{"id":7860,"date":"2021-05-27T15:00:40","date_gmt":"2021-05-27T13:00:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/?p=7860"},"modified":"2024-01-22T10:27:18","modified_gmt":"2024-01-22T09:27:18","slug":"landleben-in-zahlen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/landleben-in-zahlen\/","title":{"rendered":"Das Landleben in Zahlen \u2013 oder: wie sich das Landleben mithilfe einer Merkmalsliste quantifizieren l\u00e4sst"},"content":{"rendered":"<p class=\"lead\">Das Landleben in Zahlen: Mit dem Projekt <strong>\u00bbDigitale D\u00f6rfer Daten \u2013 eine datenbasierte Web-App f\u00fcr Kommunen\u00ab<\/strong> m\u00f6chten wir, das Fraunhofer IESE \u2013 wie bereits in einem <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/web-app-fuer-kommunen\/\">fr\u00fcheren Blog-Beitrag zum Projekt Digitale D\u00f6rfer Daten (DDD)<\/a> beschrieben \u2013 eine Web-App f\u00fcr Kommunen entwickeln, um diese durch die Bereitstellung von Daten bei einem besseren Leben innerhalb ihrer Gemeinden zu unterst\u00fctzen (z. B. durch Vereinfachung administrativer Prozesse). Um die Planung, Entwicklung und Erarbeitung der Web-App zielf\u00fchrend voranzutreiben, erforderte das weitere Vorgehen zun\u00e4chst eine Bestimmung, Strukturierung und Kategorisierung einiger Merkmale als Grundlage f\u00fcr die App-Erstellung. Auf Basis der beschriebenen Merkmale sollten dann Daten erhoben, analysiert und am Ende den Kommunen in aufbereiteter Form zur Verf\u00fcgung gestellt werden.<\/p>\n<p>In diesem Beitrag beschreiben wir, welche Vorgehensweise unser DDD-Team bei der Sammlung der relevanten statistischen Merkmale zur Quantifizierung des Landlebens gew\u00e4hlt hat und zeigen auf, welchen Herausforderungen es dabei bisher gegen\u00fcberstand.<\/p>\n<h3>Das Landleben in Zahlen: Methoden zur Quantifizierung des Landlebens<\/h3>\n<p>Statistische Daten gibt es zur Gen\u00fcge, aber nicht alle Daten waren und sind f\u00fcr spezifische Frage- und Zielstellungen wie im Projekt DDD auch wirklich relevant. Wichtig ist n\u00e4mlich vor allem, dass die zu verwendenden Daten f\u00fcr eine zielgerichtete Analyse n\u00fctzlich sind. Eine F\u00fclle an Daten macht dies jedoch nicht unbedingt einfacher. Um also bei der Vorarbeit zur Entwicklung der Web-App f\u00fcr Kommunen auch wirklich mit zielgerichteten Daten arbeiten zu k\u00f6nnen, war schon im vornherein klar, dass eine eingeschr\u00e4nkte, aber daf\u00fcr sehr aussagekr\u00e4ftige Anzahl an Merkmalen zu betrachten sein sollte. In insgesamt zwei aufeinander aufbauenden Arbeitsschritten widmete sich das DDD-Team der genannten Herausforderung, welche wir hier nun beschreiben m\u00f6chten.<\/p>\n<p>Zu Beginn des Projekts im Dezember 2019 startete das DDD-Team das Vorhaben, das Landleben zu quantifizieren, zun\u00e4chst mit einem Brainstorming unter Anwendung der Kreativit\u00e4tstechnik <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Pinnwandmoderation\">\u00bbPinnwandkarten\u00ab<\/a>. Pinnwandkarten eignen sich bestens, um eine gute Sammlung m\u00f6glichst vieler Gedanken und Ideen zu generieren und somit m\u00f6glichst viele Merkmale zu sammeln, die das DDD-Team zur Beschreibung und Analyse des l\u00e4ndlichen Raums nutzen k\u00f6nnte. Dabei waren der Kreativit\u00e4t keinerlei Grenzen gesetzt. Somit konnten auch Merkmale in Betracht gezogen werden, die nicht oder nur schwer bestimmten, sonst \u00fcblichen Kategorien (z. B. Demografie) zuzuordnen sind, wie die Anzahl leerstehender Wohngeb\u00e4ude, die Verteilung von Internet-Anschlussarten oder die Anzahl Kilowattstunden an regenerativ erzeugtem Strom innerhalb der Gemeinde.