Wir habe uns drei dieser Aspekte herausgepickt die auch direkte Relevanz f\u00fcr Locus haben:<\/p>\n
Die Globale Verteilung der Aktivit\u00e4ten im\u00a0OpenStreetMap Projekt<\/a><\/h2>\nMit drei verschiedenen Karten wird die Kartenabdeckung und laufende Wartung der Kartendaten des OpenStreetMap<\/a> Projektes dargestellt, die auch die Daten-Grundlage unsrer\u00a0LoMaps<\/a> sind. Tausende Freiwillige rund um den Globus arbeiten gleichzeitig an den OSM-Karten die, wahrscheinlich, einst die akkuratesten weltweit sein werden. Wie Sie aus der ersten Karte entnehmen k\u00f6nnen sind allerdings nur Bev\u00f6lkerungsreiche und hochtechnisierte L\u00e4nder in h\u00f6chster Detaillierung erfasst. Die unten stehende Karte zeigt die Kartendetaillierung \u00fcber einer Nacht-Satellitenaufnahme der Erde.<\/p>\nDie gr\u00f6\u00dfte Menge an Kartendaten weisen die USA auf mit 21% aller Nodes (georeferenzierte Punkte) die in der OpenStreetMap (OSM) Datenbank existieren, gefolgt von Frankreich, Kanada, Deutschland und Russland – alles in allen rund 100 Millionen Nodes weltweit. Diese f\u00fcnf L\u00e4nder alleine vereinigen 58% der Nodes auf sich und die OECD-L\u00e4nder mit ihren hohen Lebensstandard haben einen Anteil von 80% an den Nodes der OSM.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/www.locusmap.app\/wp-content\/uploads\/OpenStreetMap_Satellite.png\")
<\/a><\/p>\nDie Niederlande weisen die h\u00f6chste Datendichte auf mit \u00fcber 1000 Nodes per Quadratkilometer, gefolgt von Belgien mit \u00fcber 700 Nodes per Quadratkilometer, gefolgt von Deutschland, Tschechien, Schweiz und Frankreich mit circa 400 Nodes per Quadratkilometer. Die Datendichte im Rest der Welt ist eher schwach ausgepr\u00e4gt, die s\u00fcdliche Hemisph\u00e4re kaum sichtbar wobei hier Afrika und S\u00fcdamerika gerade eben 5% der Nodes auf sich vereinigen. Nur f\u00fcr Kalifornien stehen beinahe mehr Daten zur Verf\u00fcgung als f\u00fcr ganz Afrika. Interessanterweise taucht auch Nordkorea in der Karte auf: eigentlich erstaunlich f\u00fcr ein Land das nicht unbedingt daf\u00fcr bekannt ist eine Rolle bei solchen Projekten zu spielen. Wahrscheinlich ist dies das Resultat eines Projektes aus 2011<\/a> der OSM Gemeinschaft.<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/www.locusmap.app\/wp-content\/uploads\/EditingTheMap.png\")
<\/a><\/p>\nDie Karten bez\u00fcglich Aktualit\u00e4t der Daten (Content age) und H\u00e4ufigkeit von Korrekturen (Content edits) liefern fast identische Resultate – was nicht unbedingt \u00fcberraschend ist da ein hinzugef\u00fcgter Node gleichzeitig auch als Korrektur gewertet wird. Ebenfalls eing\u00e4ngig ist das in den meisten Teilen von Europa zumindest eine Korrektur vor dem Bewertungsstichtag stattfand wie auch die Tatsache das die Daten in den entlegenen Teilen der Erde in den letzten Jahren kaum gepflegt wurden – wie zB Sibirien, das Australische Outback, Zentral-Afrika, die Amazonas Tiefebene und das N\u00f6rdliche Kanada.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/www.locusmap.app\/wp-content\/uploads\/TheAgingMap.png\")
<\/a><\/p>\nNicht alles steht in der Wikipedia<\/a><\/h2>\nWikipedia<\/a>\u00a0ist ein weiteres Mega-Gemeinschaftsprojekt \u00e4hnlich der OSM und ein gro\u00dfer Teil der enthaltenen Informationen bezieht sich auf Georeferenzierte Orte (ca. 3,5 Millionen Themen). Locus kann in dieser Datenbank suchen und die gefundenen Informationen \u00fcber einer Karte einblenden. Es sieht so aus als ob die Wikipedia zu allen Fragen eine Antwort bereit halten w\u00fcrde. Die Forschungsergebnisse des Oxford Institutes sprechen allerdings eine andere Sprache: Auf dem Feld georeferenzierter Informationen zu unseren Planeten d\u00fcrfte die Wikipedia nicht unbedingt der Weisheit letzter Schluss sein. Mehr als die H\u00e4lfte aller georeferenzierter Informationen betreffen nur 2,5% der Landfl\u00e4che unsres Globus innerhalb des roten Kreises auf der unten stehenden Karte:<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/www.locusmap.app\/wp-content\/uploads\/Wikipedia-hegemons-and-uneven-geographic-coverage__Oxford-Internet-Institute.png\")
