Waldeyer Straße
Berlin 2024 – Orientierungsmessung und erste Erprobung des digitalen Toolkits
Die zweite Fallstudie fand im Berliner Samariterviertel statt. Nach den Erfahrungen aus Wiesbaden stand nun ein deutlich weiterentwickeltes Toolkit zur Verfügung. Die Kampagne diente der Orientierung im Viertel und der erstmaligen Erprobung der digitalen Plattform unter realen Bedingungen.
Ausgangslage
Das Samariterviertel
Das Samariterviertel liegt im Berliner Bezirk Friedrichshain, eingegrenzt von der stark befahrenen Frankfurter Allee im Norden. Die Anwohner beklagen die Belastung durch Durchgangsverkehr, Lärm und Luftverschmutzung. Mehrere lokale Initiativen setzen sich für Verkehrsberuhigung und die Einrichtung von Kiezblocks ein.
Der Kontakt zum Viertel kam über bestehende Netzwerke zustande – einige Aktive kannten das Projekt bereits aus anderen Zusammenhängen. Das Interesse an einer Beteiligung war groß: Bei einem ersten Treffen im Februar 2024 meldeten sich rund 20 Personen.
Fokussierung auf die Waldeyer Straße
Die räumliche Ausdehnung des Viertels und die Verteilung der Interessierten auf verschiedene Nachbarschaften stellten eine Herausforderung dar. Um eine ausreichende LoRaWAN-Abdeckung und Messdichte zu gewährleisten, wurde das Untersuchungsgebiet nach einer gemeinsamen Kiezbegehung auf die Waldeyer Straße und deren unmittelbare Umgebung eingegrenzt.
Die Kampagne wurde bewusst als Orientierungsmessung angelegt – nicht als Untersuchung einer spezifischen Intervention, sondern als erste Annäherung an die lokale Belastungssituation und als Testlauf für das Toolkit.
Vorbereitung und Workshops
Kick-Off-Workshop
Am 16. April 2024 fand der Kick-Off-Workshop mit rund 20 Teilnehmenden im Nachbarschaftszentrum RIGATONI statt. Im Zentrum stand das Community Building und die gemeinsame Problemidentifikation.
Mit Hilfe der Paper-Tools – großformatigen Karten und Zeitleisten – wurde das lokale Wissen der Teilnehmenden systematisch erfasst:
- Wohnorte und persönliche Betroffenheit
- Problemhotspots und Wohlfühlorte im Viertel
- Potenzielle Messstandorte
- Relevante Ereignisse und geplante Maßnahmen
Ein gemeinsam erarbeiteter Problembaum visualisierte die wahrgenommenen Zusammenhänge: Die Frankfurter Allee wurde übereinstimmend als zentraler Belastungsfaktor benannt. Von dort aus breiten sich Probleme – Durchgangsverkehr, Parkplatzsuchverkehr, Lärm – in die angrenzenden Straßen aus.
Arbeitstreffen und Experimentdesign
Am 15. Mai fand ein Arbeitstreffen am Parklet in der Waldeyer Straße statt. Hier wurden praktische Aspekte diskutiert:
- Gehäusevarianten für die Sensoren
- Befestigungsmöglichkeiten und Tarnungsideen
- Bedenken bezüglich Diebstahl und Vandalismus
- Einrichtung der LoRaWAN-Infrastruktur
Die Teilnehmenden erhielten Zugänge zur neu entwickelten SensEm-App und erprobten deren Funktionen – das Anlegen von Projekten, Messkampagnen und Notizen.
Für die Messkampagne wurden zwei Experimente definiert:
- Einfluss des Abstands zur Frankfurter Allee: Nimmt die Feinstaubbelastung mit zunehmendem Abstand ab?
- Einfluss der Messhöhe: Ist die Belastung in Bodennähe höher als in größerer Höhe?
Durchführung
Installation und Kalibrierung
Die Sensoren wurden am 14. und 15. Juni 2024 an der offiziellen BLUME-Messstation kalibriert und anschließend im Viertel installiert. Insgesamt kamen 13 Sensor-Module zum Einsatz.
Die Installation erstreckte sich über drei Tage – deutlich länger als geplant. Die Dokumentation der Standorte war teilweise lückenhaft: Einige Sensoren wurden ohne GPS-Koordinaten erfasst, andere nicht exakt am vorgesehenen Ort montiert.
Messphase
Die Messphase lief vom 18. Juni bis 7. Juli 2024 – knapp drei Wochen. In dieser Zeit wurden rund 120.000 Einzelmessungen erfasst.
Technische Beobachtungen:
- Die Batterielaufzeit betrug 8–9 Tage – eine Verbesserung gegenüber der ersten Fallstudie, aber immer noch mit Wartungsaufwand verbunden
- Ein Sensor fiel nach einer Woche aus
- Die LoRaWAN-Reichweite war an den Randbereichen begrenzt
- Kein Fall von Diebstahl oder Vandalismus
Nutzung des Toolkits:
Die SensEm-App wurde von den Teilnehmenden kaum aktiv genutzt. Beobachtungen und Notizen wurden selten eingetragen. Das Experimentdesign musste vom Projektteam ins Tool übertragen werden, weil die Teilnehmenden dies nicht selbstständig erledigten.
Auswertung
Workshop Datenwerkstatt
Am 11. Juli 2024 fand der Auswertungsworkshop statt. Erstmals kam das neue Analyse- und Visualisierungstoolkit zum Einsatz.
Ergebnisse zum Experiment „Abstand zur Frankfurter Allee":
Die Daten zeigten eine leichte, aber erkennbare Abnahme der Feinstaubwerte mit zunehmendem Abstand zur Hauptstraße. Die Unterschiede waren statistisch sichtbar, aber nicht dramatisch.
