Daten, Indikatoren und Algorithmen der Nachhaltigkeit: Zur Verbindung von Smart Cities und Green Finance (GREEN DIA)

Projektbeschreibung

Für Projekt- und Investitionsentscheidungen im Finanzsektor, aber auch in Unternehmen und Kommunen, werden nicht mehr nur finanzielle Kennzahlen, sondern auch Risiken und Auswirkungen auf Umwelt, Gesellschaft und Unternehmensführung einbezogen.

Daten, Indikatoren, Algorithmen der Nachhaltigkeitsbewertung wirken damit in zwei Richtungen. Erstens sind sie komplexe Werkzeuge wirkungsorientierten Entscheidens, welche in bestehende Verfahren integriert werden müssen. Das heißt, dass eine Governance durch Nachhaltigkeitsinformationen stattfindet. Zweitens geht mit der Erhebung von Daten für die nachhaltige Berichterstattung einher, dass Nachhaltigkeitsaspekte registriert werden, d.h. sie werden von einer Organisation (teilweise erstmalig und in bestimmter Form) wahrgenommen. Dies wirft wiederum die Frage wie die Governance von Nachhaltigkeitsinformationen gestaltet wird. Obwohl es bereits einige Standardframeworks für die Nachhaltigkeitsmessung gibt, werden Gestaltungsprinzipien und ethische Leitlinien für die Indikatorentwicklung und -anwendung kaum diskutiert. Die Wirkung der Wirkungsmessung durch Standards verschiedener Sektoren auf Regionen sind bisher nicht bekannt.

Green DIA erforscht, inwiefern insbesondere Informationen über öffentliche Klimaschutzregulierung, Infrastrukturen regionaler Versorgung und raum- und stadtplanerische Maßnahmen nachhaltige Risiko- und Wirkungsanalysen verbessern und evaluieren können. Dazu werden Satellitendaten, Unternehmens- und Finanzinformationen und Registerdaten der öffentlichen Hand verknüpft. Das Projekt konzentriert sich auf den Bausektor sowie die Nutzung von privaten und Geschäftsgebäuden. Die Aggregation, Verknüpfung und der Vergleich von Nachhaltigkeitsinformationen aus verschiedenen Kontexten erlaubt es zudem, die gesellschaftlichen, politischen und ökonomischen Annahmen sowie die ethischen Implikationen von existierenden Datenerhebungs- und Auswertungsverfahren im Forschungsprozess reflexiv zu überprüfen.