Jeden Tag entstehen durch Millionen von Bewegungen, Transaktionen, Sensormessungen und Standortdaten neue Informationen darüber, wie Städte funktionieren. Mobiltelefone verfolgen in Echtzeit, wie sich Menschen durch Quartiere bewegen. Satelliten- und Strassenbildaufnahmen erfassen den städtischen Wandel in einem Ausmass und einer Geschwindigkeit, für die noch vor einer Generation aufwendige Forschungsprojekte nötig gewesen wären. Die Digitalisierung hat die Stadtforschung und die Stadtpolitik grundlegend verändert. Fragen, die früher unmöglich zu untersuchen waren – weil zu teuer, zu langsam oder zu schwer zu beobachten – sind heute beantwortbar.

Und dennoch bleiben einige der dringendsten Herausforderungen der Städte schwer zu lösen: Wohnraumbezahlbarkeit, Verkehrsemissionen, langfristiger sozialer Wandel, für wen Städte funktionieren – und wen sie zurücklassen. Die Digitalisierung hat diese Probleme (noch) nicht gelöst. In gewisser Hinsicht hat sie sie sogar erschwert.

Sobald neue Datensätze verfügbar sind, orientiert sich die Forschung an den Fragen, die sie beantworten können – nicht immer an den Fragen, die wirklich zählen. Besonders deutlich wird das bei Daten, die laufend aktualisiert werden. Wenn unsere besten Datensätze täglich, stündlich oder saisonweise aktualisiert werden, werden wir sehr gut darin, Probleme zu untersuchen, die sich im gleichen Takt bewegen: Staus, Fussgängeraufkommen, Verkehrsverzögerungen oder kurzfristige Verhaltensveränderungen. Städte werden aber auch von langsameren Prozessen geprägt: Verdichtung, demografischer Wandel, Klimaveränderung oder wie Flächen genutzt werden. Diese Vorgänge entfalten sich über Jahre oder Jahrzehnte. In den digitalen Spuren des Alltags treten sie kaum hervor. Wer nur forscht, was die Daten hergeben, verliert die eigentlich wichtigen Fragen aus dem Blick.

Mehr Daten bedeutet nicht immer bessere Daten. Mobilfunkdaten etwa versprechen viel: nahezu lückenlose Daten über Millionen von Menschen. Doch Volumen ist nicht dasselbe wie Informationsgehalt. Aus einem Mobilfunkdatensatz weiss man oft, wo sich ein Gerät befindet, aber selten, wer es trägt. Einkommen, Haushaltsstruktur, Geschlecht, Betreuungsaufgaben – diese Informationen fehlen häufig oder sind unvollständig. Dabei wären es genau diese Faktoren, die erklären, warum Menschen sich so durch die Stadt bewegen, wie sie es tun. Standortdaten wirken oft identisch, unabhängig davon, ob jemand zur Arbeit pendelt, Kinder in die Schule bringt oder Angehörige betreut. Wenn weniger Fahrten registriert werden, lässt sich kaum sagen, was sich verändert hat: Gehen die Menschen seltener einkaufen, gehen sie seltener aus, kombinieren sie Wege, oder haben sie einfach den Ort gewechselt? Ohne Zusatzinformationen lassen sich solche Interpretationen nur auf Annahmen stützen, die sich kaum überprüfen lassen.

Das Muster zieht sich durch einen Grossteil der neuen digitalen Datenlandschaft: Hohes Volumen, oft aber wenig von dem, was Verstehen erst möglich macht. Deshalb bleiben Umfragen und Volkszählungen unverzichtbar. Sie sind teurer, langsamer und typischerweise kleiner angelegt. Aber sie wurden konzipiert, um die Fragen zu beantworten, die wir stellen müssen. Und sie lassen sich deshalb nicht einfach durch eine grössere Datenmenge ersetzen.

Traditionelle Stadtdatensätze wurden von öffentlichen Institutionen erhoben, um Forschung, Politik und informierte öffentliche Debatten zu ermöglichen. Volkszählungen, Mobilitätsbefragungen, öffentliche Register: Sie wurden für einen öffentlichen Zweck geschaffen, zugänglich für Forschende, Behörden und die Öffentlichkeit.

Neue Arten von Stadtdaten funktionieren anders. Unternehmen erheben sie und verkaufen sie – manchmal zu sehr hohen Preisen. Der Zugang ist zunehmend eine kommerzielle Entscheidung, und Daten werden immer mehr als Produkt behandelt, nicht als öffentliche Ressource. Doch der Preis ist nicht das einzige Problem: Diese Datensätze wurden selten dafür entwickelt, eine Bevölkerung repräsentativ abzubilden. Sie spiegeln die Nutzerinnen und Nutzer bestimmter Geräte, Apps und Plattformen wider. Manche Gruppen sind überrepräsentiert; andere sind in den Daten kaum vertreten oder fehlen komplett. Damit gewinnen private Unternehmen zunehmend Einfluss darauf, wessen Alltag erfasst wird, wessen Probleme untersucht werden und wessen Interessen vertreten sind.

Das sind jedoch keine Argumente gegen digitale Daten. Ihre Reichweite, Kontinuität und Detailgenauigkeit sind echte Fortschritte. Und wir lernen viel, wenn wir mit ihnen arbeiten.

Die Chance liegt in der Kombination. Digitale Daten entfalten ihr Potenzial am besten nicht als Ersatz, sondern als Ergänzung zu klassischen Methoden. Mobilfunkdaten bieten eine Reichweite und Kontinuität, die klassische Umfragen nicht erreichen können. Umfragen bieten, was Mobilfunkdaten nicht können: das Wer und das Warum. Gemeinsam, gezielt eingesetzt, ermöglichen sie Antworten, die keine der beiden Quellen allein liefern könnte.

Es gibt auch neue Möglichkeiten, die Art von Informationen zu erheben, die wir nach wie vor brauchen: Befragungen per App, langfristige Bevölkerungsstudien, digital angereicherte Verwaltungsdaten. Das ist keine Rückkehr zur alten Datenerhebung. Es ist die klassische Datenerhebung – neu gebaut für das, was heute technisch möglich ist.

Wir können das Potenzial dieses Moments nur ausschöpfen, wenn wir die Frage vor die Daten stellen – nicht umgekehrt. Welche Daten uns dahin führen – ob traditionelle oder neue – ist erst die zweite Frage.