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html streetwise-space.vercel.app collected 2026-10-03 07:48:26 UTC 26,027 bytes, 23 lines download raw bytes

1<!DOCTYPE html>
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4    <title>Hintergrundinfos - Streetwise</title><meta name="gridsome:hash" content="e65534fd9c081107210c5d838b4795f916d79165"><meta data-vue-tag="ssr" charset="utf-8"><meta data-vue-tag="ssr" name="generator" content="Gridsome v0.7.23"><meta data-vue-tag="ssr" data-key="viewport" name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, viewport-fit=cover"><meta data-vue-tag="ssr" data-key="format-detection" name="format-detection" content="telephone=no"><meta data-vue-tag="ssr" name="theme-color" content="#10c186"><meta data-vue-tag="ssr" name="apple-mobile-web-app-status-bar-style" content="default"><meta data-vue-tag="ssr" data-key="description" name="description" content="undefined"><link data-vue-tag="ssr" rel="icon" href="data:,"><link data-vue-tag="ssr" rel="icon" type="image/png" sizes="16x16" href="/assets/static/favicon.ce0531f.a6ba15ec7854e866aa9c3b58156c4512.png"><link data-vue-tag="ssr" rel="icon" type="image/png" sizes="32x32" href="/assets/static/favicon.ac8d93a.a6ba15ec7854e866aa9c3b58156c4512.png"><link data-vue-tag="ssr" rel="apple-touch-icon" type="image/png" sizes="76x76" href="/assets/static/favicon.f22e9f3.a6ba15ec7854e866aa9c3b58156c4512.png"><link data-vue-tag="ssr" rel="manifest" href="/manifest.json"><link rel="preload" href="/assets/css/0.styles.d981f5c8.css" as="style"><link rel="preload" href="/assets/js/app.6147ef64.js" as="script"><link rel="preload" href="/assets/js/page--src--templates--doc-vue.a62967c4.js" as="script"><link rel="prefetch" href="/assets/js/page--node-modules--gridsome--app--pages--404-vue.52f805df.js"><link rel="prefetch" href="/assets/js/page--src--pages--index-vue.81b35137.js"><link rel="stylesheet" href="/assets/css/0.styles.d981f5c8.css">
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7    <div data-server-rendered="true" id="app" class="site" data-v-0102a91b data-v-74ab08b1><header class="header" data-v-7a967cd6 data-v-0102a91b><a href="/" title="Back to home" class="logo active" data-v-7702a06b data-v-7a967cd6><img alt="logo" src="data:image/svg+xml,%3csvg fill='none' viewBox='0 0 240 40' xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' xmlns:xlink='http://www.w3.org/1999/xlink'%3e%3cdefs%3e%3cfilter id='__svg-blur-68c01307882c593d743d9b391493bb41'%3e%3cfeGaussianBlur in='SourceGraphic' stdDeviation='40'/%3e%3c/filter%3e%3c/defs%3e%3cimage x='0' y='0' filter='url(%23__svg-blur-68c01307882c593d743d9b391493bb41)' width='240' height='40' 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data-v-55897532>Wettbewerb</a><!----><!----><!----><!----><!----><!----><ul data-v-55897532><li data-v-55897532><a href="/disclaimer#gewinner-steht-fest" class="sub-topic" data-v-55897532>Gewinner steht fest!</a></li><li data-v-55897532><a href="/disclaimer#teilnahmebedingungen" class="sub-topic" data-v-55897532>Teilnahmebedingungen</a></li></ul><!----><!----></li><li data-v-55897532><a href="/crowdsourcing" class="topic" data-v-55897532>Crowdsourcing</a><ul data-v-55897532><li data-v-55897532><a href="/crowdsourcing#crowdsourcing" class="sub-topic" data-v-55897532>Crowdsourcing</a></li></ul><!----><!----><!----><!----><!----><!----><!----><!----></li><li data-v-55897532><a href="/machine-learning" class="topic" data-v-55897532>Machine Learning</a><!----><ul data-v-55897532><li data-v-55897532><a href="/machine-learning#maschinelles-lernen" class="sub-topic" data-v-55897532>Maschinelles Lernen</a></li></ul><!----><!----><!----><!----><!----><!----><!----></li><li data-v-55897532><a href="/results" class="topic" data-v-55897532>Ergebnisse</a><!----><!----><!----><ul data-v-55897532><li data-v-55897532>
