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Brandschutz digital: New Yorker Feuerwehr verhindert Brände durch Data Mining

Felix
Aktualisiert: 04. Februar 2014
von Felix
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In den USA, genauer gesagt in New York, schlägt man seit kurzem neue Wege in Sachen Brandschutz ein. Anstatt zufälliger Gebäudekontrollen durch Brandschutz-Inspekteure hat das NYC Fire Department (FDNY) einen Algorithmus entwickelt, der angeben soll, wo die Wahrscheinlichkeit für einen Brand am höchsten ist. Mit Mining-Verfahren durchforstet man dazu vielfältige Meta-Daten. Ziel ist es, die Inspekteure gezielter zu gefährdeten Gebäuden zu entsenden. Besonders anfällig für Brände sind den Daten zufolge alte Häuser mit einkommensschwachen Haushalten.

5894968548_fb73677613Gezielte Brandprävention

Man kann nicht gerade sagen, dass die New Yorker Feuerwehr auf der faulen Haut liegt. Im Gegenteil, sie hat eine ganze Menge zu tun. Circa eine Million Gebäude stehen in New York; in ungefähr 3.000 kommt es pro Jahr zu schweren Bränden. Effektive Brandbekämpfung ist dabei das eine, den Ausbruch eines Feuers präventiv zu verhindern jedoch der ideale Weg. Bisher lief Brandschutz vor allem in Form von zufälligen Gebäudeinspektionen ab. Bestimmte Gebäude wie Schulen wurden dabei häufiger kontrolliert. Eine gezielte Priorisierung fehlte jedoch.

Mitte letzten Jahres implementierte die New Yorker Feuerwehr ihre neues System RBIS – das Risk Based Inspection System. Im Rahmen dieses Programms wurden Informationen von unterschiedlichen öffentlichen Quellen gesammelt, beispielsweise die Datenbanken der öffentlichen Verwaltung. Im Jahresbericht „NYC Analytics“ kommt man bereits nach kurzer Laufzeit des Programms zu dem Ergebnis, dass die Erfolge der Brandschutzinspektionen steigen. Mit weniger Einsätzen findet man also mehr Gebäude mit Mängeln. Die Zahl der Kontrollen in Gebäuden ohne Mängel sinkt.

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Viele Faktoren entscheiden

Was nun genau die Brandwahrscheinlichkeit in Gebäuden erhöht, ist aber vielfältig. Neben dem Alter des Hauses spielen natürlich Elektrik oder Brandmelder eine Rolle. Auch Fahrstühle oder Leerstand beeinflussen die Quote. Rund 60 einzelne Faktoren zieht das FDNY gegenwärtig in Betracht und hat daraus einen Algorithmus gebastelt, der jedem Gebäude eine bestimmte Risikobewertung zuweist. Die entsprechenden Orte werden dann prioritär untersucht.

Die bisherigen Analysen zeigen, dass alte, leerstehende Gebäude in einkommensschwachen Gegenden die höchste Brandwahrscheinlichkeit aufweisen. Wenig überraschend, dennoch ermöglichen die Ergebnisse jetzt bereits, die Gefahrenzonen auf dem New Yorker Stadtplan genauer als zuvor zu markieren.

City-Management durch Datenanalyse

Die New Yorker Feuerwehr schlägt ohne Zweifel einen fortschrittlichen Weg ein. Die Analyse öffentlicher Daten beschränkt sich aber nicht nur auf den Brandschutz. New York verfolgt bereits seit 2013 eine Politik, die Daten transparenter und ihre Nutzung effizienter machen will.

Dazu wurde das Office of Data Analytics (MODA) geschaffen. Dort sind alle relevanten Stellen vertreten, von Finanzen über Gesundheit bis zur Stadtplanung. Inklusive des einladend wirkenden Developer-Portals zeichnet New York damit ein überaus fortschrittliches Bild für modernes City-Management.

Bild: United Themes

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vonFelix
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