<\/p>\n<p>In einem weiteren Schritt erfolgte dann die Zusammenfassung bzw. Kategorisierung der eben beschriebenen gesammelten Merkmale durch eine Zuordnung der Merkmale zu insgesamt f\u00fcnf Kategorien: Finanzen, Infrastruktur, Demografie, Soziales und Wirtschaft. Unter Zugrundelegung dieser Kategorien wiederholte das DDD-Team den bereits oben beschriebenen ersten Schritt (Brainstorming mit Pinnwandkarten) und erweiterte die bisherige Merkmalsliste um weitere wichtige Merkmale, die im ersten Schritt noch nicht in die Betrachtung mitaufgenommen worden waren.<\/p>\n<div id='gallery-1' class='gallery galleryid-7860 gallery-columns-1 gallery-size-full'><figure class='gallery-item'>\n\t\t\t<div class='gallery-icon landscape'>\n\t\t\t\t<a href='https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ddd-merkmalsliste-1.png'><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1006\" height=\"348\" src=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ddd-merkmalsliste-1.png\" class=\"attachment-full size-full\" alt=\"Merkmalsliste auf einem Whiteboard (Pinnwandkarten dienen der Sammlung zu beachtender Merkmale, um das Landleben in Zahlen auszudr\u00fccken).\" aria-describedby=\"gallery-1-7867\" srcset=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ddd-merkmalsliste-1.png 1006w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ddd-merkmalsliste-1-400x138.png 400w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ddd-merkmalsliste-1-698x241.png 698w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ddd-merkmalsliste-1-768x266.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1006px) 100vw, 1006px\" \/><\/a>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<figcaption class='wp-caption-text gallery-caption' id='gallery-1-7867'>\n\t\t\t\tAbbildung 1: Initiale Whiteboard-Liste der Merkmale\n\t\t\t\t<\/figcaption><\/figure>\n\t\t<\/div>\n\n<h3>Merkmalsbeschreibungen zur weiteren Merkmalsdefinition des Landlebens<\/h3>\n<p>In einem n\u00e4chsten Schritt \u00fcbertrug das DDD-Team die ermittelten Kategorien inkl. der identifizierten Merkmale als Grundlage f\u00fcr weitere Fragestellungen in eine Excel-Liste. Dabei erfolgte zugleich eine Erweiterung der bisherigen Merkmalsliste um folgende Eigenschaften bzw. Informationen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Merkmal:<\/strong> Um welches Merkmal handelt es sich?<\/li>\n<li><strong>Merkmalsauspr\u00e4gung:<\/strong> In welcher Einheit wird das Merkmal gemessen und erfasst? Beispiele k\u00f6nnten \u00bb\u20ac\u00ab, \u00bb%\u00ab, \u00bbAnzahl\u00ab, \u00bbKilometer\u00ab oder \u00bbMinuten\u00ab sein, je nachdem, um welches Merkmal es sich handelt.<\/li>\n<li><strong>Statistische Einheit:<\/strong> Auf welche statistische Einheit bezieht sich das Merkmal? Beispiele k\u00f6nnten bei relativen Merkmalen \u00bbje Einwohner\u00ab oder bei Steuereinnahmen \u00bbje Steuerart\u00ab sein. Meistens bezieht sich ein Merkmal aber auf die Verwaltungseinheit (z.B. Ortsgemeinde), die betrachtet wird.