7<a href="/results#streetwise-für-deine-gemeinde" class="sub-topic" data-v-55897532>Streetwise für deine Gemeinde</a></li><li data-v-55897532><a href="/results#ein-erster-einblick" class="sub-topic" data-v-55897532>Ein erster Einblick</a></li><li data-v-55897532><a href="/results#städtische-gemeinde-einer-grossen-agglomeration" class="sub-topic" data-v-55897532>Städtische Gemeinde einer grossen Agglomeration:</a></li><li data-v-55897532><a href="/results#städtische-gemeinde-einer-mittelgrossen-agglomeration" class="sub-topic" data-v-55897532>Städtische Gemeinde einer mittelgrossen Agglomeration:</a></li><li data-v-55897532><a href="/results#städtische-gemeinde-einer-kleinen-oder-ausserhalb-einer-agglomeration" class="sub-topic" data-v-55897532>Städtische Gemeinde einer kleinen oder ausserhalb einer Agglomeration:</a></li><li data-v-55897532><a href="/results#periurbane-gemeinde-hoher-dichte" class="sub-topic" data-v-55897532>Periurbane Gemeinde hoher Dichte:</a></li><li data-v-55897532><a href="/results#periurbane-gemeinde-mittlerer-dichte" class="sub-topic" data-v-55897532>Periurbane Gemeinde mittlerer Dichte:</a></li><li data-v-55897532><a href="/results#ländliche-zentrumsgemeinde" class="sub-topic" data-v-55897532>Ländliche Zentrumsgemeinde:</a></li><li data-v-55897532><a href="/results#ländliche-zentral-gelegene-gemeinde" class="sub-topic" data-v-55897532>Ländliche zentral gelegene Gemeinde:</a></li><li data-v-55897532><a href="/results#datenanalyse" class="sub-topic" data-v-55897532>Datenanalyse</a></li></ul><!----><!----><!----><!----><!----></li><li data-v-55897532><a href="/q-and-a" class="topic" data-v-55897532>Q &amp; A</a><!----><!----><ul data-v-55897532><li data-v-55897532><a href="/q-and-a#fragenforum" class="sub-topic" data-v-55897532>Fragenforum</a></li></ul><!----><!----><!----><!----><!----><!----></li><li data-v-55897532><a href="/legal" class="topic" data-v-55897532>Rechtliches</a><!----><!----><!----><!----><ul data-v-55897532><li data-v-55897532><a href="/legal#nutzungsbedingungen" class="sub-topic" data-v-55897532>Nutzungsbedingungen</a></li></ul><!----><!----><!----><!----></li><li data-v-55897532><a href="/impressum" class="topic" data-v-55897532>Impressum</a><!----><!----><!----><!----><!----><ul data-v-55897532><li data-v-55897532><a href="/impressum#projektteam" class="sub-topic" data-v-55897532>Projektteam</a></li><li data-v-55897532><a href="/impressum#disclaimer" class="sub-topic" data-v-55897532>Disclaimer</a></li></ul><!----><!----><!----></li></ul></li></ul><a href="https://github.com/streetwise/streetwise-space" title="Git-repository" aria-label="Streetwise on Github" class="git small" data-v-454edc3e data-v-55897532><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="icon feather feather-github" data-v-454edc3e data-v-454edc3e><path d="M9 19c-5 1.5-5-2.5-7-3m14 6v-3.87a3.37 3.37 0 0 0-.94-2.61c3.14-.35 6.44-1.54 6.44-7A5.44 5.44 0 0 0 20 4.77 5.07 5.07 0 0 0 19.91 1S18.73.65 16 2.48a13.38 13.38 0 0 0-7 0C6.27.65 5.09 1 5.09 1A5.07 5.07 0 0 0 5 4.77a5.44 5.44 0 0 0-1.5 3.78c0 5.42 3.3 6.61 6.44 7A3.37 3.37 0 0 0 9 18.13V22" data-v-454edc3e data-v-454edc3e></path></svg>
8  Source code
9</a></nav></aside><main class="main" data-v-0102a91b><h2 data-v-0102a91b data-v-74ab08b1>
10    Hintergrundinfos
11  </h2><div class="markdown" data-v-0102a91b data-v-74ab08b1><h2 id="worum-gehts-bei-streetwise"><a href="#worum-gehts-bei-streetwise" aria-hidden="true"><span class="icon icon-link"></span></a>Worum geht's bei Streetwise?</h2>
12<p>Räume haben einen positiven oder negativen Einfluss auf uns – sie verhalten sich nie neutral. Das Kooperationsprojekt «Streetwise» der Metropolitankonferenz Zürich verwendet neue Ansätze. Es untersucht die alltägliche Bewertung von Orten durch die Bevölkerung und macht sie sichtbar. Streetwise erfasst die menschliche Wahrnehmung von räumlichen Situationen und verwendet hierfür die Methode des Crowdsourcing: Einer grossen Zahl von Personen werden Bildpaare des öffentlichen Raumes online angezeigt.</p>
