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Eine zukunftsweisende und nachhaltige Stadtentwicklung erfordert integrierte, ganzheitliche Planungsprozesse und die Integration von Akteur*innen verschiedener Fachrichtungen. Digitale Technologien und Ansätze datenbasierter Stadtentwicklung können Städte bei diesen Prozessen unterstützen. Vor diesem Hintergrund entwickelte die Fachhochschule Potsdam (FHP) im EFRE-geförderten Projekt „SmartUpLab – Decision-Support Tools für Integrierte Stadtentwicklung“ ein digitales Planungstool, das – eingebettet in ein ebenfalls im Projekt entwickeltes Workshopkonzept – die Bearbeitung komplexer Fragestellungen in der Stadtentwicklung und der Mobilitätsplanung vereinfacht. Insbesondere war das Ziel, das Tool und die Methoden seiner Entwicklung und Anwendung durch partizipative Prozesse und die Einbindung verschiedener Stakeholdergruppen zu ermöglichen.
Für die Erarbeitung des Tools in einem transdisziplinären Prozess entwickelte SmartUpLab einen agilen Co-Creation-Ansatz, der in der Zusammenarbeit mit Stakeholdern Rahmenbedingungen und Parameter für das Planungstool identifiziert. In zwei Anwendungsfällen wurden Planungstools für die Verkehrs- und Stadtplanung entwickelt. Im ersten Anwendungsfall wurden mit der Verkehrsbetrieb Potsdam GmbH (ViP) und der Landeshauptstadt Potsdam (LHP) Szenarien für den Betrieb einer neuen Buslinie mit Bedarfshalten (DRT) für das Potsdamer Wohngebiet „Bornstedter Feld“ untersucht. Mit dem Amt für Stadtentwicklung der Fontanestadt Neuruppin wurden im zweiten Anwendungsfall die Auswirkungen von verschiedenen Maßnahmen für das Parkraummanagement miteinander verglichen.
In beiden Fällen erfolgte eine Aggregation von (GIS-)Daten aus verschiedenen Quellen, welche die Grundlage für eine Agentenbasierte Modellierung urbaner Mobilität bildeten. In mehreren Workshops wurden zusammen die Anforderungen erhoben und Konzepte validiert. Als Abschluss fand ein Reallabor-Workshop statt, in dem der Einsatz der Tools unter realen Bedingungen erprobt wurde.
Im ersten Anwendungsfall wurden Betriebsszenarien für den Betrieb des DRT entworfen und miteinander verglichen. Die Ergebnisse der DRT-Szenarien flossen in die Operationalisierung der weiteren Buslinienplanung ein. Im zweiten Anwendungsfall wurden Maßnahmen und Verkehrszahlen im Kontext des Parkraummanagements in der Neuruppiner Innenstadt modelliert, um die jeweiligen Wirkungen verschiedener Szenarien erfassen zu können.
Grundsätzlich konnte SmartUpLab feststellen, dass das entwickelte Tool aus technischer Hinsicht die gesetzten Anforderungen zu großen Teilen erfüllen konnte. Insbesondere eingebettet in das Workshopkonzept, das die Stakeholder bei der Entwicklung und Beurteilung ihrer Szenarien mithilfe des Planungstools anleitet, konnten in beiden Use Cases verwertbare Lösungen für die die eingangs gemeinsam entwickelten planerischen Problemstellungen entwickelt werden. Sowohl bei der transdisziplinären Erarbeitung des Tools als auch bei seiner Anwendung ist das Projekt allerdings auch auf Herausforderungen gestoßen. Bei der transdisziplinären Zusammenarbeit hat sich gezeigt, dass es wichtig ist, die zeitlichen Agenden beteiligter Stakeholdergruppen zu synchronisieren. Hierdurch kann sichergestellt werden, dass die Ergebnisse der Modellierung zeitnah in die Entscheidungsprozesse einfließen können.