Ergebnisse zum Experiment „Messhöhe":
Die Hypothese, dass die Belastung in Bodennähe höher sei, konnte nicht bestätigt werden. Die durchschnittlichen Werte unterschieden sich nicht signifikant zwischen den Messhöhen (1 m, 2,5 m, 15 m). Allerdings zeigten die bodennahen Sensoren stärkere kurzfristige Schwankungen und ausgeprägtere Spitzenwerte.
Einschränkungen:
Die inhärente Variabilität der Low-Cost-Sensoren – durch Serienstreuung, Drift und Umwelteinflüsse – überlagerte teilweise die tatsächlichen Unterschiede zwischen den Standorten. Die Ergebnisse waren daher mit Vorsicht zu interpretieren.
Beschluss zur Fortsetzung
Im Workshop wurde beschlossen, eine weitere Messkampagne durchzuführen – diesmal mit einem klareren experimentellen Design und einer konkreten Intervention als Untersuchungsgegenstand. Die Wahl fiel auf die Proskauer Straße, wo eine Straßensperrung wegen Bauarbeiten eine quasi-experimentelle Situation ermöglichen würde.
Erkenntnisse für das Projekt
Die Fallstudie Waldeyer Straße lieferte wichtige Erkenntnisse – weniger zu inhaltlichen Fragen als zur Zusammenarbeit und Prozessgestaltung.
Technische Erkenntnisse
| Beobachtung | Konsequenz |
|---|---|
| Installation dauerte zu lange (3 Tage) | Bessere Vorbereitung, alle Sensoren am gleichen Tag installieren |
| Installationsprotokolle lückenhaft | Positionseingabe als Pflichtfeld, vereinfachte GPS-Erfassung |
| Einige Sensoren falsch montiert (Mikrofon verdeckt) | Bessere Installationsanweisungen, ggf. Illustrationen |
| Kalibrierungszeit zu kurz | Längere Kalibrierungsdauer (ca. 3 Stunden), zusätzliche Kalibrierung am Ende |
| App-Berechtigungen verwirrend | Klare Definition und gemeinsame Einrichtung vorab |
Organisatorische Erkenntnisse
Die wichtigsten Learnings betrafen nicht die Technik, sondern die Zusammenarbeit mit den Teilnehmenden:
Ungleiche Arbeitslast: Ein einzelner Teilnehmer erledigte den Großteil der praktischen Arbeit. Andere beteiligten sich kaum an der Umsetzung, obwohl sie Interesse bekundet hatten.
Wunsch nach mehr Struktur: Die Teilnehmenden forderten klarere Vorgaben, mehr Transparenz über den Prozess und eine stärkere Führung durch das Projektteam. Gleichzeitig war das Interesse an wissenschaftlichen Details – Experimentdesign, Hypothesenformulierung – gering.
Wahrnehmung als „Dienstleister": Das Projektteam wurde von manchen Teilnehmenden als Dienstleister betrachtet, der die Arbeit erledigt und Ergebnisse liefert. Die partizipative Grundidee – gemeinsame Entwicklung und Durchführung – war nicht durchgehend verankert.
Feldarbeit vor Computerarbeit: Die Teilnehmenden bevorzugten praktische Tätigkeiten (Sensoren installieren, Batterien wechseln) gegenüber der Arbeit mit digitalen Tools und Datenanalyse.
Reaktion: Rollenkarten
Als Konsequenz aus diesen Erkenntnissen entwickelte das Konsortium ein System von Rollenkarten. Diese definieren verschiedene Beteiligungsgrade mit zugehörigen Aufgaben, Verantwortlichkeiten und benötigten Werkzeugen:
- Sensorpate: Installiert und betreut einen Sensor, wechselt Batterien
- Gateway-Pate: Betreibt einen LoRaWAN-Empfänger
- Supporter: Hilft bei Wartung und Batteriewechsel
- Journalist: Dokumentiert Beobachtungen und Veränderungen
- Analyst: Beteiligt sich an Datenauswertung und Workshops
- Co-Koordinator: Übernimmt organisatorische Aufgaben
Die Rollenkarten ermöglichen es, unterschiedliche Interessen und Kapazitäten zu berücksichtigen – ohne dass alle Teilnehmenden in alle Aspekte involviert sein müssen.
Bedeutung für SensEm
Die Fallstudie Waldeyer Straße war der erste vollständige Einsatz des digitalen Toolkits unter realen Bedingungen. Die technischen Verbesserungen gegenüber der ersten Fallstudie – neue Gehäuse, systematische Kalibrierung, verbesserte Plattform – bewährten sich weitgehend.
Die eigentlichen Herausforderungen lagen auf einer anderen Ebene: Wie gestaltet man die Zusammenarbeit mit einer heterogenen Gruppe, deren Mitglieder unterschiedliche Erwartungen, Interessen und Kapazitäten mitbringen? Wie vermittelt man den partizipativen Charakter eines Forschungsprojekts, ohne Teilnehmende zu überfordern?
Die Rollenkarten und die verstärkte Prozessstrukturierung waren direkte Antworten auf diese Fragen. Sie kamen in der folgenden Messkampagne „Proskauer Straße" erstmals zum Einsatz.
Übergang zur dritten Fallstudie
Die Messkampagnen „Waldeyer Straße" und „Proskauer Straße" fanden im selben Viertel mit weitgehend denselben Teilnehmenden statt. Sie bilden zusammen die Berliner Fallstudien des Projekts. Die Waldeyer-Kampagne diente der Orientierung und Erprobung, die Proskauer-Kampagne der systematischen Untersuchung einer Verkehrsintervention.