‘School Grade Transition Rates’ & 9 weitere Projekte von den Data Hackdays Bern
- Hackathon
Am 12. und 13. November feierten die Data Hackdays BE Premiere! An diesen Hackdays versammelten sich insgesamt 75 Teilnehmende im Rathaus in Bern, um an 10 spannenden Challenges zu arbeiten. Alle Challenges waren für die Berner Kantonsverwaltung relevant und reichten von Analysen zur Covid-19-Impfung über den öffentlichen Verkehr bis zur Analyse lokaler Schuldaten. Eröffnung und Abschluss fanden im Ratssaal statt, während der grösste Teil des Hackens in verschiedenen Räumen im ganzen majestätischen Rathaus stattfand.
Ein grosses Dankeschön an alle Teilnehmenden für eure grossartigen Beiträge!
Unten findet ihr eine kurze Zusammenfassung jeder Challenge. Klickt gerne auf den Link für weitere Details sowie die Dokumentation & den Quellcode.
Optimizing Shelter Infrastructure
Wie können wir die Schutzrauminfrastruktur optimal organisieren, damit im Notfall in den nötigen Regionen genügend Kapazität vorhanden ist? Die heutige Schutzrauminfrastruktur ist veraltet. Deshalb analysierte diese Gruppe Daten, um die optimalen Standorte für neue Schutzräume zu finden (z. B. anhand der Bevölkerungsdichte und der bestehenden Schutzraumkapazität).
Public Transportation Schedule
Für diese Challenge erarbeitete die Gruppe einen Plan, wie sich Daten des öffentlichen Verkehrs anhand bestimmter Bus- oder Tramhaltestellen visualisieren lassen.
Cantonal Personal Data Navigator
Welche Daten hat die Kantonsverwaltung über mich? Um den Bürgerinnen und Bürgern einen Überblick über ihre Personendaten zu geben, baute diese Gruppe einen Prototyp, mit dem Nutzerinnen und Nutzer ihre Daten nach bestimmten Kategorien durchsuchen können (z. B. Gesundheit, Finanzen, Mobilität usw.). Die Vision ist, dass sie diese Daten einfach (automatisch) aus einer einzigen Quelle mit anderen Unternehmen teilen können («Once-only-Prinzip»).
School Grade Transition Rates
Diese Gruppe erstellte eine Visualisierung der Übertrittsquoten von Kindern in die Sekundarstufe I & II in verschiedenen Gemeinden des Kantons Bern. Die Daten lassen sich nach Geschlecht und Unterrichtssprache filtern.
My Open Data
Ziel dieser Challenge war ein personalisiertes und benutzerfreundliches Dashboard, um auf verschiedene offene Datensätze zuzugreifen, die einen interessieren könnten. Das Mockup-Dashboard der Gruppe enthielt demografische und politische Daten, die nach den eigenen Interessen gefiltert werden konnten.
Understanding COVID-19 Vaccination Willingness
Was lässt sich anhand demografischer Daten über die Impfbereitschaft herausfinden? Nach der Unterzeichnung einer Vertraulichkeitsvereinbarung durfte diese Gruppe mit anonymisierten Impfdaten arbeiten. Es gab verschiedene Ergebnisse, etwa eine Visualisierung der Impfquoten im ganzen Kanton Bern, Korrelationen (keine Kausalitäten) zwischen Parteizugehörigkeit und Impfquoten sowie eine detaillierte Zeitachse, wann sich die Bürgerinnen und Bürger angemeldet und später ihre Impfung erhalten haben.
Ventilator Capacity Analysis
Ziel dieser Challenge war es, durch die Analyse verschiedener Covid-19-Daten die Beatmungskapazität der Spitäler vorhersagen zu können. Auf der Grundlage ihrer Analyse entwickelte die Gruppe ein grobes Modell, wie sich diese Kapazität vorhersagen liesse.
Political Challenges
Diese Gruppe verband verschiedene zusammenhängende politische Challenges, bei denen es vor allem um mehr Transparenz im Grossen Rat ging – Wer sind die Mitglieder? Was sind ihre Ambitionen? Was tun sie effektiv? Mit den Daten, die zur Beantwortung dieser Fragen nötig waren, liess sich jedoch äusserst schwer arbeiten. Deshalb entwickelte die Gruppe ein System zur Ordnung der Daten, damit künftige Teams einfacher damit arbeiten können.
Gantrisch Night Sky Quality
Der Naturpark Gantrisch ist die einzige Region der Schweiz, die Teil der Dark-Sky-Initiative ist. Ziel dieser Gruppe war es, die Daten der App Sky Quality Meter, mit der sich die Helligkeit des Nachthimmels messen lässt, benutzerfreundlich darzustellen. So wüssten Sternguckerinnen und Sterngucker, von welchen Orten aus sich der Nachthimmel am besten beobachten lässt.
Neighbourhood Monitoring
Diese Gruppe erstellte erfolgreich einen Kartenprototyp auf der Plattform dufour, auf dem sie Datensätze zu Grundstücksflächen mit Registerdaten und Steuerdaten zusammenführte. So erhalten verschiedene Anspruchsgruppen vertiefte demografische Einblicke in die verschiedenen Quartiere einer Stadt oder Region.