Insgesamt kommt SmartUpLab damit zur Erkenntnis, dass der Einsatz eines solchen Tools für die Stadtentwicklungspraxis zwar zahlreiche Potenziale bietet, die Nutzung und Verbreitung des Tools jedoch noch von diversen systemischen Rahmenbedingungen erschwert wird. Während bei der Arbeit mit simulationsbasierten Szenarien Systeme unter verschiedenen Rahmenbedingungen getestet werden, sind bisher in der Stadtplanung eher der Umgang mit festen Referenzwerten üblich, die gegenüber der Politik gerechtfertigt werden können. Daher hat sich die Arbeit mit hypothetischen Werten als herausfordernd erwiesen und gezeigt, dass an dieser Stelle die Logik der Verwaltung und kommunalpolitischen Entscheidungsfindung schwer mit der Logik der szenariobasierten Simulation vereinbar sind. Die Anwendung Agentenbasierter Modellierung in der Praxis der Stadtentwicklung erfordert für Verwaltungen neue Herangehensweisen, Denkweisen und das Zulassen von innovativen Ansätzen in der Arbeitsweise der Kommunen. Zudem ist eine Offenheit für neue Ansätze und Methoden seitens der beteiligten Stakeholder notwendig.
Kurz- bzw. mittelfristig erscheint es daher weniger aussichtsreich, das entwickelte Planungstool als lizenzierbares Produkt auszuarbeiten, als es, eingebettet in das Workshopkonzept, als Weiterbildungsangebot zum Kompetenzaufbau für digitale Planungsprozesse einzusetzen.
Sowohl in Bezug auf diese Perspektiven für die Weiterentwicklung als auch jenseits der konkreten Projektergebnisse war die Projektförderung von großem Wert für die FHP, weil wertvolle Expertise und gute Beziehungen zu außerhochschulischen Stakeholdern in einem zukunftsträchtigen Forschungs- und Transferthema aufgebaut werden konnten. Dies hat sich bereits jetzt in der erfolgreichen Einwerbung thematisch auf SmartUpLab aufbauender Folgeprojekte niedergeschlagen.
Das Forschungsprojekt „SmartUpLab“ (https://smartuplab.de) der FH Potsdam beschäftigt sich mit partizipativen Entscheidungsprozessen in der Planung zukünftiger Entwicklungen im urbanen Raum. Ein Ziel ist das Generieren eines digitalen Stadtmodells für einen Teil Potsdams (Zielgebiet) unter Einsatz von GAMA. Heterogene Geodaten waren für die Ausstattung des GAMA-Models mithilfe von QGIS zu bearbeiten. Exemplarisch werden hier zwei Workflows vorgestellt: Zum einen die Ableitung von Parkplatzpotenzialflächen aus dem Straßenlayer von OpenStreetMap, zum anderen die Ermittlung gemittelter Fußwegstrecken von Kindern im Grundschulalter zur jeweils nächstgelegenen Grundschule aggregiert über die statistischen Blöcke.
The current European guidelines for the Sustainable Urban Mobility Plan (SUMP) promote a vertical (European, national, regional and local policy goals) and horizontal (sectorial and operational plans) integrated mobility planning approach based on the involvement of different target groups. However, how this involvement is implemented in practice is not sufficiently researched, and empirical data that go beyond a single case study are still to be developed. This paper aims to fill this gap by presenting an empirical assessment of planning practices. Through a mixed-method approach combining grounded theory and quantitative data analysis techniques, including co-occurrences analysis, association rules and network analysis, we analysed planning documents (n = 67) and identified patterns in which target groups are involved through an array of participation methods aiming for different participation goals within German urban mobility planning. Our results point to the participation gap of professional stakeholders from the strategy development phases, which is rather kept at the decision-making level with input from researchers and consultants. Citizens are actively involved during the envisioning phases, but passively engaged after the implementation of measures. Conclusively, we reflect on these empirical findings from a methodological and operational point of view.
