Mannheims Weg in die Zukunft

Ausgehend von zwei möglichen Datenquellen der MVV-API entwickelten wir einen Prototypen, der sich mit der Nachhaltigkeit Mannheims, deren Entwicklung über die Jahre und deren Stand verglichen mit anderen Großstädten Baden-Württembergs beschäftigt, um Betrachtern einen Überblick über das Thema zu geben. Der folgende Text dokumentiert die Entstehung des Projekts.

Dieses Projekt ist im Rahmen des Kurses “Grundlagen der Datenvisualisierung” im Wintersemester 2021/22 an der Hochschule Mannheim unter der Leitung von Prof. Dr. Till Nagel entstanden.

Einführung und Konzept

Zur ersten Konsultation hin hatten wir unser erstes Ziel in zwei zentralen Ideen zusammengefasst:

1. Wie schlägt sich Mannheim im Vergleich zu anderen Smart-City Modellstädten?

Es war der Plan sich bei den API-Daten auf deren Metadaten zu konzentrieren (wie viele Sensoren? Welche Technologie?) und diese, sowie weitere Daten zu Mannheims Smart-City-Plänen mit anderen Smart-Cities Deutschlands zu vergleichen. Dies wurde weiterhin von dem Smart-City Index inspiriert; ein Index, der verschiedene Smart-Cities Deutschlands in einem Ranking und verschiedenen Kategorien verglich.

Aufgrund des großen Arbeitsaufwandes mussten wir diese Idee verwerfen.

2. Abhängigkeit verschiedener Faktoren (Verkehr, Gesundheit, Kriminalität, Bildung, Umweltschutz) zu SinusMilieus in Mannheim

Diese Idee entwickelten wir aus Interesse an den Sinus Milieus Mannheims. Ziel war es, die Aufteilung der Bürger in besagte Milieus in Zusammenhang mit deren Lebensweise, repräsentiert durch Daten aus Verkehr, Gesundheit, etc. zu bringen und zu eruieren, in welchen Bereichen deutliche Abhängigkeiten zwischen Milieu-Verteilung und Lebensweise bestünden.

Die ungleichmäßige Verteilung der Sensoren und Daten auf die verschiedenen Stadtteile jedoch verhinderte die Umsetzung dieses Konzepts.

Kurzfristig hatten wir außerdem die Idee, Mannheim spezifisch mit den Städten Berlin und Hamburg zu vergleichen. Berlin aufgrund seiner Rolle als Hauptstadt und Hamburg als bestbewertete Smart-City Deutschlands. Auch hier konnten wir aber keine ausreichende Grundlage für unser Projekt schaffen, da es uns schwer fiel, vergleichbare Daten in allen drei Städten zu finden.

So mussten wir ein weiteres Mal unser Konzept überdenken. Zur Zwischenpräsentation hin hatten wir eine neue Forschungsfrage entwickelt.

3. Mannheims Weg in die Zukunft - Wie steht die Stadt in den Bereichen Digitalisierung und Nachhaltigkeit?

Dieses Konzept sollte Mannheim in verschiedenen Aspekten der Digitalisierung und Nachhaltigkeit analysieren und die Erkenntnisse visualisieren. Smart-City Aspekte, Verkehr, Politik, etc. sollten mithilfe verschiedener Datensätze (Haushaltspläne, MVV API, Opendata Mannheim) eruiert und in Zusammenhang gebracht werden.

Zu diesem Zeitpunkt hatten wir uns außerdem auf eine Implementierung mit Python und das Zielsystem Webanwendung festgelegt. Die entstehende Webseite sollte die Form eines Essays haben, in der Visualisierungen mit Erklärungen und Beschreibungen ergänzt sind, um das Thema und die Daten zu erläutern und um zusätzliche Informationen zu geben, die die Visualisierungen nicht darstellten.

Schnell wurde uns durch Feedback nach der Präsentation dieser Idee bewusst, dass unsere Pläne ein weiteres Mal an deren schieren Umfang scheitern würden und so schränkten wir uns nochmals ein. Dies resultierte in unserer finalen Forschungsfrage:

4. Mannheims Weg in die Zukunft: Wie steht die Stadt im Bereich der Nachhaltigkeit?

Hierfür konnten wir Recherche- und Datenquellen aus unseren vergangenen Konzepten wiederverwenden. Weiterhin bezogen wir in den darauffolgenden Wochen Daten von den Geschäftsberichten der MVV und RNV, um Informationen zu Stromversorgung und ÖPNV zu erhalten.

