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Forschung

Das Beste aus dem Überwachungszeitalter machen

In der New York Academy of Sciences, 40 Stockwerke über dem Ground Zero, versucht Marta Gonzales dem “Zeitalter der Überwachung” positive Seiten abzugewinnen. “Erinnern Sie sich, was vor zehn Jahren passiert ist”, sagt sie und nickt in Richtung Lower Manhattan. Regierungen hätten nach dem 11. September 2001 begonnen, alles aufzuzeichnen, was sich unter Staatssicherheit einordnen ließ. Und Unternehmen wie Google entdeckten ihren Appetit fürs Datensammeln.

Gonzales, die Assistant Professorin für Zivil- und Umweltingenieurwesen am Massachusetts Institute of Technologie (MIT) ist, forscht rund um das Thema Smart Cities. Da die Datenberge nun einmal da sind, will Gonzales sie auch für ihre Arbeit nutzen. In einem gemeinsamen Projekt mit Katja Schechtner, der Leiterin des Bereichs Dynamic Transportation Systems am Austrian Institute of Technology (AIT) nimmt sie Bewegungsdaten unter die Lupe. “Es gibt Millionen an Menschen, die Entscheidungen in der Gruppe treffen. Die können wir als Informationscluster heranziehen und so Infrastrukturmodelle verbessern”, erklärt die Physikerin.

Stadtleben mathematisch betrachtet
Das amerikanische Team nutzt dazu unter anderem Positionsdaten aus dem Mobilfunk und Nutzungsstatistiken von WiFi-Hotspots - etwa, wie viele Leute zu welcher Zeit bestimmte Access Points nutzen. Um die Bewegungsprofile einzelner Personen geht es dabei nicht. “Mich interessiert nicht, warum Sie irgendwo hingegangen sind, sondern nur Trends”, sagt Gonzales.

Herauskommen soll dabei eine neue wissenschaftliche Grundlage für Mobilitätsnetzwerke, die sich Stadt- und Verkehrsplaner zunutze machen können. Die Forscher wollen klären, wie groß der Einfluss von sozialen Netzwerken auf das öffentliche Stadtleben ist. “Es gilt herauszufinden, wie sich Mathematik verwenden lässt, um den Puls einer Stadt zu beschreiben”, so Gonzales.

Taxiflottendaten als Basis
In Österreich ist der Zugriff auf Daten aus dem Mobilfunkbereich beschränkt. “Ich bekomme nur Daten von Personen, die der Freigabe zugestimmt haben”, erklärt Schechtner und meint damit vor allem Forscher. Im Rahmen einzelner Projekte kann sie mitunter spezielle Bewegungsdaten verwenden, etwa Kameradaten von Bahnhöfen (“keine richtigen Bilder”), die Basis für eine Personenstromanalyse sind. Die wichtigsten Erkenntnisse für ihre Arbeit zieht Schechtner aus den Flottendaten von Taxis. So werden in einem Projekt mit dem Wiener Samariterbund die Routen für Krankentransporte optimiert, um unvorhergesehne Fahrten so billig wie möglich zu halten und gleichzeitig die Wartezeiten für die Patienten nicht zu erhöhen. Das AIT-Team reichert dazu im Voraus bekannte Routinen mit Echtzeitdaten über den Wiener Verkehr an, die aus den Taxidaten herausgerechnet werden.

Staufrei in die U-Bahn
Eine weitere Software von Schechtners Team, bei der Simulationen mit Echtzeitdaten angereichert werden, regelt den Besucherstrom vom Wiener Ernst-Happel-Stadion zur nahe gelegenen U-Bahnstation. “Nach einem Konzert wollen 25.000 Leute auf einmal in die U-Bahn. Um das aufzufangen, müsste die Station die Ausmaße einer Flughafenhalle haben”, schmunzelt Schechtner. Basis für die Applikation ist eine Personenstromsimulation, Sensoren liefern zusätzliche Daten über die Gehgeschwindkeit. Die Sperren und Gänge lassen sich schließlich so kontrollieren, dass die Besucher den Eindruck haben, ständig in Bewegung zu sein, während am Bahnsteig immer nur so viele Personen warten, wie der nächste Zug aufnehmen kann.

“Ich sammle die Daten nicht”
An Kritik, dass sie mit ihrer Forschung einem Big-Brother-Szenario Vorschub leisten könnten, sind die Wissenschafterinnen gewöhnt. “Ich sammle die Daten nicht”, entgegnet Gonzales. Sie der Wissenschaft vorzuenthalten würde nichts daran ändern, dass andere die Daten längst kommerziell nutzen. Von einer Vogel Strauß-Taktik hält auch Schechtner nichts. Sie wünscht sich offene Kommunikation und als Zukunftsvision möglichst ein Gleichgewicht zwischen dem Optimum des Einzelnen und jenem des Systems. Ihre Arbeit soll ein Stück dazu beitragen: “Wir entwickeln Tools, veröffentlichen sie, damit sie jeder benutzen kann und nicht nur jene, die die Daten kontrollieren.”

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