The affective connotations of words are central to meaning and important predictors of many social processes. As such, understanding the degree to which commercially-available generative language models (LLMs) replicate human judgements of affective connotations may help better understand human-model interactions. LLMs may also serve as useful tools for researchers seeking affective meaning estimates. We test the ability of three LLMs – GPT-4o, Mistral Large, and Llama 3.1 – to estimate human affective connotation ratings of words representing social identities, behaviours, modifiers, and settings in three language cultures: English (US), French (France), and German (Germany). We find that LLM ratings of terms correlate strongly with human ratings. However, their ratings tend to be overly extreme and patterns of correlations between meaning dimensions only loosely approximate those of human ratings. Consistent with previous findings of English-language and American biases in LLMs, we find that LLMs tend to perform better on English terms, though this pattern varies somewhat by meaning dimension and the type of term in question. We explore how LLMs might contribute to scholarship on affective connotations – by acting as tools for measurement – and how scholarship on affective connotations might contribute to generative language models – by guiding exploration of model biases.
Comprehensive evidence on affective polarization stems from bipartisan political systems with well-defined partisan identities and unidimensional measures of ingroup favoritism and outgroup dislike, while neglecting shared emotions and intergroup emotional dynamics. This study addresses these gaps. Before the 2021 German federal elections, we surveyed individuals in Germany concerned about climate change (N=2,477) or asylum policies (N=3,177) using a large, innovative social media sample. We assessed positive and negative feelings toward supporters and opponents of progressive policies on these issues and the perceived emotional alignment with these opinion-based groups. Cluster analyses reveal two affectively polarized groups, a group of resenters characterized by negative affect and emotional disalignment, and three groups showing affective differentiation but lacking emotional identification. Compared to the other groups, the two polarized opinion-based groups perceive themselves as being more emotionally similar to like-minded citizens and more dissimilar from those with opposing views. They also experience consistent, yet distinct patterns of emotions towards like-minded and dissenting others regarding anger, disgust, contempt, and joy. The two groups are socio-demographically distinct and have less contact with people holding opposite views. These structural divisions are reflected in behavioral patterns. Polarized groups engage in more political discussions, especially with strong ties. However, only polarized conservatives tend to engage in political discussions with weak ties, such as colleagues or acquaintances. Polarized progressives are more likely to engage in collective forms of political mobilization. In essence, this work underscores the interplay among the emotional, structural, and interactional components of issue-based affective polarization.
This paper compares the affective meanings attributed to feminine and masculine versions of the same social categories. We collected semantic differential ratings for 192 pairs of masculine and feminine social categories from two representative samples of n = 700 French and n = 700 German participants. We investigated how lexical and grammatical gender influences the affective meaning of social categories on Osgood’s dimensions of evaluation, potency, and activity, as well as how differences in affective meaning are related to known gender stereotypes. Our results suggest that gender does produce only small effects. However, they are not randomly distributed and consistent with well-known gender stereotypes. The results enrich social psychological research on gender as well as the cultural debate on the use of gender-fair language in grammatically gendered languages by providing a more nuanced assessment of the affective roots of gender stereotypes conveyed by language.
Co-Creation ist eine aktive, kreative und soziale Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Personengruppen zur Entwicklung neuer Lösungen. Das Projekt SmartUpLab fördert Co-Creation-Tools als ein Element der Entscheidungsfindung für die zukünftige Mobilität in regionalen und lokalen Kontexten.
Dieser Bericht gibt einen Überblick über die Anwendung der Co-Creation-Tools, die von Projekten im deutschsprachigen Raum umgesetzt werden, um das Engagement verschiedener Akteure mit gemeinsamen Aktionen zur Entwicklung einer nachhaltigen und integrierten zukünftigen Mobilität zu fördern.
Im ersten Teil des Berichts werden die von anderen Forschungsprojekten entwickelten Co-Creation-Tools als Ergebnis einer systematischen Literaturrecherche vorgestellt. Dieser Bericht erstellt eine Triangulation der systematischen und repräsentativen Analyse mit einer Case-Studie von den Projekten, die im Rahmen des Instituts für angewandte Forschung Urbane Zukunft (IaF) entwickelt wurden.
