Universitätssiegel
Förderung

DFG, SPP 1894/1 – Volunteered Geographic Information

 

IntrisicOSMquality

IntrisicOSMquality

A framework for measuring the fitness for purpose of OpenStreetMap data based on intrinsic quality indicators

Von Freiwilligen erhobene Geodaten (Volunteered Geographic Information (VGI)) wie z.B. OpenStreetMap (OSM) stellt zunehmend eine potentiell interessante neue Datenquelle für vielfältige Anwendungen dar. Als ein zentrales Problem hat sich hierbei die Frage nach der Eignung, Nutzbarkeit, Qualität und Vertrauenswürdigkeit dieser neuen Daten für unterschiedliche Einsatzzwecke herausgestellt, weswegen diese Frage zunehmend in der Forschung betrachtet wird. Allerdings ergeben sich beim Versuch der Bewertung nutzergenerierter Geodaten eine Reihe von Probleme und Unterschiede zu herkömmlichen Geodaten, weswegen klassische Verfahren angepasst und neue Ansätze untersucht werden müssen. Hauptprobleme früherer Verfahren sind, dass

a.) klassische Ansätze von relativ homogenen Datensätzen ausgehen (da amtliche und kommerzielle Daten relativ einheitliche Verfahren und Regelungen bei der Datenerzeugung besitzen) und die extreme räumliche, zeitliche und inhaltliche Heterogenität von VGI weniger berücksichtigen,

b.) eine Bewertung oft durch Vergleich mit einem Gold-Standard (Vergleichsdatensatz) bzw. Ground Truth stattfindet, was bei VGI zunehmend schwierig wird, da es diesen z.T. durch die Reichhaltigkeit der Datentypen in VGI gar nicht gibt oder nur mit hohen Aufwänden (Kosten und Zeit) zu beschaffen ist und

c.) diese v.a. generische absolute Aussagen erzeugen (z.B. Positionsgenauigkeit etc.), die aber den geplanten Einsatzzweck nicht berücksichtigen., während Qualität von Geodaten zunehmend als fitness for purpose interpretiert wird und nur sporadisch Ansätze existieren, die dies berücksichtigen.

Hieraus ergibt sich als übergeordnetes Forschungsdesiderat die Frage nach einem umfassenderen Rahmenwerk zur Untersuchung der Qualität von VGI (am Beispiel OSM), das die auf Basis der bestehenden internationalen Vorarbeiten o.g. Problematiken aufgreift, indem es



1.) vor allem eine systematischere Fitness for Purpose Perspektive auf Datenqualität entwickelt,

2.) statt dem klassischen Vergleich mit anderen Daten (extrinsische Ansätze), Verfahren weiterentwickelt, systematisiert und in Bezug zum Fitness for Purpose setzt, die Indikatoren zur Nutzbarkeit der Daten aus der vorliegenden VGI selbst heraus bereitstellt (intrinsische Ansätze) und in Bezug auf extrinsische Verfahren evaluiert, wobei diese neuen Ansätze

3.) die spezifischen Charakteristika von VGI (z.B. raumzeitliche Heterogenität, fehlende strikte Datenmodelle und Objektartenbeschreibungen (stattdessen Folksonomien), unterschiedliche Erfassungsmethoden etc.) besser als bisher Rechnung tragen soll.

Aus diesen Fragestellungen werden im Projekt konkrete Forschungsfragen abgeleitet und bearbeitet. Hierzu zählen u.a.

  • die systematische Erfassung der Informations- und Qualitätsbedürfnisse ausgewählter Anwendungsbereiche in Bezug auf Geodaten,
  • die Entwicklung eines systematischen Mappings zwischen intrinsischen Qualitätsindikatoren von VGI und Einsatzgebieten
  • die explizite Modellierung und Evaluierung des Zusammenhangs zwischen intrinsischen und extrinsischen Indikatoren der Qualität und der
  • Erweiterung und Anpassung intrinsischer Ansätze zu einer umfassenderen Bewertung der verschiedenen Qualitätsdimensionen von Geodaten bezogen auf die ausgewählten Anwendungsbereiche (Fitness for Purpose).

Damit trägt das Projekt sowohl dazu bei, eine wesentliche Lücke in der Forschung zur Qualität von VGI zu verkleinern, als auch potentiellen Nutzern von OSM konkrete Methoden und Werkzeuge zur Beantwortung ihr Fragen zur Eignung der Daten für einen konkreten Einsatzzweck anzubieten.

