Smart Cirty Diskurs - Versuch einer Konkretisierung
smart ist in erster linie technisch definiert, es bedeutet (fuer mich) den einsatz von IT in dezentraler staedtischer infrastruktur, im bereich grosstechnischer netze der grundversorgung, aber auch anderer bereiche. IT heisst hier besonders IoT, also internet of things, ueber das internet vernetzte kleinrechner, meisst auf basis kostenguenstiger stromsparender chips, incl. sensorik.
wichtig ist dabei sowohl das gegen-scenario technokratischer ueberwachung (beispiel singapur) wie auch einer privatwirtschaftlichen ausbeutung incl. "tragedy of the commons" strategisch abzugrenzen und iterativ zu monitoren.
IMHO folgende use-cases waeren sinnvoll: dezentrale laermmessung, dezentrale luftmesswerte, wasserqualitaet und verbrauch, dezentrale beobachtung von gruenflaechenqualitaet, dabei muss datenschutz gewaehrt bleiben.
(institutionell) smart waere es lauffaehige projektloesungen in diesen bereichen zu evaluieren, zu kuratieren und jeweils eine kritische masse davon in die flaeche zu bringen, mit hilfe von communities, die bereits auf diesem gebiet arbeiten. (DIY open source raspi heimanwendungen usw.)
einfach gesagt kann eine smart city schlicht die vernetzung von "smart homes" bedeuten, dort wo also z.b. smartmeter bereits installiert sind fuer die strommessung, bzw. messungen von schadstoffen, laerm, waerme usw. bereits laufen, weil die geraete entsprechend installiert sind.
der mobilitaetssektor ist bereits stark entwickelt, hier koennte es reichen entsprechende private entwicklungen zu koordinieren und auf open data richtlinien zu achten. (es gibt hier bereits eine vielzahl toller open source loesungen, die auch finanziell unterstuetzbar sind: https://github.com/ubahnverleih/WoBike)
energietechnisch waere es vergleichsweise wichtiger waermedaemmung und stromverbrauch at home ins auge zu fassen.
smartmeter sollten dabei im strompreis inbegriffen sein, sie amortisieren sich durch stromeinsparungen. immer ist dabei auf die anonymisierung der daten zu achten die benoetigt werden um statistiken und kartierungen vorzunehmen, die als mehrwert fuer alle verfuegbar sind.
open data, rest apis und entsprechende server infrastruktur sollte als datengrundversorgung bestehen. private startups koennen dann auf diese zurueckgreifen und added value loesungen anbieten. die grundversorgung sollte aber frei bleiben, und spaeter ueber profitable startups refinanzierbar sein.
eine lizenztechnische einbahnstrasse fuer open data sollte vermieden werden, damit eine solche refinanzierbarkeit erhalten bleibt, darum keine creative commons lizenz, sondern freie datenbanklizenzen.
wichtig ist bei der begrifflichen abstraktion in gesamtziele und unvermeidliche buzzwords darauf zu achten dass diese sich praktisch und pragmatisch, also nachweislich technisch konkretisieren lassen, wenn noetig sollte man sich dabei absichern und das (experten)wissen entsprechend abfragen, und zwar iterativ, in jeder entscheidungsschleife durch team integration entsprechenden expertenwissens.
es handelt sich hierbei nicht um typisches berater und vermittlungswissen, sondern konkretes umsetzungswissen aus der technologischen praxis. die open source community verfuegt ueber genug praktikerinnen. nun gilt es austausch und beteiligungsmoeglcihkeiten zu verbessern.
in diesem sinne sind dann entsprechende demokratisierende tools selbstverstaendliche good practise: zuallererst issue und bug tracking, offene diskussionsforen, aber auch moderation und administrationstools zum vermeiden von trolling und noise.