Im zweiten Teil des Berichts ist der interne Lernprozess dargestellt, der die qualitative Analyse von Berichten, Dokumenten und Websites von den Projekten PaSyMo, MaaS4P und MaaS L.A.B.S umfasst. Die Erhebung von Daten wurde mit einem Fragebogen an die Projektmitglieder durchgeführt und mit Gruppendiskussionen kombiniert. Eine qualitative Analyse wurde mit Unterstützung der Software Atlas.ti 9 (2020) durchgeführt.
Der dritte Teil des Berichts analysiert und vergleicht die in den ersten beiden Teilen erzielten Ergebnisse und gibt Empfehlungen für die Auswahl eines Co-Creation-Tools und dessen Aspekte, die bei der Umsetzung zu berücksichtigen sind.
Theoretical and Empirical Modeling of Identity and Sentiments in Collaborative Groups (THEMIS.COG) was an interdisciplinary research collaboration of computer scientists and social scientists from the University of Waterloo (Canada), Potsdam University of Applied Sciences (Germany), and Dartmouth College (USA). This white paper summarizes the results of our research at the end of the grant term. Funded by the Trans-Atlantic Platform’s Digging Into Data initiative, the project aimed at theoretical and empirical modeling of identity and sentiments in collaborative groups. Understanding the social forces behind self-organized collaboration is important because technological and social innovations are increasingly generated through informal, distributed processes of collaboration, rather than in formal organizational hierarchies or through market forces. Our work used a data-driven approach to explore the social psychological mechanisms that motivate such collaborations and determine their success or failure. We focused on the example of GitHub, the world’s current largest digital platform for open, collaborative software development. In contrast to most, purely inductive contemporary approaches leveraging computational techniques for social science, THEMIS.COG followed a deductive, theory-driven approach. We capitalized on affect control theory, a mathematically formalized theory of symbolic interaction originated by sociologist David R. Heise and further advanced in previous work by some of the THEMIS.COG collaborators, among others. Affect control theory states that people control their social behaviours by intuitively attempting to verify culturally shared feelings about identities, social roles, and behaviour settings. From this principle, implemented in computational simulation models, precise predictions about group dynamics can be derived. It was the goal of THEMIS.COG to adapt and apply this approach to study the GitHub collaboration ecosystem through a symbolic interactionist lens. The project contributed substantially to the novel endeavor of theory development in social science based on large amounts of naturally occurring digital data.
This study explores how social identities, behaviors, and settings interact to shape urban dynamics, with gentrification and neighborhood stigmatization as example phenomena of city life. Using affect control theory (ACT) simulations, we demonstrate how social identities and behaviors recursively influence the affective meanings attributed to urban settings, thus driving local cultural change. In the case of gentrification, the simulation illustrates how positive identities, such as those related to the creative class, transform stigmatized neighborhoods into attractive spaces. Analyses of segregated areas reveal the self-reinforcing cycle of stigma. The simulations are based on a comparative empirical analysis of impression formation in settings in French and German language cultures. Our findings highlight overall similarities in impression formation across these cultures, with some subtle differences: Context effects of behavior are somewhat stronger among German survey respondents, and French participants rely more heavily on fundamental sentiments. This study shows how ACT simulations bridge the gap between qualitative and quantitative analysis and between micro and macro level of analysis, offering a novel framework for explaining urban interactions and local cultural change.
Charlemagne’s Legacy
(2023)
We investigate between- and within-country consensus about affective meanings of social identities along the evaluation, potency, and activity dimensions from the affect control theory research tradition. Ratings for 387 (194 male and 193 female) identities were collected from two samples representative of the French (N = 700) and German (N = 700) populations for age, gender, and region. Guided by two preregistered hypotheses based on previous cross-cultural research, our analysis points to considerable cultural consensus between French and Germans who seem to share a common “Carolingian” affective culture; yet some culture-specific patterns concerning the evaluation dimension and evaluation-potency interactions were found to be statistically significant. We interpret these results in terms of known cross-cultural features such as power distance and conceptions of power.
