Beheer

Datamanagement
Smart city

Zo schep je orde in datachaos

Decompositie kan structuur smart city's versterken

smart city © Shutterstock elenabsl
4 mei 2022

Decompositie kan structuur smart city's versterken

Optimaal gebruik maken van data is voor digitale steden van groot belang. Met chaotische en ongeordende datastructuren wordt dat problematisch. Een systematische aanpak is hard nodig. Dat kan volgens Karima Kourtit goed met behulp van het decompositiemodel.

Nobelprijswinnaar Herbert Simon (1962) heeft 60 jaar geleden in een nog steeds actueel artikel de principes van het omgaan met complexe systemen goed beschreven. Hij gebruikt het voorbeeld van twee horlogemakers, Hora en Tempus, die allebei hetzelfde reparatiewerk voor horloges uitvoeren. Uiteraard zijn horloges complexe systemen die als ze uit elkaar worden gehaald een grote deskundigheid vergen om ze weer goed in elkaar te zetten. Hora blijkt hiermee een goede boterham te verdienen, terwijl Tempus met moeite financieel het hoofd boven water houdt. Hoe kan dat?

Herbert Simon beschrijft dan dat Hora bij het uit elkaar halen van een horloge alle onderdelen volgens vaste patronen systematisch op een rij legt. Wordt hij gestoord door een klant, dan kan hij na afloop zonder onderbreking doorgaan met zijn werk. Tempus daarentegen, gooit alle onderdelen op een hoop en moet, als hij door een klant wordt gestoord, grotendeels weer opnieuw beginnen. Het geheim zit in het feit dat Hora werkt volgens systematische decompositieprincipes voor complexe systemen. 

Decompositie-model

Figuur 1. Parabel van twee horlogemakers: een decompositie-model (bron: Noah Brier)

Horloges zijn ingewikkelde systemen, net zoals auto’s, televisietoestellen en steden. Wil men zulke systemen begrijpen of beïnvloeden, dan is het gebruik van decompositieprincipes onontbeerlijk. Ik zal dat toelichten aan de hand van slimme steden (‘smart cities’).

We leven volgens de VN in de ‘stedelijke eeuw’: onze wereld verstedelijkt steeds meer, met veel meer mensen woonachtig in steden (inclusief voorsteden en grootstedelijke gebieden) dan op het platteland (de ‘New Urban World’, Kourtit 2020). Groeiende steden worden in toenemende mate de krachtcentrales van onze wereld (‘urban empires’, Glaeser et al. 2020).  

Digitale fix

Naast de wereldwijde verstedelijkingstrend is er nog een andere krachtige megatrend, namelijk de opkomst van informatie- en communicatietechnologie (of digitale technologie).  Deze revolutionaire verandering heeft verstrekkende gevolgen voor de ruimtelijke ontwikkeling en zal het management van regio’s en steden in de toekomst drastisch beïnvloeden. Echter, de ‘digitale fix’ is als zodanig geen voldoende voorwaarde voor een zonnige toekomst van regio’s en steden.

Om ambitieuze ruimtelijke doelen te bereiken is een andere ‘mindset’ nodig die minimaal voldoet aan twee voorwaarden: (1) een georganiseerde structuur van datasystemen en dataverwerkingscapaciteiten, op basis van een hiërarchische opgezette decompositiemethode (‘cascade’-architectuur); (2) een smart hiërarchisch actiegericht managementsysteem dat de vruchten kan plukken van het digitale tijdperk voor een bloeiende ruimtelijke ontwikkeling.

Nieuwe datagedreven architectuur

Het voornaamste doel van regio’s en steden betreft momenteel het bereiken van de hoogst mogelijke kwaliteit van welzijn en leven (XXQ-principe, Nijkamp 2008). Dus, om goed te blijven presteren als een slimme/intelligente regio of stad, is er behoefte aan een strategisch operationeel kader voor ruimtelijk beleid dat gebaseerd is op doelgerichte transparantie, betrouwbaar informatiemanagement, flexibel en veerkrachtig (‘resilient’) beleid en consistente besluitvorming in onzekere tijden, op basis van een kritische en continue monitoring van uitkomsten. Terwijl oude problemen nog niet voldoende zijn opgelost, dienen nieuwe uitdagingen (bijvoorbeeld pandemieën, oorlogen, rampen, gebrek aan veiligheid) zich al weer aan. Hoe kan een nieuwe datagedreven architectuur en methodologie ontwikkeld worden die duurzame en inclusieve ontwikkelingsdoelen bevordert?

Het 'digitale tijdperk' vraagt ​​om een herevaluatie van regionale en stedelijke planningprincipes en -praktijken. Kan een geschikte methodologische onderbouwing worden gevonden voor slim stedelijk beleid, op basis van een datagedreven planningsperspectief voor complexe ruimtelijke systemen? De huidige opkomst van ‘smart cities’ illustreert de relevantie van geavanceerd stedelijk datamanagement en intelligent citybeleid. Slimme steden benutten de kansen van het digitale tijdperk om hun economische, sociale, technologische of politieke positie te versterken in een landelijke of wereldwijde arena. ‘Big data’-analytics, machine learning/kunstmatige intelligentie, datamining en IoT-toepassingen zijn de nieuwe buzzwoorden geworden voor slagvaardig stedelijk management en beleid. Maar kunnen ‘big data’ voor een winnende positie voor steden zorgen, vanuit een breed ruimtelijk perspectief?

