Zusammenfassung eines Impulsvortrages, den ich am 2.3 in Berlin auf einem Basecamp zum Thema Stadtwerte halte – lange Version siehe unten:
In meinem Talk geht es um eine einfache, aber unbequeme Frage: Reichen gute Kennzahlen, um eine gute Stadt zu machen?
Wir messen heute alles. Dichte. Sicherheit. Mobilität. CO₂. Produktivität. Und das ist auch sinnvoll. Aber wir alle kennen Städte, in denen „alles stimmt“ – und trotzdem will man nicht bleiben. Und andere, die Excel zur Verzweiflung treiben würden – und genau dort fühlen sich Menschen lebendig. Ich spreche darüber, warum Lebensqualität nicht identisch ist mit Indikatoren. Warum Menschen nicht auf Dashboards reagieren, sondern auf das, was sie im Alltag spüren: ob eine Stadt ein eigenes Gesicht hat. Ob Kinder sichtbar sind. Ob mit Brüchen verdrängt oder gestaltet wird. Und ich schaue auf die nächste Ebene: Wenn KI beginnt, Städte mitzuplanen, entscheidet nicht der Algorithmus, was wichtig ist – sondern wir, über die Parameter, die wir setzen. Wer definiert, was als Problem gilt, definiert auch die Lösung. Wenn sich eine Stadt „falsch“ anfühlt, obwohl alle KPIs grün sind, dann ist das kein technischer Fehler. Es ist eine Werteentscheidung.
Vielleicht geht es also weniger darum, was wir berechnen können —
und mehr darum, was wir eigentlich priorisieren wollen.
Das Wort „Stadtwerte“ mag ich sehr.
Es klingt nach Haltung.
Nach Orientierung.
Nach dem, was eine Stadt lebenswert macht.
Und genau darüber lohnt es sich zu sprechen.
Als ich „Stadtwerte“ zum ersten Mal von Andreas(der Veranstalter des Basecamps) hörte,
wurde mir schnell klar, dass sein Verständnis davon stark datengetrieben ist.
Was interessant ist – weil das Wort selbst das gar nicht nahelegt.
„Stadtwerte“ klingt nicht nach Dashboards.
Nicht nach Indikatoren.
Nicht nach KPIs.
Und ehrlich gesagt:
Daten sind das Letzte, woran ich denke,
wenn ich „Stadtwerte“ höre 🙂
Daraus ist eine ziemlich lebhafte Diskussion entstanden.
Und vermutlich bin ich genau deshalb heute hier.
Also: Ich werde euch nichts über Daten erklären.
Ich werde euch keine Tabellen zeigen.
Ich möchte euch eher zum Nachdenken einladen.
Darüber, was wir eigentlich meinen, wenn wir von Werten sprechen.
Ohne Excel.
Stellt euch vor, ihr kommt nach Singapur.
Alle KPIs sind im Soll.
Alle Indikatoren stehen auf „erreicht“.
Wirtschaft. Mobilität. Sicherheit.
Extrem sicher. Hoch effizient. Perfekt organisiert.
Und trotzdem sagen viele Menschen:
„Ich weiß nicht genau warum –
aber ich möchte hier nicht bleiben.“
Und dann, Berlin.
Verwaltung langsam
– Infrastruktur überlastet
– Wohnungsmarkt dysfunktional
– Konflikte sichtbar
– Sicherheit, Ordnung, Effizienz: durchwachsen
Excel bekommt Schnappatmung.
Und trotzdem: Berlin hat eine enorme Bindungskraft.
Viele Biografien beginnen mit: „Ich wollte nur kurz bleiben …“ Und dann bleiben sie.
Trotz der Probleme.
Nicht wegen perfekter Bedingungen.
Das ist kein Widerspruch.
Es zeigt nur: Lebensqualität ist nicht identisch mit Indikatoren.
Menschen reagieren nicht auf Dashboards, sondern auf gelebte Werte.
Nicht auf das, was geplant ist – sondern auf das, was im Alltag spürbar wird.
Und bevor jetzt jemand denkt, ich spreche über bloße Stimmungen:
Nein.
Wenn ich sage, eine Stadt fühlt sich richtig oder falsch an,
meine ich keine Laune.
Ich meine die Erfahrung, ob das, was gelebt wird,
mit dem übereinstimmt, was wir für richtig halten.
Oder eben nicht.
Es geht nicht um Emotion.
Es geht um Stimmigkeit.
Darum, ob Städte widerspiegeln, was wir als richtig ansehen.
Wir messen Städte heute extrem gut.
Dichte. Frequenz. Erreichbarkeit. CO₂. Produktivität.
Und das ist großartig.