Die Entwicklung all dieser Daten wollten wir kompakt und auf einen Blick in einer Visualisierung darstellen. Weiterhin wollten wir für zusätzliche Informationen Detailansichten für die einzelnen Datensätze bieten. In Verbindung zu dieser Hauptvisualisierung entwickelten wir außerdem einen Zeitstrahl, der wichtige Ereignisse mit potentiellen Auswirkungen auf die Nachhaltigkeit Mannheims und die vier dargestellten Bereiche aufzeigen sollte.

Zusätzlich entwickelten wir einen Vergleich Mannheims mit anderen Großstädten Baden-Württembergs, um nicht nur die Entwicklung der Stadt selbst, sondern auch ihren Stand im Verhältnis zu anderen Städten in verschiedenen Bereichen mit Auswirkungen auf die Nachhaltigkeit aufzuzeigen.

Unser letztendliches Ziel war es Denkanstöße zu der Frage “Wie nachhaltig ist Mannheim?” zu geben, da diese kaum eindeutig beantwortbar ist, besonders wenn man den zeitlichen Rahmen dieses Projektes betrachtet. Mit unseren Bemühungen wollten wir Betrachtern einen Einblick in mögliche Antworten geben.

Daten und Auswertung

Recherche

Hauptvisualisierung

Die Hauptvisualisierung des Projekts, die die Entwicklung Mannheims über die vergangenen Jahre darstellen sollte, zog Daten aus vier Datenquellen.

Die erste Quelle war die MVV-API, aus der wir die Luftdaten bezogen. Später entschieden wir uns, diese Daten aus dem Landesamt für Umwelt zu beziehen, da wir von dort ohne große Mühen die Daten der vergangenen Jahre herunterladen konnten. Da diese Messstationen Tageswerte lieferten, wir aber für unsere verbleibenden Datenquellen lediglich Jahreswerte sammeln konnten, aggregierten wir die Daten zu Jahreswerten. Ein weiterer Vorteil dieser Aggregation war das Eliminieren zeitweiser Aussetzer der Messstationen in der finalen Visualisierung, welche bei Betrachtung der Tageswerte schnell die Aufmerksamkeit auf sich lenkten.

Als nächstes sammelten wir Daten aus den Haushaltsplänen Mannheims. Wir suchten nach Ausgaben, die in einen direkten Zusammenhang mit der Förderung der Nachhaltigkeit der Stadt gesetzt werden konnten. Diesbezüglich fanden wir zwei Bereiche, in denen wir solche Ausgaben entdecken konnten:

1. Die Hauptkategorien Gewässerschutz, Naturschutz und Landschaftspflege, Öffentliches Grün und Umweltschutzmaßnahmen Diese konnten wir in allen auf der Webseite Mannheims gegebenen Haushaltsplänen seit 2012 wiederfinden. Wir sammelten diese Ausgaben und die gesamten Ausgaben Mannheims in jedem der Jahre, um die Daten nicht nur absolut in € sondern auch relativ in % darstellen zu können.

2. Die Nachhaltigkeitsziele der Stadt Während unserere Suche stießen wir des Weiteren auf die Nachhaltigkeits-Wirkungsziele Mannheims. Die Wirkungsziele umfassen Ausgaben für Projekte und Maßnahmen, die die Nachhaltigkeit, sowie den Umwelt- und Klimaschutz förderten. Zu diesen gehören zum Beispiel Werbekampagnen, Aufwertung von Grünanlagen und weitere Projekte, die die Nachhaltigkeit fördern und den Menschen näher bringen sollten.

Die letzten beiden Quellen, die wir für unsere Hauptvisualisierung heranzogen, waren die Geschäftsberichte der MVV und der RNV. Beide enthielten zwar nicht ausschließlich Daten aus Mannheim, jedoch lieferten sie interessante Informationen, die eine deutliche Auswirkung auf die Nachhaltigkeit Mannheims hatten.

Zum Erlangen der RNV-Daten sahen wir zuerst vor, die von der Firma zur Verfügung gestellte API zu nutzen. Wir stellten jedoch fest, dass sich das Beziehen von Daten komplizierter als vorhergesehen gestaltete und so gingen wir dazu über, Daten in den Geschäftsberichten zu suchen. Aus den Geschäftsberichten der RNV sammelten wir Daten zu den jährlichen Nutzwagenkilometern, Linienlängen und Fahrzeugen im Einsatz. Aus dem Geschäftsberichten der MVV sammelten wie Daten zu den Anteilen erneuerbarer Quellen an der gesamten Stromversorgung, sowohl absolut in Megawatt als auch relativ in %, ähnlich wie bei den Ausgaben in den Haushaltsplänen.