13<p>Durch Anklicken eines Bildes geben diese jeweils eine Bewertung ab, womit ein Algorithmus trainiert wird. Durch eine sehr grosse Anzahl von Klicks lernt das System, Bilder selbstständig zu bewerten. So können schliesslich beliebige räumliche Situationen automatisch bewertet werden. Es entsteht die erste Karte der räumlichen Qualität in der Schweiz.</p>
14<h2 id="kernideen"><a href="#kernideen" aria-hidden="true"><span class="icon icon-link"></span></a>Kernideen</h2>
15<p><strong>Es gibt keine neutralen Räume</strong>: Entweder sie helfen oder sie schaden uns. So klar bringt die Architekturkritikerin und Autorin <a href="http://sarahwilliamsgoldhagen.com/" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">Sara Williams Goldhagen</a> auf den Punkt, welche Bedeutung räumliche Qualitäten für unser Zusammenleben haben. Für das Wohlbefinden oder für die Wahrnehmung von Sicherheit. Die <a href="https://de.wikipedia.org/wiki/Broken-Windows-Theorie" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">Broken-Windows Theorie</a> lehrt uns, dass ein direkter Zusammenhang zwischen der Atmosphäre – etwa gemessen am baulichen Zustand von Stadtgebieten –und Kriminalität besteht. Und Kevin Lynch belegt in seinem epochalen Buch “<a href="http://architectureandurbanism.blogspot.com/2010/09/kevin-lynch-image-of-city-1960.html" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">The Image of the City</a>”, dass es kollektive Bilder der Stadt gibt, dass ein öffentliches oder allgemeines “Image” von Orten besteht. Und dass wir dieses erfassen können.</p>
16<p><strong>Die Zusammenhänge zwischen Raumwahrnehmung und Verhaltensweisen sind zentral für den Erfolg</strong> der politisch beschlossenen Siedlungsentwicklung nach innen (-> <a href="https://are.zh.ch/internet/baudirektion/are/de/raumplanung/strategien-konzepte/langfristige-raumentwicklungsstrategie/studien8_14/_jcr_content/contentPar/downloadlist_1/
16downloaditems/359_1422373887343.spooler.download.1422968786586.pdf/Akzeptanz_Dichte_2014.pdf" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">Akzeptanz von Nachverdichtung</a>) oder für die Sicherheit (->Intervention und Prävention) – aber auch für jede weitere Politik- und Verwaltungsdomäne, die eine räumliche Komponente aufweist. Hierzu gehören Bereiche wie Gesundheit, Alter genauso wie die Freiraumplanung.</p>
17<p><strong>Früher: Ein Ressourcenproblem. Teuer, kompliziert, aufwändig und ortsgebunden.</strong> Gleichzeitig liegen nur punktuelle Daten über die Wahrnehmung von Räumen durch die Bevölkerung vor. Grund hierfür ist, dass die Erhebung entsprechender Informationen bislang mit unverhältnismässig grossem Aufwand in Form von Befragungen zu spezifischen Themen und spezifischen Orten verbunden war. <strong>Folge</strong> hiervon ist, dass etwa in der Siedlungsentwicklung Fragen der räumlichen Qualität vorschnell als “Geschmackssache” abgetan und die bedeutende <strong>Ortswahrnehmung der Bevölkerung kaum beachtet</strong> wurde. Die Effizienz- und Wohlstandsverluste lassen sich schwer abschätzen, sie dürften aber erheblich sein.</p>
18<p><strong>Heute ist es anders.</strong> Maschinenlernen erlaubt es seit einigen Jahren, komplexe Probleme wie beispielsweise der Filmgeschmack von Millionen von Netflix Nutzern oder die Konsumpräferenzen von Amazon Kunden zu lösen - oder eben die <a href="https://medium.com/mit-media-lab/streetscore-1b8f846ff13d" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">Raumwahrnehmung quantitativ zu untersuchen</a>. Der springende Punkt ist hierbei: Während <strong>es sehr schwierig ist,  “Sicherheit” oder “Atmosphäre” im Raum <em>allgemein und abstrakt</em> zu definieren, fällt es den Leuten sehr leicht, eine <em>bestimmte und konkrete</em> Situation mit Blick auf  ihr Sicherheitsgefühl oder ihre Aufenthaltsqualität zu beurteilen</strong>, oder jeweils zwei Situationen zu beurteilen.</p>
