SensEm – ein Werkzeugkasten für Bürgerforschung

SensEm ist ein Forschungsprojekt zur Entwicklung eines digitalen Werkzeugkastens für Citizen Science. Das Toolkit unterstützt Bürgerinnen und Bürger dabei, die Luftqualität in ihrer Umgebung selbst zu erforschen – von der ersten Fragestellung bis zur Auswertung und Nutzung der Ergebnisse.

Ausgangslage

Viele Menschen möchten verstehen, wie es um die Luftqualität in ihrer unmittelbaren Umgebung bestellt ist. Sie haben konkrete Fragen: Wie stark ist die Belastung auf dem Schulweg meiner Kinder? Würde eine Verkehrsberuhigung die Situation verbessern? Welchen Unterschied macht ein Superblock?

Luftverschmutzung zählt zu den größten umweltbedingten Gesundheitsrisiken in Europa. Allein durch Feinstaub sterben in der EU jährlich schätzungsweise 300.000 Menschen vorzeitig. Die offiziellen Messstationen der Behörden liefern zwar präzise Daten, sind aber aus Kostengründen nur an wenigen Standorten verfügbar. Sie können weder flächendeckend messen noch flexibel auf lokale Fragestellungen reagieren.

Die Kommunen stehen zunehmend unter Handlungsdruck, Maßnahmen zur Verbesserung der Luftqualität umzusetzen – nicht zuletzt aufgrund verschärfter Grenzwerte und gerichtlicher Entscheidungen. Diese Maßnahmen können jedoch nur im Einvernehmen mit den Bürgerinnen und Bürgern gelingen.

Gleichzeitig fällt es vielen Menschen schwer, die veröffentlichten Messwerte einzuordnen: Unterschiedliche Grenzwerte, wechselnde Darstellungsformen und fehlende Erklärungen zur Gesundheitswirkung erschweren das Verständnis. Es besteht Bedarf an besserer Kommunikation von Luftqualitätsdaten – und an Möglichkeiten für Bürgerinnen und Bürger, sich aktiv einzubringen.

Citizen Science als Ansatz

Citizen Science – die Beteiligung von Menschen ohne wissenschaftliche Ausbildung an Forschungsprozessen – bietet hier einen vielversprechenden Ansatz. Im Bereich der Luftqualität bedeutet das: Interessierte messen mit kostengünstigen Sensoren dezentral in ihrem persönlichen Umfeld und werten die Daten selbst aus.

Solche Messungen können die offiziellen Stationen sinnvoll ergänzen:

• Flächendeckend statt punktuell: Messungen an vielen Orten gleichzeitig, auch an Stellen ohne offizielle Station – etwa in Seitenstraßen, Wohngebieten, an Haltestellen oder auf Spielplätzen.
• Kontinuierlich statt gemittelt: Hochfrequente Messungen erfassen die zeitliche Dynamik besser als halbstündige Mittelwerte.
• Realitätsnah statt standardisiert: Messungen in Kopfhöhe von Kindern und Erwachsenen statt in drei Metern Höhe.

So lassen sich Belastungs-Hotspots und ihre Ursachen identifizieren. Das eröffnet eine differenziertere Sicht auf die Umweltqualität im öffentlichen Raum und ermöglicht Kommunen eine gezieltere, stärker evidenzbasierte Umwelt- und Verkehrspolitik.

Die Herausforderung

In der Praxis zeigt sich jedoch: Die meisten Citizen-Science-Projekte im Umweltbereich beschränken sich darauf, dass Bürgerinnen und Bürger Daten sammeln. Die eigentliche wissenschaftliche Arbeit – das Formulieren von Forschungsfragen, das Planen von Experimenten, das Interpretieren der Ergebnisse – bleibt in der Regel den Wissenschaftlern vorbehalten.

Bestehende „Toolkits" für Citizen Science sind meist methodische Leitfäden: hilfreiche Dokumente, aber keine interaktiven Werkzeuge. Im Bereich der Luftqualitätsmessung konzentrieren sich Projekte oft auf die Hardware. Unterstützung bei der Hypothesenbildung, beim Experimentdesign und bei der eigenständigen Dateninterpretation fehlt häufig. Hinzu kommt: Die verwendeten Low-Cost-Sensoren sind ohne systematische Evaluation ihrer Messgenauigkeit und individuelle Kalibrierung oft unzuverlässig.