All diese Daten sammelten wir pro Bereich in einer separaten Excel-Tabelle.

Zeitstrahl

Parallel zur Hauptvisualisierung begannen wir damit Daten für den begleitenden Zeitstrahl zu sammeln. Dieser sollte einen Überblick über wichtige Ereignisse im Zusammenhang mit Mannheims Nachhaltigkeit geben und potentielle Gründe für deutliche Schwankungen in den Daten der Hauptvisualisierung bieten.

Hierfür suchten wir zuerst nach den Begriffen “Mannheim” und “Nachhaltigkeit”, um allgemeine Ereignisse zu finden. Später dann suchten wir auch nach Ereignissen in den einzelnen Kategorien und teils in spezifischen Jahren, in denen wir selbst noch nicht wussten, welchen Grund eine erkenntliche Veränderung mancher Werte hatte.

Einen Großteil der Informationen bot uns die Webseite der Stadt Mannheim selbst, in der wir zahlreiche Berichte über Beschlüsse, Projekte und Pläne der Stadt finden konnten. Weiterhin stießen wir auf zahlreiche nationale Zentralen, Ämter und Räte, aus denen wir Ereignisse beziehen konnten. Zu diesen gehörten zum Beispiel das Umweltbundesamt, die Bundeszentrale für politische Bildung und das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz.

Zum Teil boten auch die MVV und die RNV selbst in ihren Geschäftsberichten oder auf ihren Webseiten Informationen zu signifikanten Veränderungen und Ereignissen.

Durchschnittsvisualisierung

Für den Vergleich mit anderen Großstädten Baden-Württembergs bezogen wir unsere Daten hauptsächlich aus dem statistischen Landesamt sowie dem Landesamt für Umwelt Baden-Württemberg. Wir begrenzten uns auf Großstädte, sodass wir eine konsistente Menge vergleichbarer Städte zur Verfügung stellen konnten. Die Großstadt Reutlingen mussten wir aus unseren Visualisierungen ausschließen, da nur für den Land- und nicht den Stadtkreis die Daten gegeben waren.

Während der Entwicklung der Durchschnittsvisualisierung entdeckten wir Daten des VDA zur E-Mobilität der Städte Deutschlands, welche wir daraufhin auch für die selektierten Städte sammelten.

All diese Daten sammelten wir in einer Excel-Tabelle. Um sie in einer einzigen Visualisierung und mit einem gegebenen Durchschnitt darstellen zu können, mussten wir für jeden Datensatz den Durchschnitt berechnen, diesen Durchschnitt als den Wert 0 festlegen und für alle weiteren Datenpunkte deren prozentuale Entfernung von diesem berechnen.

Während der Recherche der Daten wurde uns empfohlen, die Datensätze nur auf ein einziges Jahr zu begrenzen. Dies jedoch stellte sich als schwerer als gedacht heraus, da viele interessante Datensätze damit wegfallen würden. Daher entschlossen wir uns, wann immer möglich Daten aus dem Jahr 2019 zu nehmen, da diese noch von der Pandemie unverfälscht waren. Die Datensätze, bei denen dies nicht möglich war (Photovoltaik und E-Mobilität), schlossen wir trotzdem mit ein. Um erkennbar zu machen, dass die Datensätze aus verschiedenen Jahren stammten, planten wir, dies in der letztendlichen Visualisierung darzustellen.

EDA

Zu unseren ersten probeweisen Visualisierungen gehörte das Themengebiet Luftqualität, wo wir erstmalig die Daten visuell untersucht haben. Bevor wir uns für das finales Konzept entschieden hatten, erstellten wir Visualisierungen des Smart-City Indexes von Mannheim, Berlin und Hamburg sowie der Stimmanteile bei der Bundestagswahl 2021 in den verschiedenen Stadtbezirken Mannheims.

Später nutzen wir Excel, um bei dem Sammeln der Daten aus den Haushaltsplänen und Geschäftsberichten direkt die Entwicklung dieser Daten erkennen zu können. Außerdem machten wir vor der entgültigen Umsetzung der Durchschnittsvisualisierung eine probeweise Darstellung mithilfe von Tableau, um mögliche Darstellungsarten zu erkunden

Mockups und Prototypen

Das Hauptziel der Hauptvisualisierung war die Darstellung einer Entwicklung. Daher war von Anfang an klar, dass ein Liniendiagramm sich hierfür am Besten eignen würde. Dies war zwar von Anfang an die Idee, die Schwierigkeit jedoch bestand darin, alle Aspekte in einem einzelnen Diagramm auf den ersten Blick darzustellen. Hierfür mussten wir die verschiedenen Daten relativieren: Wir akkumulierten jeweils die Daten aus den einzelnen Themenbereichen und sammelten diese in einer neuen Tabelle. Dort gingen wir im ersten Jahr von dem Wert 0 aus und berechneten von diesem Jahr an in jedem der Bereiche die prozentuale Entwicklung der akkumulierten Zahlen.

