Das enorme Potential von Geodaten, die durch Laien erfasst werden, wird u.a. in vielen Citizen Science Projekten dokumentiert. Auch in dieser Arbeit wird durch das Crowdsourcing von Geoinformationen zu Gefahren im Radverkehr in Freiburg im Breisgau beleuchtet, ob solche geographischen Bürgerinformationen einen Mehrwert liefern und Geofachdaten sinnvoll ergänzen können.

In der vorgestellten Studie wurden von Radfahrern gemeldete Gefahren entlang von zufällig ausgewählten Routen im Stadtgebiet von Freiburg gesammelt. Für die Erhebung der Meldungen fand die Open-Source-Software KoBo Toolbox Anwendung, da sie eine systematische Erfassung und Aggregation von Geodaten via Smartphone in Echtzeit ermöglicht. Bei der Kartierung stand die individuelle Gefahrenwahrnehmung von Radfahrern im Vordergrund.

Der auf diese Weise generierte Datenpool wurde hinsichtlich räumlicher Verteilungsmuster untersucht, um aufzuzeigen, wo spezifische Gefahren von der Gesellschaft wahrgenommen werden. Dabei sollte geklärt werden, ob Zusammenhänge zwischen gemeldeten Gefahren und städtischen Infrastrukturen festzustellen sind. Darüber hinaus wurden die individuellen Meldungen mit tatsächlichen Gefahren abgeglichen. Diese ließen sich aus Statistiken zu Unfallorten mit Beteiligung von Radfahrern ableiten.

Als Ergebnis kann gezeigt werden, dass die gemeinsame Analyse von Unfallstatistiken und Crowd generierten Meldungen vielversprechende Zugänge zur Identifikation von Gefahren-Hot-Spots im Stadtgebiet eröffnet. Somit verdeutlicht die Zusammenschau beider Informationspools, dass die crowdsourced Meldungen in Planungsprozessen zur Optimierung des Radverkehrs genutzt werden können.

Insgesamt zeigt sich, dass durch die räumliche Verschneidung von Geofachdaten und von Laien generierter Geoinformationen ein informativer Mehrwert entsteht. Somit ergänzen Informationen individueller Prägungen amtlich standardisierte Geoinformation um gesellschaftliche Raumwahrnehmungen.