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Bei der Verfeinerung der Merkmalsliste galt es stets die gew\u00fcnschte Datenerhebung sowie das Erkenntnisinteresse zu bedenken. Schlie\u00dflich k\u00f6nnen Daten zu einem Merkmal auch zu unterschiedlichen Informationen f\u00fchren, je nach Auspr\u00e4gung. So ist es z. B. ein Unterschied, ob etwa die Anzahl der erzeugten Kilowattstunden innerhalb einer Gemeinde erhoben werden soll oder die Art der Erzeugung, wie Energieerzeugung durch Solar- oder Windenergie. Die Interpretation kann an dieser Stelle zu unterschiedlichen Ergebnissen f\u00fchren und muss bei jedem einzelnen Merkmal gut durchdacht sein. Um abzusichern, dass wirklich klar ist, welche Merkmalseigenschaften abgefragt werden sollen, nahmen sich zwei unabh\u00e4ngig voneinander agierende Gruppen innerhalb des DDD-Teams die verschiedenen Merkmale vor, um sie hinsichtlich ihrer Aussagekraft zu \u00fcberpr\u00fcfen. Die dabei entstandenen wenigen Abweichungen wurden schlie\u00dflich beim Abgleich der Listen im gesamten Team diskutiert und aneinander angeglichen bzw. vereinheitlicht. F\u00fcr die zuvor gesammelten Merkmale entstand somit folgende detailliertere Liste:<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div id='gallery-2' class='gallery galleryid-7860 gallery-columns-1 gallery-size-full'><figure class='gallery-item'>\n\t\t\t<div class='gallery-icon landscape'>\n\t\t\t\t<a href='https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ddd-merkmalsliste-2.png'><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"847\" height=\"223\" src=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ddd-merkmalsliste-2.png\" class=\"attachment-full size-full\" alt=\"Unsere Merkmalsliste mit unterscheidet die Betrachtungsgegenst\u00e4nde \u00bbMerkmalsauspr\u00e4gung\u00ab, \u00bbstatistischer Einheit\u00ab und \u00bbstatistischer Masse\u00ab, um das Landleben in Zahlen auszudr\u00fccken.\" aria-describedby=\"gallery-2-7868\" srcset=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ddd-merkmalsliste-2.png 847w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ddd-merkmalsliste-2-400x105.png 400w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ddd-merkmalsliste-2-698x184.png 698w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ddd-merkmalsliste-2-768x202.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 847px) 100vw, 847px\" \/><\/a>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<figcaption class='wp-caption-text gallery-caption' id='gallery-2-7868'>\n\t\t\t\tAbbildung 2: Auszug der erweiterten Merkmalsliste unter Ber\u00fccksichtigung der Rubriken \u00bbMerkmalsauspr\u00e4gung\u00ab, \u00bbstatistische Einheit\u00ab und \u00bbstatistische Masse\u00ab\n\t\t\t\t<\/figcaption><\/figure>\n\t\t<\/div>\n\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Auch bei dieser Liste folgte schlie\u00dflich nochmals eine Erg\u00e4nzung um eine weitere Rubrik, n\u00e4mlich das \u00bbErkenntnisinteresse\u00ab. Mit dem Erkenntnisinteresse sollte beschrieben werden, was mit dem Merkmal gemessen werden soll bzw. warum Merkmale oder Merkmalsauspr\u00e4gungen von Interesse sind. Hierf\u00fcr gab und gibt es vielf\u00e4ltige Intentionen:<\/p>\n<ul>\n<li>Es sollten ggfs. Merkmale identifiziert werden, hinter denen das gleiche Erkenntnisinteresse steckt.<\/li>\n<li>Sollten zu einem Merkmal mit einem gewissen Erkenntnisinteresse keine Daten gefunden werden, k\u00f6nnte sich das Projektteam um Merkmale mit \u00e4hnlicher Aussage bzw. Aussagekraft bem\u00fchen.