| Forschungsprojekte | gefördert | Daten, Indikatoren und Algorithmen der Nachhaltigkeit: Zur Verbindung von Smart Cities und Green Finance
bidt background

Daten, Indikatoren und Algorithmen der Nachhaltigkeit: Zur Verbindung von Smart Cities und Green Finance

Wissen über die Nachhaltigkeit und Klimaresilienz von Wirtschaftsaktivitäten und Infrastrukturen der Grundversorgung werden immer unabdingbarer, insbesondere – aber nicht nur –, um Finanzkapital für die Nachhaltigkeitstransformation zu aktivieren. Das Projekt untersucht Bias , implizite Wirkungsmodelle und Auswirkungen bestehender Nachhaltigkeitsmessungs- und Bewertungsmodelle und erzeugt vor dem Hintergrund dieser Analyse neue regional, räumlich und institutionell kontextualisierte Datenzugänge und Tools der Wirkungs- und Risikobewertung.

Projektbeschreibung

Um die wirtschaftliche Stabilität von Unternehmen im Kontext kommender Klimawandelfolgen einzuschätzen, werden nicht nur finanzielle Kennzahlen, sondern auch ESG-Aspekte (ökologisch, sozial, Governance) von der Finanzindustrie eingefordert.

Accounting, Performance-Kennzahlen und Reporting-Standards setzen Ziele und „registrieren“ wirtschaftliches Handeln: Sie sind die (Selbst)-Wahrnehmung von Organisationen und Grundlage für Ratings. Modelle der Nachhaltigkeits- und Klimarisikobewertung verknüpfen nun erprobte Konzepte finanzieller Ratings mit naturwissenschaftlichen und weiteren nichtfinanziellen Informationen. Wissensmanagement und Entscheidungsprozesse von Organisationen werden damit zu einer Infrastruktur der Nachhaltigkeitsgovernance durch Daten, Indikatoren und Algorithmen (DIA) ausgebaut. Algorithmen werden dabei auch als analoge, festgelegte Verfahrens- und Verwaltungsschritte verstanden. Diese laufen so automatisiert, dass die zugrunde liegenden Designentscheidungen, Annahmen und Funktionen zu einer Black Box werden. Datensätze, Taxonomien und Programme, welche auf traditionelle Anwendungsfelder von Finanzwirtschaft und kommunalem Management optimiert waren, werden nun in den Kontext der Nachhaltigkeitstransformation übersetzt und mit ihnen die in sie eingeschriebenen impliziten Handlungsmodelle und Wirkungstheorien. Daher müssen ihre performativen Auswirkungen, mögliche Biases und Konzeptfehler, algorithmische Diskriminierung und Risiken für Datensicherheit und ‑souveränität untersucht werden.

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.

Projektteam

Prof. Dr. ir. Walter Timo de Vries

Professor für Bodenordnung und Landentwicklung, TUM School of Engineering and Design | Technische Universität München

Prof. Dr. Frauke Kreuter

Professorin für Statistik und Data Science, Institut für Statistik | Ludwig-Maximilians-Universität München

Prof. Dr. Michael Schmitt

Professor für Erdbeobachtung, Universität der Bundeswehr München

Dr. Felicitas Sommer

Projektmitarbeiterin

Andreas Dimmelmeier

Projektmitarbeiter