EnviSense

Unterstützung der ökologischen Bewusstseinsbildung durch den Einsatz urbaner Umweltsensorik

© Chi Xu

Projektdetails

  • Consortium:

    TU Wien, Institute of Visual Computing & Human-Centered Technology, Research Unit Artifact-based Computing and User Research

    FH Campus Wien, Studiengang: Green Mobility, Department Soziales

    FH Technikum Wien, Institut für Erneuerbare Energien


Kontaktinformationen

Kurzzusammenfassung

Im Rahmen des Projektvorhabens werden nationale und internationale Best Practices im Sinne einer State of the Art Recherche zum Thema technologisch unterstützter Bewusstseinsbildung in den Bereichen Klimawandel, Qualität des öffentlichen Raums und Mobilität gesammelt und aufgearbeitet. Es wird dargestellt inwiefern niederschwellig einzusetzende technische Artefakte (z.B. kleine Umweltsensoren) verfügbar sind, wie diese aktuell eingesetzt werden und inwiefern die Daten solcher Artefakte für die gesamtgesellschaftliche Nutzung aufbereitet und zugänglich gemacht werden. Dies erfolgt im Hinblick auf eine bessere Bewusstseinsbildung der Bevölkerung und der öffentlichen Verwaltung über die Relevanz von Klimaschutzmaßnahmen und den Zusammenhang zur persönlichen Umwelt. Im Zentrum stehen dabei, Parameter und Messwerte, die Aspekte des Klimaschutzes und der persönlichen Mobilität (CO2 & Feinstaub), als auch die Qualität des öffentlichen Raums (Lärmbelastung, Hitze, Wohlbefinden, etc.) erfassen. Ein Kernelement ist die Erforschung von Potentialen zur Einbettung solcher Technologien und Artefakte in das tägliche Leben der Nutzer:innen und die Betrachtung gesellschaftlicher Relevanz solcher Informationen.

Ergebniszusammenfassung

Die Ergebnisse und Learnings dieses Projekts werden durch eine umfangreiche Recherche zu vorhandenen Best Practices gespeist und durch Erkenntnisse aus vier Expert:inneninterviews ergänzt. Die Interviews wurden mit einem Gründer eines lokalen Best Practice Projekts und drei Experten aus der öffentlichen Verwaltung und Administration durchgeführt. Durch diese Konstellation treten Citizen Science und Participatory Sensing als tragende und vielversprechende Ansätze zur Beteiligung von Bürger:innen bei der Erhebung von Umweltdaten in den Fokus des Projekts. Die Ergebnisse und vor allem die Learnings aus diesem Projekt sind daher stark davon geprägt.

Das Projektteam besteht aus Gerfried Mikusch (TU Wien, Artifact-based Computing and User Research, Projektleitung), Hilda Tellioğlu (TU Wien, Artifact-based Computing and User Research), Andreas Petz (FH Campus Wien, Green Mobility), Elisabeth Steiner (FH Campus Wien, Department Soziales) und Momir Tabakovic (FH Technikum Wien, Institut für erneuerbare Energien). Diese Zusammensetzung stellt einen interdisziplinären Zugang des Projekts sicher und deckt alle wesentlichen Fachrichtungen zur Beantwortung der gestellten Forschungsfragen ab. Die Projektlaufzeit beträgt neun Monate, das Projekt wurde zwischen Februar 2022 und Oktober 2022 durchgeführt.

Als wesentliche Ergebnisse des Projekts gelten die Identifizierung von Best Practices im oben definierten Untersuchungs- und Themenbereich, sowie deren Kategorisierung hinsichtlich Zielgruppen, Ausrichtung und Einsatzgebieten. Die Ergebnisse der Expert:inneninterviews ermöglichen sowohl einen Einblick in Erfahrungen und Herausforderungen bei der Gründung und im Betrieb von Best Practice Projekten, als auch in die Erwartungen, Ausrichtungen und Denkweisen der öffentlichen Verwaltung, am Beispiel der Stadt Wien, hinsichtlich der partizipativen Messung von Umweltdaten durch Bürger:innen. Hier werden mögliche Synergien zwischen Best Practices und Verwaltungseinheiten, aber auch Herausforderungen bei der Integration von Citizen Science Ansätzen in Verwaltungsprozesse aufgezeigt. Die Ergebnisse lassen deutliche Potentiale für weitere Forschungstätigkeiten und Kooperationen der Projektpartner erkennen. Die Erkenntnisse aus diesem Projekt könnten beispielsweise als Basis für zukünftige Kooperationen zwischen den beteiligten Bildungseinrichtungen und Best Practice Projekten zur Schaffung dichterer, partizipativer Messnetze genutzt werden.