Das Kernproblem: Wissenschaftliche Qualität ohne wissenschaftliche Ausbildung

Die Gültigkeit und der Wert wissenschaftlicher Ergebnisse hängen von der Einhaltung anerkannter Prinzipien und Methoden ab: Objektivität, Validität, Reliabilität, Nachvollziehbarkeit – zusammengefasst als „gute wissenschaftliche Praxis". Diese Prinzipien zu kennen und anzuwenden erfordert normalerweise eine methodische Ausbildung und praktische Erfahrung.

Bei Citizen Science kommt hinzu: Beteiligte können außerwissenschaftliche Ziele verfolgen – etwa politische oder ökologische – und sind damit potenziell anfällig für Voreingenommenheit und Interessenkonflikte.

Hier liegt die zentrale Herausforderung: Wie lassen sich wissenschaftliche Methoden vermitteln und ihre Einhaltung sicherstellen, ohne dass die Beteiligten von der wissenschaftlichen Begleitung dominiert werden? Wie kann Eigeninitiative gefördert werden, während gleichzeitig wissenschaftliche Standards gewahrt bleiben?

Bisherige Lösungsansätze und ihre Grenzen

Bisherige Ansätze setzen meist auf intensive persönliche Begleitung durch geschulte Wissenschaftler. Das ist aufwendig, schwer skalierbar und steht oft im Widerspruch zum Ziel einer selbstbestimmten Beteiligung.

Andere Ansätze beschränken die Beteiligung bewusst auf einfache, stark vorstrukturierte Aufgaben. Das erleichtert zwar die Qualitätssicherung, schränkt aber den Erkenntnisgewinn und die Motivation der Beteiligten ein.

Der SensEm-Ansatz

SensEm verfolgt einen anderen Weg: Die Vermittlung methodischen Wissens und wissenschaftlicher Prinzipien wird mit der Funktionalität einer Anwendungssoftware vereint. Das Ergebnis ist ein integriertes Toolkit, das die Beteiligten durch den gesamten Forschungsprozess führt – von der Entwicklung einer Forschungsfrage über die Planung und Durchführung von Messungen bis hin zur Auswertung und Nutzung der Ergebnisse.

Das Toolkit erklärt nicht nur, was zu tun ist – es unterstützt dabei, es zu tun:

• Führung durch alle Prozessphasen: Das Toolkit leitet durch bewährte Schritte empirischer Forschung, ohne die Beteiligten einzuengen.
• Wissen im Prozess: Methodisches und fachliches Wissen wird dort bereitgestellt, wo es gebraucht wird – nicht als separates Handbuch, sondern integriert in die Arbeitsschritte.
• Werkzeuge für jede Phase: Spezialisierte digitale Werkzeuge unterstützen die konkrete Arbeit – sei es die Dokumentation von Kontextwissen, die Entwicklung von Hypothesen oder die Visualisierung von Messdaten.

Die Umsetzung als Software fördert zudem die Standardisierung, Nachvollziehbarkeit und Qualitätssicherung der Prozesse und Ergebnisse.

Bestandteile des Toolkits

Das Toolkit besteht aus mehreren Komponenten, die ineinandergreifen:

• Workshops und gemeinsame Aktivitäten zur Einführung und zum Einüben der Methoden, eine
• Online-Plattform mit spezialisierten Werkzeugen für alle Prozessphasen, sowie
• Sensor-Module zur eigentlichen Messung der Umweltparameter.

→ Die einzelnen Bestandteile werden im Kapitel Toolkit ausführlich beschrieben.

Echte Mitgestaltung statt reiner Mitwirkung

Ein zentrales Prinzip von SensEm ist die gemeinsame Gestaltung. Die Beteiligten sind nicht nur Datenlieferanten, sondern gestalten den gesamten Forschungsprozess aktiv mit:

• Sie definieren ihre eigenen Forschungsfragen und Hypothesen.
• Sie entscheiden über Messorte, Zeiträume und Vorgehensweise.
• Sie interpretieren die Ergebnisse und entwickeln Handlungsoptionen.
• Sie geben Feedback zur Weiterentwicklung des Toolkits.

