Über die Bedeutung einer Spatial Data Science im Digitalen Zeitalter

Wir leben am Beginn des Digitalen Zeitalters. In der Quantitativen Geographie wurden Daten und Methoden, die die Grundlage für wissenschaftliches Arbeiten in einem Digitalen Zeitalter sind, schon seit langem erhoben und entwickelt, verwendet und in Programmen an Interessierte weitergegeben.

Im Laufe der Jahrzehnte haben sich die Schwerpunkte der Methodik der Quantitativen Geographie immer wieder an den aktuellen Trends in der Modellbildung und Computersimulation, der GIScience, der Statistik und der Informatik orientiert und an diese angepasst. So gab es Zeiten in denen Multivariate Methoden, System Dynamik, Fraktale Geometrien, Fuzzy Logic, Zelluläre Automaten und Agentenbasierte Modelle modern waren. Heute sind es Ideen der Data Science, von Big Data Studien und von Predictive und Visual Analytics, die in einer Data-driven Geography (nach Miller & Goodchild 2015) Anwendung finden. Dabei wurde aber stets Wert auf die Bearbeitung raum-zeitlicher Strukturen und Prozesse gelegt.

Dieser Beitrag diskutiert und kritisiert wie Konzepte aus der Quantitativen Geographie, nämlich Spatial Big Data, Raum-Zeit-Konzepte und Verarbeitungsfunktionen im "Digitalen Zeitalter" Verwendung finden können. Die neuen Entwicklungen der Digitalen Welt beeinflussen aber auch die Quantitative Geographie. Wie sich Erkenntnisse aus beiden Bereichen ergänzen und verbinden können, um bessere Lösungen für aktuelle raum-zeit-relevante Probleme zu finden, wird in diesem Beitrag aufgezeigt und vorgeschlagen.