Aber alles, was sich nicht zählen lässt,
nennen wir weich – und lassen es oft unter den Tisch fallen.
Dabei geht es genau dort um die Dinge,
an denen ich persönlich merke, ob ich bleiben will oder nicht.
Ich merke es zum Beispiel daran, ob ein Ort ein eigenes Gesicht hat.
Ob ich hier spüre, dass etwas gewachsen ist, statt nur entworfen.
Die Altstadt von Heidelberg ist so ein Ort.
Nicht perfekt. Nicht effizient. Aber unverwechselbar.
Ich merke es zum Beispiel daran, wie Kinder in einer Stadt sichtbar sind.
Ob ich sie auf dem Weg zur Schule sehe oder ob sie “transortiert” werden.
Ob sie auf dem Bürgersteig Kreide malen.
Ob sie im Park laut sein dürfen.
Oder ob sie vor allem in Programmen vorkommen – gut gemeint, gut geplant,
aber selten einfach selbstverständlich.
Und ich merke es daran, wie eine Stadt mit denen umgeht, die nicht “reibungslos” funktionieren.
Es gibt Städte, in denen Obdachlosigkeit vor allem ein Ordnungsproblem ist.
Los Angeles ist dafür ein gutes Beispiel – nicht moralisch, sondern strukturell.
Viel Energie fließt dort in Räumungen, in Verdrängung, in das “Unsichtbarmachen” des Problems.
Das Ziel, die Zahl obdachloser Menschen zu senken.
Der Weg dorthin führt über Ordnung im öffentlichen Raum –
nicht über einen stabilen Ausgangspunkt.
Und es gibt Städte, die genau diesen Ausgangspunkt zuerst schaffen.
Helsinki ist so ein Beispiel:Hier setzt man nicht zuerst auf Raumkontrolle,
sondern auf Housing First
ein eigener Schlüssel kommt vor allen weiteren Maßnahmen.
Hunderte Menschen haben so wieder
einen festen Ort zum Leben gefunden —
und die Zahl der Menschen ohne Wohnung
ist dort deutlich gesunken.
Das fühlt sich anders an als in Los Angeles – und man kann man es in beiden Fällen messen.
Aber die Entscheidung, wo man beginnt, fällt vor jeder Statistik.
Das sind einige meiner Marker. Eure sind wahrscheinlich andere.
Aber der Mechanismus ist immer derselbe:
Menschen reagieren auf Alltagsbedingungen – nicht auf Dashboards.
Daten zeigen, was passiert ist. Sie zeigen Resultate.
Aber sie zeigen nicht, welche Werte die Entscheidungen geprägt haben.
Und jetzt passiert noch etwas ganz anderes.
Wir messen nicht mehr nur Städte.
Wir beginnen, sie algorithmisch zu gestalten.
Mit AI lassen sich heute Bebauungspläne in Sekunden entwerfen.
Verkehrsflüsse werden automatisch optimiert.
Soziale Risiken prognostiziert.
Investitionspotenziale berechnet.
Sicherheitszonen modelliert.
Die Ergebnisse erscheinen datenbasiert und objektiv.
Gleichzeitig verschiebt sich der Ort der Entscheidung.
Stadtplanung war früher sichtbar politisch: langsam, öffentlich, konflikthaft.
Heute generiert ein Modell in Sekunden mehrere Szenarien
und priorisiert eines davon als „effizienteste Lösung“.
Die Geschwindigkeit verändert den Entscheidungsraum.
Aushandlung wird verkürzt.
Parametrisierung wird zentral.
Und Parameter legen fest, in welche Richtung optimiert wird.
Wer mit solchen Systemen arbeitet – wird zum Kurator von Parametern,, von Zielvorgaben für ein Modell.
Der Kurator entscheidet, was als Problem gilt. Und was nicht.
Wenn Obdachlosigkeit als „Sicherheitsrisiko“ modelliert wird,
wird die Lösung anders aussehen,
als wenn sie als „menschliche Notlage“ modelliert wird.
Das Modell selbst entscheidet das nicht. Ihr entscheidet es.
Mit den Parametern, die ihr wählt!
AI verstärkt nicht nur Daten. Sie verstärkt Annahmen.
Und jetzt wird es unbequem:
Wenn eine Stadt sich “falsch anfühlt”, obwohl alle KPIs stimmen,
kann es sein, dass die Parameter falsch waren.
Und wenn die Parameter falsch waren,
war es keine technische Fehlfunktion.
Sondern eine normative Entscheidung.
Nicht der Algorithmus.
Nicht das Dashboard.
Nicht „das System“.
Sondern Menschen.
Vielleicht wir.
Vielleicht ist das die eigentliche Frage für heute:
Nicht was wir berechnen können – sondern was wir priorisieren wollen.