Stadtforschung mit Google Street View?

Die Methode der systematic social observation, die von Jackelyn Hwang und Robert J. Sampson zur Messung von Gentrification in Chicago eingesetzt wurde, ist Thema dieses Beitrags. Mir geht es weniger um die weitreichenden theoretischen Annahmen oder die empirische Ergebnisse des Papers, das 2014 in der American Sociological Review erschienen ist, sondern vielmehr um die Darlegung einiger Gedanken zur Übertragbarkeit dieser Herangehensweise auf deutsche Städte.

Unter Verwendung der erwähnten und weiterer Methoden gehen die Autoren der Frage nach, inwiefern die ethnische Komposition und die perceived neighborhood disorder (die Übersetzung wäre in etwa „wahrgenommene Unordnung oder Störung in der Nachbarschaft“) in den Prozess der Gentrification eingreifen und somit dafür sorgen, dass die racial hierarchies (in etwa: „ethnische Hierarchie“, der Begriff „racial“ ist im deutschen eher als „ethnisch“ zu gebrauchen) inmitten der weitreichenden sozialen Transformation Chicagos in den 1990er und 2000er Jahren bestehen bleiben. Außerdem, so argumentieren die Autoren, sei das Erscheinungsbild einer Nachbarschaft ein Hinweis auf den in ihr stattfindenden sozialen Wandel. Sie kritisieren gleichermaßen die qualitativen Untersuchungen für ihre Begrenztheit auf eine Nachbarschaft sowie die quantitativen Untersuchungen dafür, dass ihre Ergebnisse nicht erlauben Gentrification von anderen Arten des Wandels von Nachbarschaften zu unterscheiden. Als Beleg wird eine Untersuchung von Hammel und Wyly (1996) angeführt, die zunächst anhand visueller Merkmale der Aufwertung innerhalb eines Blocks eben diesen als „core gentrified“, „fringe gentrified“ oder „poor“ kategorisiert haben. Bei einem Abgleich mit sozioökonomischen Daten der Stadt auf Blockebene stellte sich heraus, dass eine Vielzahl der Blöcke bei alleiniger Betrachtung der Kommunalstatistik falsch kategorisiert worden wäre.

Also was haben Hwang und Samspon konkret gemacht? Die ersten Aufnahmen stammen aus dem Jahr 1995, sie wurden mit einer Videokamera, die auf ein SUV montiert wurde, aufgenommen. Man fuhr damit langsam eine vorher ausgewählte Anzahl von Blockseiten entlang und ließ anschließend Merkmale von physischer (z. B. herumliegender Müll) und sozialer (z. B. Betrunkene) disorder kodieren. In einer Folgeuntersuchung im Jahr 2002 wurde dieselbe Methode mit geschulten Beobachtern wiederholt. Der dritte Zeitpunkt kommt durch die Auswertung der Beobachtungen von Google Street View zustande. Diese stammen für Chicago aus den Jahren 2007 bis 2009. Da die Autoren unmöglich alle Straßen Chicagos abfahren konnten, zogen sie eine Stichprobe, die sich an der visuellen Erhebung und Kategorisierung von Hammel und Wyly (HW) aus dem Jahre 1995 orientiert. HW identifizierten damals 66 census tracts als core und fringe gentrified. Hwang und Sampson wählen nun eben diese 66 census tracts für ihre Untersuchung. Außerdem fügen sie 74 weiter hinzu, die räumlich an die bestehenden 66 angrenzen aber von HW 1995 noch als „poor“ kategorisiert wurden. So können sie nicht nur die Entwicklung der bereits 1995 als gentrified eingestuften census tracts untersuchen, sondern auch die Ausbreitung der Gentrification auf benachbarte Gebiete.

Um den weiteren Prozess der Stichprobenziehung zu verstehen, muss man wissen, dass census tracts die größte räumliche Einheit in dieser Untersuchung sind. In Chicago besteht ein census tract in der Regel aus 10 bis 20 Blocks, die jeweils drei oder vier Blockseiten haben (also die typische Häuserreihe bis zur nächsten Kreuzung). Die Beobachtungseinheit der Untersuchung ist die Blockseite, sofern sie Wohnhäuser oder Gewerbeeinheiten enthielt. Von jedem aus der Stichprobe gezogenen Block wurden alle Seiten mittels Google Street View virtuell abgefahren und kodiert. Die finale Stichprobe umfasst 2709 Blockseiten, von denen 1905 die erforderlichen Gebäude enthalten.

Doch was genau wurde denn nun von den Beobachtern kodiert? Hwang und Sampson nennen drei Items, die auf jeweils einer Blockseite gemessen werden:

  1. Structural Mix: Die Mischung aus älteren Gebäuden, Neubauten und Sanierung. Die Anzahl der Neubauten oder erkennbaren Sanierungen, neue Straßenbeschilderung, größere Neubauvorhaben oder Neubauten zum Verkauf. →Hohe Zahl von Kodierungen verweist auf Gentrification
  1. Sichtbare Verschönerungsbemühungen: Bemühungen zur Vorbeugung von Fehlverhalten (z. B. Übermalen von Graffiti), Verschönerung der Hauseingänge oder –fronten, Verschönerung öffentlicher Freiflächen. →Hohe Zahl von Kodierungen verweist auf Gentrification
  1. Fehlen von disorder und Verfall, wie z. B. ungepflegte/verlassene Häuser, Müll. →Niedrige Zahl von Kodierungen verweist auf Gentrification

Die Items wurden im Anschluss in einem additiven Index zusammengeführt und dann auf den Block und schließlich auf den census tract hochgerechnet. Anhand der jeweiligen Anzahl von Items weisen Hwang und Sampson das Gebiet einer Phase im Lebenszyklus einer Nachbarschaft zu (Disinvestment, Early-Stage-Gentrification, Middle-Stage-G., Late-Stage-G., Class turnover). Ohne jetzt allzu lang auf die Messungen zur Validität und Reliabilität einzugehen, die die Autoren in vielfältiger Art und Weise durchgeführt haben, lässt sich sagen: Die visuelle Messung von Gentrification funktioniert ziemlich gut!

