Modulverantwortung: Leona Lynen, Amelie Mayer, Tabea Michaelis
Lehrteam: Prof. Dr. Timo Ohnmacht , Prof. Dr. Halldór Janetzko, Philipp Meschenmoser, Prof. Gordon Millar, sowie Gäste aus der Praxis und Forschung: HafenCity Universität Hamburg, Amt für Raumplanung sowie Raumentwicklung Kanton Luzern

Wissenschaftliche Assistierende: Nathalie Peeters

Die Studierenden vertiefen in diesem Modul den Umgang mit Daten in der Raumentwicklung und loten die sozio-technischen Möglichkeiten der Datenerfassung, der Datenvisualisierung und der datenbasierten Planung aus. Sie erlernen die Grundlagen der Datenvisualisierung sowie Methoden und Instrumente im Umgang mit einer zunehmend komplexen Informations- und Datenfülle. Gemeinsam mit Gästen aus der Praxis und Forschung wird reflektiert, wie datenbasierte Planung für die Raumentwicklung der Zukunft nachhaltig eingesetzt werden kann und welche ethischen Werte dabei verhandelt werden müssen. Ausgehend von den zur Verfügung stehenden Daten (GIS, statistische Daten, Standort- und Marktdaten) werden Muster erkannt, welche über Vor-Ort-Erfahrungen und vertiefende Erhebungen reflektiert und (re)organisiert werden. Die Auseinandersetzung mit Instrumenten der datenbasierten Planung von Räumen, ermöglicht Planungsvarianten zu visualisieren, in ihren Auswirkungen zum Beispiel bezüglich klimatischer Herausforderungen abzuschätzen, zu vergleichen und bei Bedarf Zielkonflikte zu verhandeln. Gesamthaft ergänzen die im Modul untersuchten Methoden und Instrumente der vorwiegend digitalen Datenerfassung und -darstellung die in den Modulen «Research Design» und «Kollaborationsdesign» erlernten vorwiegend analogen Möglichkeiten im Umgang mit Daten. Das Modul ist in theoretische Inputs sowie praktische Anwendung der einzelnen Werkzeuge und Programme gegliedert. Ein Besuch im Smart Region Lab rundet die Impulse ab.

Anforderungen: Die Grundlagen der Datenvisualisierung sowie Methoden und Instrumente im Umgang mit einer zunehmend komplexen Informations- und Datenfülle werden erlernt. Intensive Lektüre, Recherche, Praxis-Übungen und kontinuierliches Selbststudium bilden die Voraussetzung für die Teilnahme am Modul.