Auf dem Weg zur Nutzer:innen zentrierten Datenbereitstellung und Wertschöpfung von Open Government Data in Berlin
Das Spektrum der verschiedenen Medien und die Anforderungen an die vorhandenen Datenkompetenzen.
Forschungsdesign und Umfang der Forschung folgen drei Hauptzielen: Erstens, potenzielle Nutzergruppen von offenen Umweltdaten in Berlin zu identifizieren. Zweitens, Wege zu finden, um deren Engagement für offene Daten zu verbessern und schließlich die Erkenntnisse aus der Forschung in ein Model einzubetten, das auf offene Datenprojekte im Allgemeinen angewendet werden kann, um die nutzer:innenzentrierte Gestaltung offener Datendienste zu unterstützen.
Key Learning:
Eine Stakeholder-Map zeigte relevante Stakeholder in Berlin auf, die an offenen Umweltdaten interessiert sein könnten. Dies war in zweierlei Hinsicht hilfreich. Erstens half sie mir, einen Überblick über das bestehende Ökosystem zu bekommen, und zweitens diente sie als Ausgangspunkt für die Durchführung von Interviews.
Das Diagramm stellt das Niveau der Datenkompetenz in Bezug auf die identifizierten Nutzergruppen dar. Die allgemeine Beschäftigung mit offenen Umweltdaten (OED) ist auf der y-Achse dargestellt.
Die Erkenntnisse aus den Interviews wurden in Aufgaben umgewandelt, die im Rahmen eines Co-Design-Workshops mit den identifizierten Nutzergruppen von NGOs und Lehrkräften als potenzielle Nutzerszenarien weiter untersucht wurden.
Key Learning:
Da in den Workshops Interessengruppen mit unterschiedlichem Hintergrund zusammenkamen, konnten sich die Teilnehmer bei LEGO durch die von ihnen gebauten Objekte ausdrücken, anstatt sich auf komplizierten Jargon oder Terminologie zu verlassen. So konnten sie vermeiden, sich in Details zu verstricken, und sich stattdessen auf das Wesentliche konzentrieren, das der Service liefern sollte.
