I starten af marts havde Urban Insights Data Lab en challenge med på det verdensomspændende og meget anerkendte AEC Hackathon, som afholdes forskellige steder på kloden og i år for 5. gang fandt sted i Bloxhub. Håbet var, at et team på hackathonet ville komme frem til en god løsning på, hvordan de store mængder data, som Urban Insights Data Lab arbejder med, kan visualiseres på en brugbar og fleksibel måde. Dette håb blev indfriet: Der kom en godt bud på en løsning og også brugbar feedback fra teamet Urban Hackers, der arbejdede på vores challenge. Teamet bestod af to ingeniører, to softwareudviklere og to arkitekter.
Bevægelser blandt befolkningsgrupper i Ørestad
AEC Hackathon
AEC (Architecture, Engineering, Construction) Hackathon blev startet i 2013 for skabe mulighed for, at de, der arbejder med vores byggede miljø, kan samarbejde på tværs af fagligheder med banebrydende teknologier. Det er hurtigt blevet et fællesskab af innovative aktører med fokus på alle elementer i det byggede miljø, ikke kun AEC.
Udfordringen fra Urban Insights lød på, hvordan man kan kombinere data på nye måder med henblik på at skabe nye indsigter for byudvikling – og hvordan dette kan blive visualiseret, så det er enkelt at gå til. Teledata og socioøkonomisk data fra Ørestad City og Syd blev brugt som udgangspunkt.
På denne baggrund udviklede Team Urban Hackers et demoværktøj med et kort over Ørestad, som ved hjælp af forskellige farver viser, hvornår folk forlader eller opholder sig i bydelen i en periode på 24 timer. I løbet af ugedagene er der fx omtrent 60%, der bliver i Ørestad, mens det i weekenden er mere end 80%. Man kan også klikke på forskellige indikatorer og blandt andet sortere efter aldersgrupper, så man fx kan se, hvornår de unge opholder sig mest i Ørestad, eller hvornår pensionisterne tager herfra. Dermed giver værktøjet – selv på demostadiet – en visuel indikation af, hvem bydelen skal have øje for på forskellige tidspunkter af døgnet.
Nye perspektiver
Slide fra Team Urban Hackers præsentation.
Team Urban Hackers kommenterede, at det vil være brugbart med data, der er opdelt på mindre geografiske områder. Dette vil kunne vise et mere nuanceret billede af hvordan bydelen bliver brugt af borgerne. Denne data findes allerede, men udfordringen med at fokusere på et lille område er, at man mister mange oplysninger, fordi der af anonymitetsårsager kun vises data, når tilstrækkeligt mange mennesker bevæger sig på samme måde. I Urban Insights Data Lab udvikler vi netop nu nye datamodeller, som giver mulighed for mere nuancerede analyser til gavn for et bedre byliv for borgerne.
En anden type data, som teamet efterlyste, er hvor folk tager hen, når de forlader bydelen – eller bevæger sig fra én del af Ørestad til en anden. Hvis folk typisk tager til de samme områder, giver det udgangspunkt for at undersøge, hvad disse områder har at byde på, som man ikke finder lokalt i Ørestad. Det vi fx kunne vise, om befolkningsgrupper fra et område bruger deres fritid på at tage til grønne områder eller til særlige events eller andet. Denne type data er 3Insights allerede ved at udvikle som led i Urban Insights, fordi flere caseejere og kommuner, der deltager i projektet, også har ønsket denne slags indsigter med henblik på at få svar på deres spørgsmål.
Team Urban Hackers.
”Jeg valgte denne challenge, fordi det er spændende at finde ud af, hvordan mennesker bevæger sig på baggrund af al den data, der ligger, og hvordan vi så kan bruge de eksisterende værktøjer til at vise disse bevægelser,” fortæller en af deltagerne. ”Men desværre kan man ikke umiddelbart koble data om bevægelse med data om socioøkonomiske forhold.” Grundet GDPR kan man ikke se, om der eksempelvis er særlige bevægelsesmønstre for folk med høje eller lave indkomster. Derimod kan er Urban Insights i gang med at sammensætte data fra forskellige kilder, så man kan beskrive gennemsnitspersonen i et område, og hvilke interesser, forbrugsmønstre, uddannelsesniveau og indkomst et bestemt områdes beboere typisk har. Dette vil give information, man hidtil ikke har haft, og som vil være meget værdifuldt i forbindelse med byudvikling af enhver slags. Datareglerne betyder, at man aldrig får data, der kan spores til specifikke personer; der skal altid være så mange i en gruppe, at resultaterne er anonyme, ellers vises den data ganske enkelt ikke.
Endnu et skridt hen mod et datakollaborativ
Urban Insights Data Lab
Gennem samarbejde med kommuner, dataudbydere og virksomheder med cases, arbejder projektet Urban Insights Data Lab på at opstille en datamodel og forretningsmodel for et not-for-profit datakollaborativ. Datakollaborativet vil kunne hjælpe både kommuner og andre byudviklere med at få fat i den relevante data fra forskellige kilder til en overkommelig pris, så de sammen kan skabe data-drevne løsninger for bæredygtig byudvikling. Projektet vil styrke muligheden for at skabe grønne, sunde og levende byer. Urban Insights Data Lab støttes økonomisk af Realdania og case-ejerne og drives af en projektgruppe med ØICC som projektejer.
Peter Bjørn Larsen fra ØICC’s medlem Smart City Insights er projektleder på Urban Insights Data Lab. Han er meget tilfreds med resultatet af hackathonet. ”Dels har vi nu en tidlig prototype på et konkret produkt, som ville kunne visualisere data på en brugbar måde,” siger han. ”Det var rart med nye øjne på projektet og indspark til en ny model for specielt teledata. Desuden har det bekræftet, at den data, som Urban Insights er ved at tilvejebringe fra dataleverandører, svarer til behovet, så et kommende datakollaborativ vil kunne levere det, der efterspørges af kommuner og byudviklere for at få nye og relevante indsigter til mere bæredygtige løsninger. Jeg fik også mødt en deltager, der arbejder med smart cities i Finland, og som også vil komme med sit bud på en løsning på vores challenge. Så alt i alt, en weekend godt givet ud.”