<\/li>\n<li>Das Hinterfragen, wieso ein Merkmal von Interesse sein k\u00f6nnte, erm\u00f6glichte es dem DDD-Team, weitere Anregungen f\u00fcr bisher unber\u00fccksichtigte Merkmale zu generieren.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div id='gallery-3' class='gallery galleryid-7860 gallery-columns-1 gallery-size-full'><figure class='gallery-item'>\n\t\t\t<div class='gallery-icon landscape'>\n\t\t\t\t<a href='https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ddd-merkmalsliste-3.png'><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1234\" height=\"224\" src=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ddd-merkmalsliste-3.png\" class=\"attachment-full size-full\" alt=\"Merkmalsliste erg\u00e4nzt um das \u00bbErkenntnisinteresse\u00ab als weiteren Aspekt, um das Landleben in Zahlen auszudr\u00fccken.\" aria-describedby=\"gallery-3-7869\" srcset=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ddd-merkmalsliste-3.png 1234w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ddd-merkmalsliste-3-400x73.png 400w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ddd-merkmalsliste-3-698x127.png 698w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/ddd-merkmalsliste-3-768x139.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1234px) 100vw, 1234px\" \/><\/a>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<figcaption class='wp-caption-text gallery-caption' id='gallery-3-7869'>\n\t\t\t\tAbbildung 3: Merkmalsliste erg\u00e4nzt um die Rubrik \u00bbErkenntnisinteresse\u00ab\n\t\t\t\t<\/figcaption><\/figure>\n\t\t<\/div>\n\n<h3><\/h3>\n<h3>Dateninterpretation \u2013 Herausforderung der Aussagekraft der gesammelten Daten zum Landleben<\/h3>\n<p>Datenerhebungen sind gut, doch was am Ende wirklich z\u00e4hlt, ist die Interpretation und damit die finale Aussagekraft der zuvor gesammelten Daten. Doch das ist leichter gesagt als getan. Denn w\u00e4hrend sich einige Bereiche des Landlebens sehr einfach messen und interpretieren lassen, ist das f\u00fcr andere schwieriger.<\/p>\n<p><strong>Quantitative Daten<\/strong> sind leicht zu messen. Das sind beispielsweise Themen, die im Zusammenhang mit Finanzen oder Demografie stehen. Diese Merkmale, wie der Schuldenstand einer Gemeinde oder das Durchschnittsalter der Bev\u00f6lkerung, werden ohnehin quantifiziert und durch Statistische Landes- und Bundes\u00e4mter erfasst. Diese k\u00f6nnen durch unterschiedliche statistische Methoden entsprechend aufbereitet und veranschaulicht werden. Schwieriger zu erfassen sind hingegen die <strong>qualitativen Daten<\/strong> einer Gemeinde. F\u00fcr das Bewerten von sozialen Strukturen oder eines aktiven Gemeindelebens k\u00f6nnen zwar ggfs. Zahlen herangezogen werden, z. B. die Anzahl an Vereinen einer Gemeinde und deren Vereinsmitglieder \u2013 jedoch k\u00f6nnen diese Informationen auch Verzerrungen aufweisen (z. B. durch Einbezug passiver Mitglieder oder Einbezug von Vereinsmitgliedern mit Wohnort in einer anderen Gemeinde).