Der Vergleich mit anderen Großstädten entstand, da die Entwicklung Mannheims allein zwar auch ergiebig war, aber mit nichts direkt in Relation gesetzt werden konnte. Daher entschlossen wir uns, den Durchschnitt als Linie durch die gesamte Visualisierung darzustellen. Zuerst planten wir, nur die Position Mannheims im Vergleich zum Durchschnitt dazustellen (siehe Mockup), später jedoch stellten wir die Positionen aller Städte dar, um auch über diese nähere Auskunft zu geben.

Um den Zeitstrahl so übersichtlich wie möglich zu gestalten, entschlossen wir uns von Anfang an für eine schlichte Linie mit Jahres-Bereichen und Informationen in Satz-Form. Weiterhin wollten wir den Auswirkungsumfang der einzelnen Ereginisse darstellen wofür wir geografischer Umrisse verwendeten. Da dies nicht zwingend für jeden erkennbar ist, haben wir dafür noch eine Legende ergänzt.

Zusätzlich wollten wir Zusammenhänge von Ereignissen zu spezifischen Kategorien aufzeigen. Dies taten wir zuerst mit farbigen Linien über den jeweiligen Ereignissen. Da diese jedoch zu subtil waren, entschieden wir uns, die Einfärbung mit der Kennzeichnung des Umfangs zu kombinieren. Wir haben uns entschlossen, keine direkten Zusammenhänge mit den Ausgaben aufzustellen, da wir keine eindeutigen Einwirkungen auf die Ausgaben feststellen konnten.

Ergebnisse

Das Ergebnis unserer Arbeit ist eine Webseite, die all unsere Visualisierungen und gesammelten Informationen darstellt. Um Betrachter durch unser Projekt zu führen, ergänzten wir die Visualisierungen um Beschreibungen. Ein Einleitungstext sollte den Hintergrund des Projekts näher erklären, mit einem Fazit wollten wir eine Art Abschluss schaffen.

Die Hauptvisualisierung ist das Erste was der Betrachter sieht. Dort kann zwischen den verschiedenen Datensätzen und Unterdatensätzen gewählt werden. Zusätzlich ist zu jedem Datensatz eine zusätzliche Beschreibung gegeben.

Da der Zeitstrahl als ergänzende Visualisierung für die Hauptvisualisierung geschaffen wurde, war es uns wichtig, dass Betrachter beide problemlos gleichzeitig einsehen konnten. Anfänglich planten wir beide Visualisierungen nebeneinander zu setzen und den Zeitstrahl vertikal zu gestalten, jedoch nahm dies der Breite der Hauptvisualisierung zu viel Platz. So entschlossen wir uns, die beiden Visualisierungen untereinander darzustellen. Ein weiterer Vorteil hiervon ist, dass die Zeitachsen der beiden nun parallel zueinander stehen und so der Zusammenhang klarer kommuniziert wird.

Wir haben bewusst die Durchschnittsvisualisierung visuell von der Hauptvisualisierung und dem Zeitstrahl getrennt, da diese das Thema aus einer anderen Sicht betrachten soll. Wir stellten unsere Ergebnisse letztendlich als Strip Plot dar, da man dort die Werte der anderen Städte auch einsehen konnte. Mannheim kennzeichneten wir in rot, um die Stadt deutlich von den anderen abzuheben. Um neben dem prozentualen Abstand auch den eigentlichen Wert der Städte in den Kategorien anzuzeigen, implementierten wir eine Rückrechnung über Python, die für jede Kategorie den entsprechenden Originalwert berechnete und in einem Tooltip anzeigte. Wir fassten für die Auswahl angezeigter Daten einzelne Datensätze zu Kategorien zusammen, um die Auswahl übersichtlicher zu gestalten.

Da wir viel mit Texten arbeiteten, diese aber nicht zu überwältigend wirken lassen wollten, entschieden wir uns für die Schriftart “Quicksand”. Hiermit wollten wir sicher gehen, dass sich die Visualisierungen ausreichend von den Texten abheben.

Damit unser Webanwendungs-Prototyp verwendet werden kann, deployten wir ihn mittels der Cloud-Plattform Heroku. Die erstellte Webseite ist hier einsehbar mit der beschriebenen Funktionalität, wenn auch noch nicht mit der geplante Formatierung und Schriftart.

