Satellitenbilder zeigen Studiertenquote
Die Expert:innen der Kufsteiner Fachhochschule erforschten in Zusammenarbeit mit der FH St. Pölten mit Hilfe von neuronalen Netzwerken die Beispielstadt Wien auf Akademiker:innendichte. Die Ansiedlung von Studierten in bestimmten Gebieten gibt unter anderem Aufschluss auf die Lebensqualität von Regionen, Stadtgebieten und kleineren Nachbarschaften (Glaeser, Kolko & Saiz, 2001; Jauhiainen, 2005).
Forschungsarbeit
Anhand von quadratischen Rastern, welche in fünf Klassen unterteilt wurden, konnte mittels eines selbstlernenden Algorithmus die Akademiker:innendichte in Wien vorhergesagt werden. Dabei fanden die Forschenden heraus, dass die Satellitenbilder bestimmte Muster enthalten, welche mit der Dichte an Personen mit einem Hochschulabschluss korrelieren.
Das Netzwerk hat in einem ersten Versuch 40,5 Prozent der 3.314 Rasterzellen korrekt vorhergesagt (Koch, Dispotovic, Thaler, et al., 2021). Im Vergleich zu einer zufälligen Zuordnung der Klassen (20 Prozent Trefferwahrscheinlichkeit bei fünf Klassen) entspricht dies einer 100 prozentigen Steigerung der Genauigkeit.
Hohes Potenzial
Die Ergebnisse aus der ersten Studie zeigen das hohe Potenzial von neuronalen Netzwerken und Machine Learning für die Stadt- und Regionalökonomie. Insbesondere soll die Vorhersage von demografischen Kennzahlen in Ballungsräumen mit geringer Datenverfügbarkeit möglich sein. Des weiteren diente die Ermittlung von AkademikerInnen nur als erster demographischer Parameter. In Zukunft sollen noch weitere Parameter auf ihre Vorhersagbarkeit überprüft werden. Damit könnte die Stadtplanung und -entwicklung optimiert und umfassender gesteuert werden.
Forschungsteam
Prof. (FH) Dr. David Koch, Dr. Miroslav Despotovic, MA, und Simon Thaler, MSc, vom Institut für Energie-, Facility- & Immobilienmanagement der FH Kufstein Tirol. In Kooperation mit Prof. (FH) Dr. Matthias Zeppelzauer von der FH St. Pölten.
Link
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