<\/p>\n<p>Ebenfalls herausfordernd sind <strong>ungenaue oder nicht verf\u00fcgbare Informationen<\/strong>. Betrachten wir die Lage einer Gemeinde im Land und ihre infrastrukturelle Anbindung, so ist die Distanz zur n\u00e4chsten Autobahn oder weiterf\u00fchrenden Schule schwer einheitlich messbar. Wo beginnt die Distanz? Die Ortsmitte ist nicht einheitlich definiert, auch eine Kirche oder das Gemeindehaus stehen nicht immer an einem bestimmten Punkt in den Gemeinden. Des Weiteren w\u00fcrde eine Messung voraussetzen, dass die Geokoordinaten einer jeden Autobahnauffahrt oder weiterf\u00fchrenden Schule verf\u00fcgbar w\u00e4ren. Das ist nach der aktuellen Datenlage nicht der Fall.<\/p>\n<p>An dieser Stelle entschied sich das DDD-Team dazu, die Fahrzeit zu den nahegelegenen Mittel- und Oberzentren als Richtwert zu nehmen. Dadurch wird die Anbindung an das Stra\u00dfennetz implizit gemessen, da eine nahe Autobahnauffahrt oder eine kurze Distanz zu einer gr\u00f6\u00dferen Stadt in einer geringen Fahrzeit resultiert. In den Mittel- und Oberzentren sind dann in der Regel Einrichtungen wie weiterf\u00fchrende Schulen, Universit\u00e4ten oder gr\u00f6\u00dfere Kultureinrichtungen verf\u00fcgbar.<\/p>\n<p>Sehr schwer zu quantifizieren sind <strong>weiche Faktoren<\/strong>, wie der Zusammenhalt in einer Gemeinde oder die Aktivit\u00e4t des Dorflebens. Einige Merkmale, die dabei helfen k\u00f6nnen, weiche Faktoren zu messen, sind \u2013 wie vorhin schon genannt \u2013 die Anzahl an Vereinen pro Gemeinde, die Anzahl der Vereinsgr\u00fcndungen in einem Jahr und die Anzahl der ehrenamtlich engagierten Personen in Vereinen, Verb\u00e4nden oder sozialen Diensten. Die quantifizierten Daten k\u00f6nnen an dieser Stelle als Orientierung dienen, wie gut der Zusammenhalt in einer Gemeinde eingestuft werden k\u00f6nnte. Diese denkbare Interpretation erfordert allerdings in erster Linie erfasste Daten zu eben solchen Merkmalen, um diese in weiteren Analysen zu verarbeiten und zu bewerten. Denn obgleich diese Merkmale schwer zu messen sind, so sind sie f\u00fcr die Vergleichbarkeit von Gemeinden dennoch von gro\u00dfer Bedeutung. Schlie\u00dflich definiert sich eine Gemeinde nicht nur \u00fcber die Einwohnerzahl oder das zugrunde liegende Einkommen. Das soziale Gef\u00fcge einer Gemeinde ist von enormer Relevanz, wenn es um die Zukunft von Gemeinden geht.<\/p>\n<p>Ob und wie das DDD-Team f\u00fcr genau solche Merkmale Daten erhalten k\u00f6nnte, war zun\u00e4chst noch unklar. Letztendlich wurde es allerdings von der Realit\u00e4t eingeholt und musste bei der Datenerhebung feststellen, dass es in der Realit\u00e4t kaum m\u00f6glich ist, einheitlich erhobene Daten zu den meisten weichen Faktoren zu den Gemeinden in Rheinland-Pfalz zu erfassen.<\/p>\n<p>Wie das DDD-Team mit dieser Nichtverf\u00fcgbarkeit der Daten umgegangen ist, wo und wie das Team verf\u00fcgbare Daten erhoben hat und wie die Daten weiterverarbeitet wurden, beschreiben wir in unserem n\u00e4chsten Blogbeitrag <strong><em>Datenquellen, -erhebung und -analyse der Digitalen D\u00f6rfer Daten<\/em><\/strong>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Das Landleben in Zahlen: Mit dem Projekt \u00bbDigitale D\u00f6rfer Daten \u2013 eine datenbasierte Web-App f\u00fcr Kommunen\u00ab m\u00f6chten wir, das Fraunhofer IESE \u2013 wie bereits in einem fr\u00fcheren Blog-Beitrag zum Projekt Digitale D\u00f6rfer Daten (DDD) beschrieben \u2013 eine Web-App f\u00fcr Kommunen entwickeln, um diese durch die Bereitstellung von Daten bei einem besseren Leben innerhalb ihrer Gemeinden zu unterst\u00fctzen (z. 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