KI erkennt Gentrifizierung

Das Bild unserer Städte ändert sich ständig. Ein Geschäft schliesst seine Türen, ein anderes öffnet, und in kürzester Zeit entstehen neue Gebäude. Solche scheinbar unauffälligen Veränderungen können jedoch für langjährige Bewohner verstörend sein, da sie oft die Vorboten einer Gentrifizierung sind. Doch während diese Veränderungen offensichtlich sind, gestaltete es sich bisher schwierig, sie genau zu messen oder zu untersuchen.

Jackelyn Hwang, Assistenzprofessorin für Soziologie an der School of Humanities and Sciences der Stanford University, erklärt: «Bislang waren wir auf demografische Daten der Volkszählung oder der American Community Survey angewiesen, um die Gentrifizierung zu analysieren. Diese Daten sind jedoch nicht feingliedrig genug und werden oft nach Zählbezirken statt nach einzelnen Gebäuden aggregiert.»

70% Genauigkeit

Um diesem Problem zu begegnen, haben Forscher von Stanford HAI ein wegweisendes Modell entwickelt, das auf Google Street View-Bildern basiert. Durch die Analyse von Strassenszenen können sie nun visuelle Hinweise auf Gentrifizierungsmuster erkennen. In einer aktuellen Studie haben sie gezeigt, dass ihr Modell in über 70% der Fälle Gentrifizierung vorhersagen kann, basierend auf Daten, die zuvor aus der Volkszählung und der ACS gewonnen wurden.

Hwang betont die Bedeutung dieser Erkenntnisse: «Die visuelle Analyse ergänzt unsere herkömmlichen Datensätze und ermöglicht es uns, subtile Veränderungen in der gebauten Umwelt zu erkennen, die auf eine Gentrifizierung hinweisen.»

Durch ein detaillierteres Verständnis der Orte, an denen Gentrifizierung stattfindet, können Städte nun gezieltere Massnahmen ergreifen, um ihre Gemeinschaften zu schützen.




Dies könnte die Einführung von Mietkontrollen, die Förderung von bezahlbarem Wohnraum oder die Festlegung von Obergrenzen für Grundsteuererhöhungen umfassen.

Zusammenhänge noch nicht ganz klar

Die Forschung zur Gentrifizierung steht jedoch vor Herausforderungen. Hwang erklärt: «Obwohl wir wissen, dass Gentrifizierung oft zu Vertreibungen führt, ist der Zusammenhang nicht immer klar. Wir müssen verstehen, wie sich diese Veränderungen auf die verschiedenen Bevölkerungsgruppen auswirken.»

Um diese Fragen zu beantworten, haben die Forscher ein Modell entwickelt, das auf dem Prinzip der Selbstaufmerksamkeit basiert. Dies ermöglicht es dem Modell, gezielt nach Gebäuden zu suchen und Veränderungen im Laufe der Zeit zu identifizieren. Durch den Einsatz dieser Technologie konnten sie nicht nur Gentrifizierung erkennen, sondern auch zukünftige Bauprojekte vorhersagen.

Die Ergebnisse dieser Studie wurden in der Fachzeitschrift IEEE Big Data veröffentlicht und markieren einen bedeutenden Fortschritt in unserem Verständnis von städtischen Veränderungen. Doch die Forschung steht erst am Anfang.

Auch bei Naturkatastrophen anwendbar

Hwang und ihr Team arbeiten bereits an weiteren Projekten, um die Auswirkungen von städtischen Veränderungen auf die Gesundheit und das Wohlbefinden der Gemeinschaft zu untersuchen. Gleichzeitig nutzen sie ihre Technologie, um auch die Auswirkungen von Naturkatastrophen auf städtische Gebiete zu erforschen.

Durch den Einsatz von Google Street View und anderen innovativen Technologien sind die Forscher auf dem besten Weg, die komplexen Zusammenhänge zwischen städtischer Entwicklung und sozialer Gerechtigkeit zu entschlüsseln. Ihre Arbeit wird es Städten ermöglichen, besser auf die Bedürfnisse ihrer Bewohner einzugehen und gerechte Lösungen für die Herausforderungen der Gegenwart zu finden.