News
17.12.2018 17:32
Spatial conceptual compliance analysis with the OpenStreetMap History Database (OSHDB)

In a previous blog post we performed a conceptual compliance analysis between OSM data and several tagging-guidelines using the OSHDB API. The results were visualized in a line chart, comparing the different compliance ratio over several months. The following analysis focuses on a spatial representation of the conceptual compliance. It is [...]

10.10.2018 14:57
Explore the ohsome OSM History of whole Germany

Our new ohsome dashboard is another preview on what is and will be possible with our ohsome OpenStreetMap history analytics platform. Behind the scenes, we added support for the Apache Ignite big data framework and deployed an instance using the full OSM history data of whole Germany on Heidelberg University’s cloud computing infrastructure heiCLOUD. Apache Ignite is an open-source [...]

16.08.2018 09:57
OpenStreetMap Analytics Development for OpenCities Africa

Recently a consultancy and development agreement about OpenStreetMap Analytics Development has been reached with the World Bank in the context of the Open Cities Africa project and the Global Facility for Disaster Reduction and Recovery (GFDRR) Open Data for Resilience Initiative (OpenDRI). The main objective of this consultancy is to develop and implement new functionalities for OpenStreetMap [...]

23.04.2018 22:18
A taxonomy of quality assessment methods for volunteered and crowdsourced geographic information

The growing use of crowdsourced geographic information (CGI) has prompted the employment of several methods for assessing information quality, which are aimed at addressing concerns on the lack of quality of the information provided by non‐experts. In a recently published work, we propose a taxonomy of methods for assessing the quality of CGI when no [...]

27.01.2018 14:53
ECSA Webinar on #citizenscience for monitoring urban landscape dynamics with GIScience Heidelberg

Join the next ECSA webinar on “Citizen Science for monitoring urban landscape dynamics”! The European Citizen Science Association (ECSA) will host a webinar on the topic of “Citizen Science for monitoring urban landscape dynamics”. The webinar will include two talks: Assessing urban green space in Vienna (by Gebhard Banko and Barbara Birli from the Austrian Environmental [...]

10.08.2017 08:56
HeiGIT/GIScience Heidelberg partnership with Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT)

We are happy to hereby announce the official partnership of the HeiGIT/GIScience Research Group Heidelberg and the Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT)! The GIScience Research Group at Heidelberg University has been supporting the use of OpenStreetMap for humanitarian and disaster management purposes already since 2008 when the first instance of the Disaster and Emergency OpenRouteService was developed [...]

28.06.2017 13:04
Are Crowdsourced Datasets Suitable for Specialized Routing Services? Case Study of OpenStreetMap for Routing of People with Limited Mobility

Using data generated from the crowd has become a hot topic for several application domains including transportation. However, there are concerns regarding the quality of such datasets. As one of the most important crowdsourced mapping platforms, in a recent study (1) we analyze the fitness for use of OpenStreetMap (OSM) database for routing and navigation [...]

31.05.2017 11:47
Overview Article on Online Participation in Geoinformation Technology, esp. OpenStreetMap

An invited introductive overview article on “Online Participation in Geoinformation Technology” with a specific focus on OpenStreetMap has been published in the special issue “Online Participation” of the German language journal “Praxis der Wirtschaftsinformatik”. It gives some introduction and selected examples of potential usages of OSM data. Griesbaum, L., Eckle, M., Herfort, B., Raifer, M., Zipf, [...]

17.05.2017 09:04
Paper on OSMlanduse.org at AGIT

The programme of the AGIT Symposium 2017 in Salzburg is online now and it includes a first paper about the work at GIScience Heidelberg on OSMlanduse.org. It will be presented 6 July in the afternoon at AGIT Salzburg. The talk is entitled “OSMLanduse Version 1″ while the full titel of the paper is: Voß, J., M. Auer, [...]

23.03.2017 23:39
Towards evaluating the mobile crowdsourcing of geographic information about human settlements

Geographic information crowdsourcing is an increasingly popular approach to derive geographic data about human settlements from remotely sensed imagery. However, crowdsourcing approaches are frequently associated with uncertainty about the quality of the information produced. Although previous studies have found acceptable quality of crowdsourced information in some application domains, there is still lack of research about [...]

Seitenbearbeiter: Webmaster-Team
Letzte Änderung: 13.12.2016
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