7 österreichische Städte nutzen Big Data für die soziale Wohlfahrt
Big Data – also die Analyse großer Datenmengen – revolutioniert die soziale Wohlfahrt in Österreich. Mehrere Städte setzen diese Technologie gezielt ein, um Bedürfnisse präziser zu identifizieren, Ressourcen effizienter zu verteilen und Krisen vorzubeugen. Dieser Artikel zeigt, wie Wien, Linz, Graz, Salzburg, Innsbruck, Klagenfurt und Wels datenbasierte Lösungen nutzen, um die Lebensqualität ihrer Bürger:innen zu verbessern.
Vom Datensammeln zur sozialen Wende
Die Digitalisierung der Verwaltung ermöglicht es Städten, Daten aus verschiedenen Bereichen (z. B. Sozialleistungen, Gesundheit, Verkehr) zu kombinieren. Durch Predictive Analytics können Risiken wie Wohnungslosigkeit oder Arbeitslosigkeit früh erkannt werden – ähnlich wie in London, wo Verwaltungsdaten zur Vorbeugung von Obdachlosigkeit genutzt werden.
| Stadt | Projektbeispiele | Datenquellen |
| Wien | Prävention von Wohnungsverlusten | Mietdaten, Sozialhilfeakten |
| Linz | Optimierung der öffentlichen Sicherheit | Polizei-Einsatzzahlen, Kriminalstatistiken |
| Graz | Gesundheitsmonitoring | Krankenhausdaten, Umweltmessungen |
Wien: Frühwarnsysteme gegen Wohnungslosigkeit
In Wien setzt man auf datenbasierte Früherkennung. Durch die Analyse von Mietdaten, Sozialhilfeakten und behördlichen Unterlagen werden Risikofaktoren identifiziert. So können soziale Träger gezielt Angebote wie Beratungsstellen oder Wohnungsvermittlungen einrichten, bevor akute Krisen entstehen.
Daten im Detail:
- Quellen: Mietverträge, Arbeitslosenstatistiken, Schuldenmeldungen an die MA 40 (Sozialhilfeverwaltung).
- Ziel: Reduktion von Obdachlosigkeit durch präventive Unterstützung.
Linz: KI für sichere Stadtteile
Die Oberösterreichische Landeshauptstadt nutzt KI-gestützte Analysen, um Kriminalität vorzubeugen. Polizeidaten werden mit Faktoren wie Bevölkerungsdichte und Sozialstruktur kombiniert. So können Einsatzkräfte gezielt in Brennpunkten präsent sein – ähnlich wie in Smart-City-Projekten, die Verkehrsaufkommen und Straßenverhältnisse überwachen.
Beispiel:
- Daten: Polizeieinsätze, Demografie, Gewerbedichte.
- Ergebnis: Gezielte Präsenz in Risikogebieten.
Graz: Gesundheit durch Umweltdaten
In Graz wird Big Data mit Luftqualitätsmessungen und Krankenhausdaten verknüpft. So können Zusammenhänge zwischen Feinstaubbelastung und Atemwegserkrankungen sichtbar gemacht werden. Dies hilft, Sanierungsmaßnahmen zu priorisieren.
Schritte zur Umsetzung:
- Datenaggregation: Kombination von Umwelt- und Gesundheitsdaten.
- Visualisierung: Karten zur Darstellung von Risikogebieten.
- Handlungsplan: Fokus auf Stadtteile mit hoher Belastung.
Salzburg: Bildung schafft Chancen
Salzburg nutzt Schulstatistiken und Sozialdaten, um Benachteiligungen früh zu erkennen. Durch die Analyse von Schulabgangsquoten und Förderbedarf können Schulen gezielt unterstützt werden – etwa durch zusätzliche Lehrkräfte oder Sprachförderprogramme.
Key Fakten:
- Datenbasis: Schulverwaltungsdaten, Sozialhilfeempfänger:innen.
- Ziel: Chancengleichheit durch datenbasierte Ressourcenverteilung.
Innsbruck: Tourismus und soziale Auswirkungen
Innsbruck analysiert Tourismusdaten (z. B. Übernachtungen, Verkehrsaufkommen), um Belastungen für die Bevölkerung zu minimieren. So können Parkmöglichkeiten oder öffentliche Verkehrsmittel bedarfsorientiert ausgebaut werden.
Datenquellen:
- Tourismus: Übernachtungsstatistiken, Besucherströme.
- Infrastruktur: Verkehrsdaten, Parkplatzbelegung.
Klagenfurt: Klimaschutz und soziale Gerechtigkeit
Klagenfurt setzt auf Energieeffizienz-Apps, die Verbrauchsmuster von Haushalten analysieren. Mit sensorgestützten Daten wird gezeigt, wo energieintensive Geräte oder undichte Fenster Heizkosten treiben. So können sozial Schwächere gezielt mit Sanierungsförderungen unterstützt werden.
Funktion:
- KI-gestützte Tipps: Empfehlungen zu Heizungsoptimierung.
- Daten: Stromverbrauch, Wohneigentumsdaten.
Wels: Arbeitsmarktintegration
Wels nutzt Arbeitsmarktdaten, um Langzeitarbeitslose gezielt zu unterstützen. Durch die Analyse von Berufsprofilen und regionalen Jobangeboten werden passende Qualifizierungsmaßnahmen entwickelt – ähnlich wie das österreichische AMS-System, das allerdings kritisiert wurde.
Prozess:
- Datenanalyse: Einordnung von Qualifikationen.
- Matching: Abgleich mit Stellenangeboten.
- Beratung: Individuelle Förderpläne.
Herausforderungen: Datenschutz und Fairness
Trotz der Vorteile gibt es Risiken. Algorithmen können Diskriminierung perpetuieren, wenn sie auf historisch verzerrten Daten trainiert werden. Das österreichische Arbeitsmarktservice AMS musste ein System stoppen, das Frauen und Menschen mit Migrationshintergrund benachteiligte.
Lösungsansätze:
- Transparenz: Klare Regeln für Datenverarbeitung.
- Partizipation: Bürger:innen in Entscheidungen einbeziehen.
Fazit: Effizienz ohne Entsolidarisierung
Big Data kann den Sozialstaat effizienter machen – aber nur, wenn Solidarität nicht durch Individualisierung ersetzt wird. Städte wie Wien oder Graz zeigen, wie Daten gezielt eingesetzt werden, um Benachteiligte zu unterstützen. Wichtig bleibt: Daten dürfen nicht zur Risikobewertung, sondern zur Chance.
