Ausblick
Wie geht es weiter mit den Erkenntnissen und Werkzeugen aus SensEm?
Das Forschungsprojekt ist abgeschlossen, aber die entwickelten Methoden und Werkzeuge haben Potenzial über den ursprünglichen Anwendungsfall hinaus.
Weitere Citizen-Science-Projekte
Die Erfahrungen aus SensEm ermöglichen zukünftige Projekte mit klareren Strukturen:
Bessere Ausgangsbedingungen
- Reale geplante Interventionen (nicht nur erhoffte)
- Existierende Initiativen als Partner mit etablierten Strukturen
- Klare Fragestellungen von Anfang an
- Definierte Zeiträume für Vorher-Nachher-Vergleiche
Arbeitsgruppe „Citizen-Science Erhebungskonzepte"
Im Rahmen von SensEm entstand eine Arbeitsgruppe, die methodische Standards für partizipative Umweltforschung entwickelt. Zukünftige Projekte können auf diese Vorarbeiten aufbauen und von der Vernetzung profitieren.
Übertragbarkeit der Werkzeuge
Mehrere Komponenten des Toolkits haben sich als wertvoll über den Citizen-Science-Kontext hinaus erwiesen:
Space-Time-Concept-Mapping
Die Methode, räumliche, zeitliche und konzeptuelle Informationen in einer einheitlichen Struktur zu verbinden, ist in vielen Analyseprojekten anwendbar. Sie unterstützt die Kontextualisierung von Daten und macht Zusammenhänge sichtbar.
Anwendungsbeispiel: Rad+ Visio
In der Radverkehrsplanung hilft Space-Time-Concept-Mapping, Nutzungsdaten mit Infrastrukturmerkmalen und zeitlichen Mustern zu verknüpfen – etwa um zu verstehen, warum bestimmte Routen zu bestimmten Zeiten gemieden werden.
KI-Assistenz
Die Architektur des KI-Forschungsassistenten – mit Event-Log, phasenspezifischer Kontextprojektion und Artefaktverwaltung – ist auf andere strukturierte Prozesse übertragbar.
Anwendung: KI-Brand-Engine
Die entwickelten Prinzipien fließen in weitere S&V-Projekte ein, die KI-Assistenz für komplexe, mehrstufige Aufgaben nutzen – von Markenentwicklung bis Strategieberatung.
Offene Fragen
Einige Aspekte konnten im Rahmen des Projekts nicht abschließend geklärt werden:
- Skalierbarkeit: Wie lässt sich das Toolkit für größere Gruppen oder parallele Projekte anpassen?
- Selbstständigkeit: Können Gruppen ohne wissenschaftliche Begleitung valide Ergebnisse erzielen?
- Langzeitmotivation: Welche Formate halten Engagement über Monate aufrecht?
- Sensor-Weiterentwicklung: Werden Low-Cost-NO₂-Sensoren zukünftig zuverlässiger?
Diese Fragen bieten Ansatzpunkte für weiterführende Forschung und Entwicklung.