Jetzt die große Frage: Lässt sich dieses Verfahren auch auf deutsche Städte anwenden? Die Stichprobenziehung von Hwang und Sampson baut weitestgehend auf der von Hammel und Wyly von 1995 auf. Eine ähnlich flächendeckende und vor allem visuelle Untersuchung der Gentrification einer deutschen Stadt existiert nicht. Eine Reihe von Annahmen kann bei der Auswahl entsprechender Gebiete sehr hilfreich sein:

  • Die Erhebung sollte auf innerstädtische und innenstadtnahe Gebiete begrenzt werden, da diese auch in der Literatur als potenzielle Gebiete der Gentrification genannt werden.
  • Es sollte sich um Gebiete der Gründerzeit handeln, da diese meist die erforderliche Blockstruktur aufweisen. Die einzelnen Gebäude müssen dabei nicht zwangsläufig auch aus der Gründerzeit stammen.

Die dementsprechend nächsthöhere Gliederungsebene ist damit der Stadtteil. Die Neustadt-Nord in Köln hat beispielsweise ca. 75 Blöcke, von denen einige durch Grünflächen, Plätze oder auch Kirchen besetzt sind. Diese werden, wie auch schon bei Hwang und Sampson von der Betrachtung ausgeschlossen. Allein in Köln lassen sich ohne großen Aufwand sieben weitere Stadtteile finden, die diese Voraussetzungen erfüllen und bei denen von einer ähnlichen Anzahl Blöcke auszugehen ist, womit man auf ca. 600 Blöcke kommt. Fragwürdiger erscheint die problemlose Übertragung der visuellen Indikatoren der Gentrification. Des Weiteren stellt sich die Frage, ob eine zusätzliche Ebene unterhalb der Blockseite, nämlich die Adresse, sinnvoll ist.

Structural mix: Neubauten, Fassadenerneuerungen oder auch der Anbau von Balkonen sollte ohne weiteres auch auf den Aufnahmen von Google Street View (GSV) zu erkennen sein. Schwieriger wird es bei Details wie der Erneuerung von z. B. Fensterrahmen, sofern man derart detailliert vorgehen möchte. Ein weiterer visueller Hinweis auf der Ebene des einzelnen Gebäudes kann die Aufstockung oder der Dachbodenausbau sein, sofern dieser von außen erkennbar ist. Schilder, die insbesondere Eigentumswohnungen zum Verkauf anbieten oder auch Wohnungsgesuche mit hohen Prämien, die an Laternen aushängen, sind weitere Hinweise einer erhöhten Nachfrage, die jedoch der Idee des structural mix schon etwas ferner sind. Die Erneuerung der Straßenbeschilderung kann in Deutschland vernachlässigt werden.

Verschönerungsbemühungen: Erhoben auf der Blockseite und nicht auf der Ebene der Adresse könnten hier ebenfalls einige Indikatoren funktionieren. So z. B. Urban Gardening in begrünten Straßenseitenflächen, Urban Knitting (häufig an Laternenmasten), kreative Wandbemalungen/Murals oder auch Blumenkästen an Fenstern oder Balkonen können als Hinweis auf das gesteigerte Umfeldbewusstsein der Bewohnerschaft zurückgeführt werden. Die Erhebung via GSV kann sich dabei als sehr aufwendig gestalten. Zudem lassen sich viele dieser Indikatoren nicht zweifelsfrei einer bestimmten Adresse zuordnen.

Disorder/Verfall: Müll auf der Straße kann auch in Deutschland ein Indikator sein, der gegen eine Gentrification spricht (wenn nicht gerade Sperrmüll ist). Weitere Hinweise auf Verfall sind Leerstand, stark verwahrloste Gebäude, eingeschlagene Fenster oder auch Graffiti. Diese Indikatoren lassen sich sehr gut mit GSV erheben und sind bis auf die Ebene der Adresse zurückzuführen.

Natürlich ist diese Aufzählung von Indikatoren nicht erschöpfend und nur ein erster (theoretische) Startpunkt. Weitere Überlegungen betreffen die Einbindung der Ladenzeilen sowie deren Gestaltung in die Erhebung. Angesichts der Tatsache, dass es sich bei innerstädtischen und innenstadtnahen Gründerzeitgebieten häufig um Mischgebiete handelt, nehmen Gewerbeeinheiten und deren Schaufenster einen beträchtlichen Anteil in der Wahrnehmung des Straßenraums ein. Neben der unklaren Zuordnung -welche Gewerbe weisen auf Gentrification hin?- kommt erschwerend hinzu, dass mit dem Einbezug der Gewerbeeinheiten streng genommen auch etwas völlig anderes, als die soziale oder bauliche Aufwertung eines Gebiets, gemessen werden könnte. Der nächste Schritt besteht darin, das Indikatorensystem auf seine Validität hin zu überprüfen. Zu diesem Zweck wird mit Fallkontrastierung gearbeitet. Es wird ein Block innerhalb eines Gebietes gewählt, bei dem aufgrund von Vorwissen bekannt ist, dass er sich in einer fortgeschritten Phase der Gentrification befindet. Zur Kontrastierung wird dieser mit einem Block eines Gebiets verglichen, dass (noch) keine Gentrification durchläuft.

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