19<p><strong>Streetwise macht sich dies zu Nutze, indem Algorithmen durch den Vergleich von vielen Bildpaaren die Einschätzung von Raumqualitäten erlernen</strong>. Ziel von Streetwise ist es, die Strassenweisheit, also das Wissen und die Betroffenheit der Bevölkerung, für Entscheidungen von Politik, Verwaltung und Zivilgesellschaft systematisch nutzbar zu machen. Die Methode ist erprobt und bewährt, ein erläuterndes Video vonseiten MIT Media Lab aus Boston findet sich <a href="https://www.media.mit.edu/projects/place-pulse-new/overview/" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">hier</a>.</p>
20</div></main><div class="analytics" data-v-0102a91b><img height="1" width="1" src="https://www.facebook.com/tr?id=238552074043330&ev=PageView&noscript=1" style="display:none"></div></div>
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21<script>window.__INITIAL_STATE__={"data":{"doc":{"title":"Hintergrundinfos","path":"\u002Fabout\u002F","date":"13. April 2020","timeToRead":2,"content":"\u003Ch2 id=\"worum-gehts-bei-streetwise\"\u003E\u003Ca href=\"#worum-gehts-bei-streetwise\" aria-hidden=\"true\"\u003E\u003Cspan class=\"icon icon-link\"\u003E\u003C\u002Fspan\u003E\u003C\u002Fa\u003EWorum geht's bei Streetwise?\u003C\u002Fh2\u003E\n\u003Cp\u003ERäume haben einen positiven oder negativen Einfluss auf uns – sie verhalten sich nie neutral. Das Kooperationsprojekt «Streetwise» der Metropolitankonferenz Zürich verwendet neue Ansätze. Es untersucht die alltägliche Bewertung von Orten durch die Bevölkerung und macht sie sichtbar. Streetwise erfasst die menschliche Wahrnehmung von räumlichen Situationen und verwendet hierfür die Methode des Crowdsourcing: Einer grossen Zahl von Personen werden Bildpaare des öffentlichen Raumes online angezeigt.\u003C\u002Fp\u003E\n\u003Cp\u003EDurch Anklicken eines Bildes geben diese jeweils eine Bewertung ab, womit ein Algorithmus trainiert wird. Durch eine sehr grosse Anzahl von Klicks lernt das System, Bilder selbstständig zu bewerten. So können schliesslich beliebige räumliche Situationen automatisch bewertet werden. Es entsteht die erste Karte der räumlichen Qualität in der Schweiz.\u003C\u002Fp\u003E\n\u003Ch2 id=\"kernideen\"\u003E\u003Ca href=\"#kernideen\" aria-hidden=\"true\"\u003E\u003Cspan class=\"icon icon-link\"\u003E\u003C\u002Fspan\u003E\u003C\u002Fa\u003EKernideen\u003C\u002Fh2\u003E\n\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003EEs gibt keine neutralen Räume\u003C\u002Fstrong\u003E: Entweder sie helfen oder sie schaden uns. So klar bringt die Architekturkritikerin und Autorin \u003Ca href=\"http:\u002F\u002Fsarahwilliamsgoldhagen.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\"\u003ESara Williams Goldhagen\u003C\u002Fa\u003E auf den Punkt, welche Bedeutung räumliche Qualitäten für unser Zusammenleben haben. Für das Wohlbefinden oder für die Wahrnehmung von Sicherheit. Die \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fde.wikipedia.org\u002Fwiki\u002FBroken-Windows-Theorie\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\"\u003EBroken-Windows Theorie\u003C\u002Fa\u003E lehrt uns, dass ein direkter Zusammenhang zwischen der Atmosphäre – etwa gemessen am baulichen Zustand von Stadtgebieten –und Kriminalität besteht. Und Kevin Lynch belegt in seinem epochalen Buch “\u003Ca href=\"http:\u002F\u002Farchitectureandurbanism.blogspot.com\u002F2010\u002F09\u002Fkevin-lynch-image-of-city-1960.html\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\"\u003EThe Image of the City\u003C\u002Fa\u003E”, dass es kollektive Bilder der Stadt gibt, dass ein öffentliches oder allgemeines “Image” von Orten besteht. Und dass wir dieses erfassen können.