Premiere für den Datendialog Fokus in Berlin

Eine ausgewählte Gruppe von 8 Teilnehmer:innen aus dem Data4Good Netzwerk hat an dem intensiven eintägigen Event teilgenommen und viele neue Impulse in die Arbeit der Projekte für ihre konkreten Datenherausforderungen eingebracht.

Diese Ausgabe des Datendialogs fand am 15. März in Berlin statt und ist Teil einer Kooperation zwischen der Bertelsmann Stiftung und CorrelAid, um eine ganzheitliche Herangehensweise an Daten zu fördern und von der Zivilgesellschaft zu lernen.

Im Fokus standen die Daten aus dem Daten-Portal Wegweiser Kommune.

Im Wegweiser Kommune der Bertelsmann Stiftung wurde eine Bevölkerungsprognose bis 2040 aktualisiert. Diese enthält kleinräumige demografische Daten, differenziert nach verschiedenen Altersgruppen. Diese Daten sollen mithilfe verschiedener Indikatoren analysiert und nutzbar gemacht werden.

Ein Tage gefüllt mit #Data4Good, der allen Beteiligten sehr viel Spaß gemacht und neue Blickwinkel eröffnet hat. 

Wir danken allen CorrelAid Volunteers für ihre Teilnahme und dem CorrelAid e.V. für die fruchtbare Kooperation.

Inhaltlich wurde an drei Themenblöcken gearbeitet. Im Team Daten für die Gesellschaft wurde untersucht, ob die Kommunen in Deutschland eine geeignete Infrastruktur für die Bevölkerungsentwicklung der kommenden 15 Jahre bereitstellen. Möglich war dies durch eine Datenaktualisierung im Wegweiser Kommune, die eine Bevölkerungsvorausberechnung bis zum Jahr 2040 enthält. Es wurde ein Indikator erarbeitet, der die zur Verfügung stehenden Pflegebetten und die Entwicklung der älteren Geburtsjahrgängen in den Kreisen einander gegenüberstellt. Die Analyse förderte erste spannende Ergebnisse zutage, zeigte aber auch Entwicklungsfelder in unserem Datensatz auf – z.B. mit Blick auf die Maschinenlesbarkeit der Dateien.

Das Team Junge Menschen und Gesellschaft beschäftigte sich mit dem Zusammenhang zwischen Armutstendenzen und Nachhaltigkeit. Konkret wurde untersucht, ob es bestimmte Regionen gibt, die sowohl erhöhte Armutstendenzen als auch schwache Umweltindikatoren aufweisen. Mithilfe der neuen Zensus-Ergebnisse, die nach Gitterzellen aufgeschlüsselt werden können, wurden so Regionen mit einem hohen Anteil an alleinerziehenden Haushalten auf ihre Luftqualität hin untersucht.

Das Team Junge Menschen und Wirtschaft arbeitete an einem Indikator, der die Wahrscheinlichkeit an einem Hochschulstandort zu leben, vorhersagt. Mithilfe eines Random Forest Models wurden verschiedene Vorhersagevariablen für einen Uni-Standort analysiert. In einem nächsten Schritt sollen Visualisierungen und weitere wirtschaftspolitische Indikatoren folgen.