Dissertation
| Autor | Philipp Kisters |
| Betreuer | Winfried Lamersdorf |
| Titel | A DISTRIBUTED SERVICE PLATFORM FOR MANAGING STREAMING DATA IN SMART CITIES: A Citizen-Centric Approach to Improve Urban Participation |
| Abgabe am | 30.09.2024 |
| Zusammenfassung | Smart Cities zielen darauf ab, das städtische Leben durch verbesserte Effizienz, Nachhaltigkeit und Sicherheit zu optimieren. Allerdings haben die derzeitigen, vorwiegend technologiegetriebenen, Smart- City-Modelle Schwierigkeiten, signifikante Verbesserungen der angestrebten Ziele, im Besonderen in Bezug auf Nachhaltigkeit, zu demonstrieren. Gleichzeitig wächst die öffentliche Skepsis in Bezug auf Datenschutz und Überwachung. Diese Arbeit schlägt einen Wechsel von technologiezentrierten hin zu einem bevölkerungszentrierten Ansatz für Smart Cities, der auf bestehenden, von der Bevölkerung betriebenen Sensoren, basiert. Dieser Ansatz stärkt die Mitbestimmungsrechte der Bevölkerung und fördert deren aktive Einbindung in urbane Räume, indem er den Bedarf an neuen Sensorinstallationen minimiert und ihnen ermöglicht, ihre Daten selbst zu verwalten. Diese Dissertation befasst sich mit technischen und sozialen Herausforderungen bei der Umsetzung eines solchen dezentralen Datenraums. Zu den wichtigsten technischen Herausforderungen gehören die Sicherstellung der Interoperabilität zwischen heterogenen Datenquellen, das Finden relevanter Sensoren für stadtweite Dienste und die Bewertung der Datenqualität in einem dezentralen System. Soziale Herausforderungen konzentrieren sich auf die Wahrung der Datensouveränität, den Vertrauensaufbau durch Transparenz und die Einbeziehung technisch weniger versierter Personen. Zur Bewältigung dieser Herausforderungen, liefert diese Arbeit drei wesentliche Beiträge. Erstens wird SkABNet, ein attributbasiertes Overlay-Netzwerk, eingeführt, das effiziente semantische Suchen ohne zentrale Instanz ermöglicht und den Suchaufwand um bis zu 90% reduziert. Zweitens wird ein Framework für datensouveränitätswahrende verteilte Vorverarbeitung entwickelt, das erlaubt, die Verarbeitung der eigenen Daten zu kontrollieren, bevor diese mit entfernten Diensten geteilt werden. Eine durchgeführte Anwendungsstudie zeigt, dass dieser Ansatz die Entscheidungsfindung für technisch weniger versierte Personen unterstützt und ihnen hilft, die Verwendung ihrer Daten besser zu verstehen. Schließlich wird eine Methode zur Kategorisierung von Datenströmen vorgeschlagen, die einerseits ermöglicht, gemeinsame Merkmale individuell platzierter Sensoren zu identifizieren, um Diensten bei der Bewertung der Datenqualität zu helfen. Andererseits können Mikroklimaereignisse identifiziert werden, die durch aktuelle Qualitätskontrollmechanismen entfernt werden. Diese Beiträge fördern und konkretisieren die Vision einer nachhaltigeren, inklusiveren und bevölkerungszentrierten Smart City. v |
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