Erkenntnisse

Unsere Hauptvisualisierung zeigte uns besonders in Form der MVV-Daten, dass je nach Bereich Fort- und Rückschritte weitaus leichter beziehungsweise schwerer zu erreichen sind. Am besten lassen sich die MVV-Daten mit den Luftdaten in Kontrast bringen: Zahlreiche Einflüsse auf Luftdaten (Industrie, ÖPNV, Verkehr allgemein, etc.) bedeuten, dass all diese Einflüsse in Betracht gezogen werden müssen, wenn man Luftqualität verbessern will und somit Fortschritt zwar nicht sofort, aber über die Zeit erkennbar ist. Im Gegensatz dazu kann der Bau eines einzigen neuen Kraftwerkes die Verteilung der Stromversorgungs-Quellen massiv beeinflussen.

Weiterhin als interessant empfanden wir die verschiedenen Jahre, bis zu denen wir den Beginn der Messungen zurückverfolgen konnten. Wir schätzen, dass diese auch eine gewisse Aussagekraft haben, da sie den Punkt symbolisieren, ab dem Mannheim das Fördern der Nachhaltigkeit in diesen Bereichen als wichtig genug empfand, um deren Entwicklung mithilfe von Daten festzuhalten.

Der Vergleich mit andern Städten brachte uns zusätzliche interessante Erkenntnisse. Während wir uns mit dem Vergleich beschäftigten, bemerkten wir, dass Mannheim in den meisten Datenpunkten unter dem Durchschnitt steht. Hierzu trägt wohl größtenteils bei, dass Mannheim eine sehr dicht besiedelte Industriestadt ist. In Anbetracht dieser Gesichtspunkte schlägt sich Mannheim jedoch teils überraschend gut, besonders zum Beispiel in den Bereichen Luftqualität und Naturschutzgebiete.

Insgesamt konnten wir zusätzlich feststellen, dass die Relativierung von Daten oft zusätzliche Erkenntnisse brachte. So wurde in den Daten der MVV erst erkenntlich, dass 2019 Rückschritte in der Stromerzeugung durch erneuerbare Energien gemacht wurden, als wir die erneuerbaren Quellen im Verhältnis zu der gesamten Stromerzeugung setzten. Genauso schien es auf den ersten Blick auf die absoluten Ausgaben Mannheims, als würden diese über die Jahre steigen, im Verhältnis zu denGesamtausgaben jedoch war dieser Anstieg auf einmal kaum mehr erkennbar.

Fazit

Insgesamt sind wir glücklich mit den Resultaten, die wir erzielt haben. Da unsere Konzeptionsphase einen großen Teil der verfügbaren Zeit einnahm, waren wir uns zwischendurch nicht sicher, ob wir all unsere letztendlichen Pläne umsetzen konnten. Wir sind aber dennoch sehr zufrieden mit unserem Ergebnis und den Erkenntnissen, die wir aus unserer Projektarbeit gewonnen haben.

Für eine potentielle Weiterentwicklung des Prototypen würden wir zuerst all die Features implementieren, die wir wegen Zeitmangel verwerfen mussten. In der Durchschnittsvisualisierung war es anfänglich unser Plan, bei dem Hovern über die einzelnen Städte in den Bereichen in einem Tooltip/Fenster neben der Visualisierung zusätzliche Daten anzuzeigen. Dies wären z.B. bei dem Abfallaufkommen die Anteile von Restmüll, Biomüll, etc. für die jeweilige Stadt, über deren Punkt der Betrachter hovert.

Weiterhin hatten wir noch weitere Datensätze für die Hauptvisualisierung in Betracht gezogen (z.B. Daten zum Verkehr und Daten zu den Artenschutz-Bemühungen, die beim Rathaus angefragt waren), mit denen wir den Einblick in Mannheims Nachhaltigkeit weiter ausweiten könnten. Hierfür müssten wir aber mehr Platz für die Hauptvisualisierung schaffen, da mehr Datensätze sie in ihrer aktuellen Größe unübersichtlich machen könnten.

Auch könnten wir den Prototypen durch eine Sicht auf die Stadtteile erweitern, die wir anfangs geplant hatten. Diese hatte sich an dem Nachhaltigkeits-Mapping Mannheims orientiert und sollte darstellen, wie sehr die einzelnen Stadtteile auf eine nachhaltige Zukunft hinarbeiten, indem sie die Standorte von nachhaltigen Orten und Details zu diesen angibt.

Die detaillierten Quellenangaben für den Prototypen findet man hier.