma Newlands ist Forschungsdozentin des Fachbereichs KI & Arbeit am Oxford Internet Institute. Als Soziologin erforscht sie die Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf Arbeit und Organisationen, mit einem besonderen Fokus auf Fragen der Überwachung und Sichtbarkeit.

Referenzen

AAG (2024). Roger Tomlinson. Retrieved from https://www.aag.org/memorial/roger-tomlinson-1933-2014/ 

Adadi, A., & Berrada, M. (2018). Peeking inside the black box: a survey on explainable artificial intelligence (XAI). IEEE access, 6, 52138-52160.

Anselin, L., Syabri, I., & Kho, Y. (2009). GeoDa: an introduction to spatial data analysis. In Handbook of applied spatial analysis: Software tools, methods and applications (pp. 73-89). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.

Eaves, D., & Sandman, J. (2023). What is digital public infrastructure?. UCL IIPP Blog. Retrieved from https://medium.com/iipp-blog/what-is-digital-public-infrastructure-6fbfa74f2f8c 

Frischmann, B. M. (2012). Infrastructure: The social value of shared resources. New York.

Kandt, J., & Batty, M. (2021). Smart cities, big data and urban policy: Towards urban analytics for the long run. Cities, 109, 102992.

Law, S., Seresinhe, C. I., Shen, Y., & Gutierrez-Roig, M. (2020). Street-Frontage-Net: urban image classification using deep convolutional neural networks. International Journal of Geographical Information Science, 34(4), 681-707.

Lee, E. A. (2008, May). Cyber physical systems: Design challenges. In 2008 11th IEEE international symposium on object and component-oriented real-time distributed computing (ISORC) (pp. 363-369). IEEE.

University of Wisconsin-Madison (2024). Mapping and Geographic Information Systems (GIS) : What is GIS?. Retrieved from https://researchguides.library.wisc.edu/GIS 

Dieser Blogpost wurde im Original in englischer Sprache verfasst und mit Hilfe von Übersetzungstechnologie ins Deutsche übersetzt.