\u003C\u002Fp\u003E\n\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003EDie Zusammenhänge zwischen Raumwahrnehmung und Verhaltensweisen sind zentral für den Erfolg\u003C\u002Fstrong\u003E der politisch beschlossenen Siedlungsentwicklung nach innen (-\u003E \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fare.zh.ch\u002Finternet\u002Fbaudirektion\u002Fare\u002Fde\u002Fraumplanung\u002Fstrategien-konzepte\u002Flangfristige-raumentwicklungsstrategie\u002Fstudien8_14\u002F_jcr_content\u002FcontentPar\u002Fdownloadlist_1\u002Fdownloaditems\u002F359_1422373887343.spooler.download.1422968786586.pdf\u002FAkzeptanz_Dichte_2014.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\"\u003EAkzeptanz von Nachverdichtung\u003C\u002Fa\u003E) oder für die Sicherheit (-\u003EIntervention und Prävention) – aber auch für jede weitere Politik- und Verwaltungsdomäne, die eine räumliche Komponente aufweist. Hierzu gehören Bereiche wie Gesundheit, Alter genauso wie die Freiraumplanung.\u003C\u002Fp\u003E\n\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003EFrüher: Ein Ressourcenproblem. Teuer, kompliziert, aufwändig und ortsgebunden.\u003C\u002Fstrong\u003E Gleichzeitig liegen nur punktuelle Daten über die Wahrnehmung von Räumen durch die Bevölkerung vor. Grund hierfür ist, dass die Erhebung entsprechender Informationen bislang mit unverhältnismässig grossem Aufwand in Form von Befragungen zu spezifischen Themen und spezifischen Orten verbunden war. \u
21003Cstrong\u003EFolge\u003C\u002Fstrong\u003E hiervon ist, dass etwa in der Siedlungsentwicklung Fragen der räumlichen Qualität vorschnell als “Geschmackssache” abgetan und die bedeutende \u003Cstrong\u003EOrtswahrnehmung der Bevölkerung kaum beachtet\u003C\u002Fstrong\u003E wurde. Die Effizienz- und Wohlstandsverluste lassen sich schwer abschätzen, sie dürften aber erheblich sein.\u003C\u002Fp\u003E\n\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003EHeute ist es anders.\u003C\u002Fstrong\u003E Maschinenlernen erlaubt es seit einigen Jahren, komplexe Probleme wie beispielsweise der Filmgeschmack von Millionen von Netflix Nutzern oder die Konsumpräferenzen von Amazon Kunden zu lösen - oder eben die \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmedium.com\u002Fmit-media-lab\u002Fstreetscore-1b8f846ff13d\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\"\u003ERaumwahrnehmung quantitativ zu untersuchen\u003C\u002Fa\u003E. Der springende Punkt ist hierbei: Während \u003Cstrong\u003Ees sehr schwierig ist,  “Sicherheit” oder “Atmosphäre” im Raum \u003Cem\u003Eallgemein und abstrakt\u003C\u002Fem\u003E zu definieren, fällt es den Leuten sehr leicht, eine \u003Cem\u003Ebestimmte und konkrete\u003C\u002Fem\u003E Situation mit Blick auf  ihr Sicherheitsgefühl oder ihre Aufenthaltsqualität zu beurteilen\u003C\u002Fstrong\u003E, oder jeweils zwei Situationen zu beurteilen.\u003C\u002Fp\u003E\n\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003EStreetwise macht sich dies zu Nutze, indem Algorithmen durch den Vergleich von vielen Bildpaaren die Einschätzung von Raumqualitäten erlernen\u003C\u002Fstrong\u003E. Ziel von Streetwise ist es, die Strassenweisheit, also das Wissen und die Betroffenheit der Bevölkerung, für Entscheidungen von Politik, Verwaltung und Zivilgesellschaft systematisch nutzbar zu machen. Die Methode ist erprobt und bewährt, ein erläuterndes Video vonseiten MIT Media Lab aus Boston findet sich \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.media.mit.edu\u002Fprojects\u002Fplace-pulse-new\u002Foverview\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\"\u003Ehier\u003C\u002Fa\u003E.\u003C\u002Fp\u003E\n"}},"context":{}};(function(){var s;(s=document.currentScript||document.scripts[document.scripts.length-1]).parentNode.removeChild(s);}());</script>
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