Das Toolkit führt durch bewährte Prozessschritte und fördert die Einhaltung wissenschaftlicher Prinzipien – während die inhaltlichen Entscheidungen bei den Teilnehmenden bleiben. Die wissenschaftliche Begleitung unterstützt und berät, dominiert aber nicht.

Entwicklung

Das SensEm-Toolkit wurde nicht am Reißbrett fertig konzipiert, sondern wuchs mit den Fallstudien. Die Entwicklung erfolgte iterativ und partizipativ: In drei Erprobungen – einer Kurzzeitmessung während eines Superblock-Wochenendes in Wiesbaden und zwei mehrmonatigen Messkampagnen in Berlin – wurde es gemeinsam mit den Beteiligten getestet und kontinuierlich verbessert.

Dieses Vorgehen prägte das gesamte Projekt:

• Erproben: Neue Komponenten und Methoden wurden im realen Einsatz mit Teilnehmenden getestet
• Reflektieren: Nach jeder Fallstudie wurden Erfahrungen systematisch ausgewertet – sowohl technische Aspekte als auch die Zusammenarbeit mit den Beteiligten
• Verbessern: Technische Komponenten wurden mehrfach überarbeitet, methodische Werkzeuge angepasst, neue Features entwickelt

Der iterative Ansatz erwies sich als geeignet, weil er praxisnahe Anpassungen ermöglichte. Gleichzeitig erforderte er Flexibilität im Projektteam und die Bereitschaft, Konzepte zu verwerfen, die sich in der Praxis nicht bewährten – sowie Zeit und Ressourcen, die in der ursprünglichen Planung nicht vollständig berücksichtigt waren.

→ Der iterative Ansatz wird in Fallstudien und Toolkit im Überblick ausführlicher beschrieben.

Forschung auf zwei Ebenen

SensEm ist ein Forschungsprojekt mit einer zentralen Frage: Lassen sich wissenschaftliche Prozesse und Methoden so in Software abbilden, dass sie von Laien angewendet werden können – ohne dass die wissenschaftliche Qualität darunter leidet?

Das Projekt untersuchte daher nicht nur die Luftqualität in den Fallstudien, sondern auch den Citizen-Science-Prozess selbst. Es verband zwei Forschungsebenen, die sich wechselseitig beeinflussten:

Auf der Anwendungsebene wurden konkrete Citizen-Science-Fallstudien durchgeführt: Bürgerinnen und Bürger untersuchten mit dem Toolkit reale Fragestellungen zur Umweltqualität in ihrer Nachbarschaft – von der Entwicklung der Forschungsfrage bis zur Kommunikation der Ergebnisse.

Auf der Meta-Ebene fand Begleitforschung zum Citizen-Science-Prozess selbst statt: Das Projektteam analysierte, wie die Beteiligten mit dem Toolkit arbeiteten, welche Methoden funktionierten, wo Schwierigkeiten auftraten – und übersetzte diese Erkenntnisse in Verbesserungen des Toolkits.

Beide Ebenen waren eng miteinander verzahnt: Jede Fallstudie generierte Erkenntnisse, die direkt in die Weiterentwicklung einflossen. Das verbesserte Toolkit wurde in der nächsten Fallstudie erprobt.

Drei Erfolgskriterien

Die Wirksamkeit des Toolkits wurde anhand von drei Forschungsparametern evaluiert:

Beteiligung: Wie intensiv beteiligen sich die Bürgerinnen und Bürger an den verschiedenen Phasen des Forschungsprozesses? Gelingt es, sie über das reine Datensammeln hinaus einzubeziehen – insbesondere in das Forschungsdesign und die Interpretation der Ergebnisse?

Wissenschaftliche Qualität: Werden wissenschaftliche Methoden und Prinzipien eingehalten? Sind die Prozesse und Ergebnisse nachvollziehbar, valide und wiederholbar?

Systems Literacy: Welche Wirkungen hat die Beteiligung auf die Teilnehmenden selbst? Verändert sich ihr Verständnis für die Zusammenhänge zwischen Verkehr, Emissionen und Gesundheit? Führt die Teilnahme zu Verhaltensänderungen oder verstärktem Engagement?

→ Die übergreifenden Erkenntnisse der Begleitforschung werden im Kapitel Fazit näher erläutert.

Was SensEm nicht ist