De ultieme vraag is of slimme steden beter presteren. Met andere woorden, dragen ‘smart cities’ en slim stedelijk beleid ​​bij aan een hogere efficiëntie rond lokale publieke diensten en aan meer welzijn en geluk (zie bovengenoemd XXQ-principe)? De toenemende complexiteit, diversiteit en volatiliteit in het management van moderne smart city-systemen lijken soms te leiden tot 'fata morgana-images’ van toekomstige steden, zonder rekening te houden met de echte en harde feiten. De complexe arena van meerdere informatiedimensies, diverse belanghebbenden, en verschillende geografische en netwerkschaalniveaus vormen een grote uitdaging voor een solide duurzame strategie voor steden, vergelijkbaar met het hierboven genoemde horlogevoorbeeld.

Slimme informatie-aanpak

Het nieuwe ‘big data’ tijdperk vergt een krachtig, strategisch en slimme informatie-aanpak, waarbij vage en onsamenhangende dimensies omgezet worden in betrouwbare informatiesystemen en datagedreven strategieën. Zo kan een stedelijk systeem transparanter, efficiënter en actiegerichter worden, met het oog op de burger en zijn/haar welzijn. Hoe brengen we echter een gewenste structuur aan in datacomplexiteit? Datagedreven slim stedelijk beleid is niet gericht op het verwerven van een maximale hoeveelheid data, maar op de taak om enorme volumes gegevens te filteren en te reduceren tot bruikbare, systematische en empirisch georiënteerde informatie (bijvoorbeeld op het terrein van mobiliteit, gezondheid, veiligheid, openbare voorzieningen, cultuur, milieukwaliteit, toerisme, klimaatverandering). Daarbij is een gestructureerde data-decompositie noodzakelijk, met het horlogemakersvoorbeeld als uitgangspunt.

Een ongestructureerd gebruik van tonnen data draagt niet bij aan een systematisch inzicht in de benodigde informatie voor complexe stedelijke beleidsvraagstukken. Een systematisch datamanagement voor openbaar en particulier gebruik in een stad is dringend nodig.

Hiërarchisch onderscheid

Het decompositie-model is ontworpen om complexe, onderling afhankelijke systemen systematisch te structureren, door consequent een hiërarchisch onderscheid te maken tussen hoofd- en subfuncties, alsmede diverse categorieën stakeholders met verschillende cognitieve capaciteiten (slim management door intelligente data-transformatie). Decompositie volgt de principes van een boomtakstructuur (oftewel cascade-architectuur), met uitgangspunt het doel vanuit een macro-systeemvisie de verschillende meso- en microkenmerken van de stedelijke ruimte (bijvoorbeeld, op wijk- en straatniveau) te integreren (bijv. bij energietransitie). Decompositie creëert een geïntegreerde informatie- en communicatie-infrastructuur voor een rationele collectieve beleidsvoorbereiding en besluitvorming.

Als een empirische illustratie van het belang van zo’n decompositie-aanpak voor stedelijke duurzaamheid in smart cities geef ik hieronder een empirische weergave van een systematische decompositie-aanpak voor strategische duurzaamheidsvraagstukken in Stockholm, waaraan ik langere tijd heb gewerkt (zie Figuur 2, Nijkamp and Kourtit 2018).

Hiërarchisch opgebouwd, complex leefbaarheidsprofiel

 

Figuur 2. Hiërarchisch opgebouwd, complex leefbaarheidsprofiel (Stockholm)

Het is verrassend te zien dat deze hiërarchische weergave van het multidimensionale duurzaamheidsprofiel van een complex stedelijk system als Stockholm een treffende overeenkomst vertoont met het besproken decompositie-model voor horloges. Het voordeel hiervan is dat aldus stedelijke beleidsafwegingen en -besluiten op systematische wijze tot stand konden komen.

 

Referenties:

  • Glaeser E, Kourtit K, Nijkamp P (eds) (2020), Urban Empires. Routledge, New York.
  • Kourtit, K. (2020), The Digital Urban Challenge, Shaker, Aachen.
  • Kourtit, K. and Nijkamp, P. (2018), Big Data Dashboards as Smart Decision Support Tools for i-Cities, Land Use Policy, 71:24-35.
  • Nijkamp, P. (2008). XXQ Factors for Sustainable Urban Development, Romanian Journal of Regional Science,2(1):1-34.
  • Simon, H.A. (1962). The Architecture of Complexity, Proceedings of the American Philosophical Society,106(6):467-482.
  • https://www.noahbrier.com/archives/2018/09/framework-of-the-day-parable-of-two-watchmakers/

 

Award

Karima Kourtit heeft een Outstanding Paper Award gekregen van de Japan Section of the Regional Science Association International voor het artikel waar bovenstaande tekst op is gebaseerd:

Kourtit, K. (2021), City intelligence for enhancing urban performance value: a conceptual study on data decomposition in smart cities. Asia-Pacific Journal of Regional Science, 5, 191–222 (2021). https://doi.org/10.1007/s41685-021-00193-9.

Reactie toevoegen
De inhoud van dit veld is privé en zal niet openbaar worden gemaakt.