Ein Rahmenwerk zur Untersuchung der Qualität von OpenStreetMap Daten auf Basis von intrinsischen Ansätzen

• Antragsteller: Dr.-Ing. Hongchao Fan
• Fachliche Zuordnung: Geodäsie, Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformatik, Kartographie
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 314644317

Von Volunteered Geographic Information (VGI) wie z.B. OpenStreetMap (OSM) stellt zunehmend eine potentiell interessante neue Datenquelle für vielfältige Anwendungen dar. Als ein zentrales Problem hat sich hierbei die Frage nach der Eignung, Nutzbarkeit, Qualität und Vertrauenswürdigkeit dieser neuen Daten für unterschiedliche Einsatzzwecke herausgestellt, weswegen diese Frage zunehmend in der Forschung betrachtet wird. Allerdings ergeben sich beim Versuch der Bewertung nutzergenerierter Geodaten eine Reihe von Probleme und Unterschiede zu herkömmlichen Geodaten, weswegen klassische Verfahren angepasst und neue Ansätze untersucht werden müssen. Hauptprobleme früherer Verfahren sind, dass a) klassische Ansätze von relativ homogenen Datensätzen ausgehen (da amtliche und kommerzielle Daten relativ einheitliche Verfahren und Regelungen bei der Datenerzeugung besitzen) und die extreme räumliche, zeitliche und inhaltliche Heterogenität von VGI weniger berücksichtigen, b) eine Bewertung oft durch Vergleich mit Ground Truth stattfindet, was bei VGI zunehmend schwierig wird, da es diesen z.T. durch die Reichhaltigkeit der Datentypen in VGI gar nicht gibt oder nur mit hohen Aufwänden zu beschaffen ist und c) diese v.a. generische absolute Aussagen erzeugen, die aber den geplanten Einsatzzweck nicht berücksichtigen, während Qualität von Geodaten zunehmend als fitness-for-purpose interpretiert wird und nur sporadisch Ansätze existieren, die dies berücksichtigen. Hieraus ergibt sich als übergeordnetes Forschungsdesiderat die Frage nach einem umfassenderen Rahmenwerk zur Untersuchung der Qualität von VGI, das die auf Basis der bestehenden internationalen Vorarbeiten o.g. Problematiken aufgreift, indem es 1.) eine systematischere Fitness-for-Purpose Perspektive auf Datenqualität entwickelt, 2.) Verfahren weiterentwickelt, systematisiert und in Bezug zum Fitness-for- Purpose setzt, die Indikatoren zur Nutzbarkeit der Daten aus der vorliegenden VGI selbst heraus bereitstellt. Aus diesen Fragestellungen werden im Projekt konkrete Forschungsfragen abgeleitet und bearbeitet. Hierzu zählen u.a. (1) die Erfassung der Informations- und Qualitätsbedürfnisse ausgewählter Anwendungsbereiche in Bezug auf Geodaten, (2) die Entwicklung eines systematischen Mappings zwischen intrinsischen Qualitätsindikatoren von VGI und Einsatzgebieten (3) die explizite Modellierung und Evaluierung des Zusammenhangs zwischen intrinsischen und extrinsischen Indikatoren der Qualität und der (4) Erweiterung und Anpassung intrinsischer Ansätze zu einer umfassenderen Bewertung der verschiedenen Qualitätsdimensionen von Geodaten bezogen auf die ausgewählten Anwendungsbereiche (Fitness for Purpose). Damit trägt das Projekt sowohl dazu bei eine wesentliche Lücke in der Forschung zur Qualität von VGI zu verkleinern, als auch potentiellen Nutzern von OSM konkrete Methoden und Werkzeuge zur Beantwortung ihr Fragen zur Eignung der Daten für einen konkreten Einsatzzweck anzubieten.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 1894: Volunteered Geographic Information: Interpretation, Visualisierung und Social Computing
• Mitverantwortlich: Professor Dr. Alexander Zipf