Making Sense of the Big Data Mess: Why Interdisciplinarity Matters in Smart Cities

Abstract

Smart cities use vast amounts of (big) data, often creating what we call an urban "data mess". In this article, we show the diversity and complexity of data that make up this mess and outline examples of urban data processing. Furthermore, we point out problems with the sector-specific perspective that is usually taken when dealing with smart cities. We argue that a collective way of dealing with data across sectors and disciplines needs to be found. To achieve that, we advocate for more interdisciplinary cooperation between different disciplines and stakeholder groups. The Pandemic Recovery Dashboard of the City of Los Angeles gives a first impression of how this could work. We aim to show that approaching data in smart cities from an interdisciplinary angle may help deal with the data mess in smart cities - both for researchers and city developers.

"Smart Cities" stützen sich auf große Datenmengen ("Big Data") - wobei die unterschiedlichen Daten häufig in ungeordneter Form vorliegen (engl.: "data mess"). Im Beitrag widmen wir uns dieser Diversität im städtischen Datenbestand und skizzieren Beispiele urbaner Datenverarbeitung. Dabei verweisen wir auf Probleme und Herausforderungen einer engen, an einzelne Bereiche gebundenen Datennutzung: Aus unserer Sicht fehlt bislang ein gemeinschaftlicher, sektorübergreifender Ansatz zum Umgang mit Smart-City-Daten. Aus diesem Grund sind mehr interdisziplinäre Kooperationen erforderlich, d.h. die Zusammenarbeit unterschiedlicher Disziplinen und Stakeholder-Gruppen. Das Pandemic Recovery Dashboard der Stadt Los Angeles gibt einen ersten Eindruck davon, wie urbane Daten erfolgreich genutzt werden können. Wir argumentieren dafür, dass Daten in Smart Cities am besten in ganzheitlicher Perspektive bearbeitet und der städtische Datendschungel so übersichtlicher gestaltet werden kann - für Wissenschaft und Praxis.