<\/a><\/p>\nGeoNames Orts-Lexikon<\/a><\/h2>\nEine weitere Quelle zur Suche nach Ortsinformationen die Locus bereit stellt ist Geonames, die gr\u00f6\u00dfte frei verf\u00fcgbare GeoDatenbank mit weltweiter Abdeckung. Diese basiert auf frei verf\u00fcgbaren nationalen Ortsregistern und Datenbanken<\/a>, wie auch auf von Volont\u00e4ren gesammelten Geographischen Informationen (VGI)<\/a>. Theoretisch bedeutet das das jeder Daten hinzuf\u00fcgen, neue Orte vorschlagen und existierende \u00e4ndern kann. Anders als bei den beiden vorgenannten Datenbanken repr\u00e4sentiert die Datendichte bei Geonames nicht wirklich die Bev\u00f6lkerungsdichte<\/a>.\u00a0Statt dessen bemerken wir H\u00e4ufungen von Ortsnamen in manchen Teile der Erde und andererseits das Fehlen von Geoinformationen in anderen Gebieten. Interessanterweise folgt die Verteilung einem v\u00f6llig unerwarteten Muster. Wir sehen nicht nur die \u00fcbliche Datenkonzentration in West-Europa und den USA sondern auch signifikante Datenkonzentrationen in Gebieten wie zB Sri Lanka, Iran und Nepal. Der Iran enth\u00e4lt in etwas so viele Datens\u00e4tze wie Deutschland, Nord-Korea fast so viele wie \u00d6sterreich und Sri Lanka sogar noch einige mehr. Die Ersteller der Studie haben f\u00fcr diese Diskrepanz einige Erkl\u00e4rungen bereit, eine davon ist als Quelle f\u00fcr GeoNames auch die National Geospatial-Intelligence Agency\u2019s (NGA)<\/a> und die United States Board on Geographic Names<\/em> f\u00fcr Gebiete au\u00dferhalb der USA und Kanada dient. Diese, 2003 gegr\u00fcndeten, Dienste sind Teil des Amerikanischen Nachrichtendienstes. Die Mission<\/a> der NGA wird wie folgt definiert: \u201cUnterst\u00fctzung von nachrichtendienstlichen und milit\u00e4rischen Operationen, nachrichtendienstlichen Analysen und humanit\u00e4rer Hilfe sowie bei Naturkatastrophen\u201d<\/i><\/p>\n
Die gr\u00f6\u00dfte Menge an Kartendaten weisen die USA auf mit 21% aller Nodes (georeferenzierte Punkte) die in der OpenStreetMap (OSM) Datenbank existieren, gefolgt von Frankreich, Kanada, Deutschland und Russland – alles in allen rund 100 Millionen Nodes weltweit. Diese f\u00fcnf L\u00e4nder alleine vereinigen 58% der Nodes auf sich und die OECD-L\u00e4nder mit ihren hohen Lebensstandard haben einen Anteil von 80% an den Nodes der OSM.<\/p>\n
Die Niederlande weisen die h\u00f6chste Datendichte auf mit \u00fcber 1000 Nodes per Quadratkilometer, gefolgt von Belgien mit \u00fcber 700 Nodes per Quadratkilometer, gefolgt von Deutschland, Tschechien, Schweiz und Frankreich mit circa 400 Nodes per Quadratkilometer. Die Datendichte im Rest der Welt ist eher schwach ausgepr\u00e4gt, die s\u00fcdliche Hemisph\u00e4re kaum sichtbar wobei hier Afrika und S\u00fcdamerika gerade eben 5% der Nodes auf sich vereinigen. Nur f\u00fcr Kalifornien stehen beinahe mehr Daten zur Verf\u00fcgung als f\u00fcr ganz Afrika. Interessanterweise taucht auch Nordkorea in der Karte auf: eigentlich erstaunlich f\u00fcr ein Land das nicht unbedingt daf\u00fcr bekannt ist eine Rolle bei solchen Projekten zu spielen. Wahrscheinlich ist dies das Resultat eines Projektes aus 2011<\/a> der OSM Gemeinschaft.<\/p>\n Die Karten bez\u00fcglich Aktualit\u00e4t der Daten (Content age) und H\u00e4ufigkeit von Korrekturen (Content edits) liefern fast identische Resultate – was nicht unbedingt \u00fcberraschend ist da ein hinzugef\u00fcgter Node gleichzeitig auch als Korrektur gewertet wird. Ebenfalls eing\u00e4ngig ist das in den meisten Teilen von Europa zumindest eine Korrektur vor dem Bewertungsstichtag stattfand wie auch die Tatsache das die Daten in den entlegenen Teilen der Erde in den letzten Jahren kaum gepflegt wurden – wie zB Sibirien, das Australische Outback, Zentral-Afrika, die Amazonas Tiefebene und das N\u00f6rdliche Kanada.<\/p>\n Wikipedia<\/a>\u00a0ist ein weiteres Mega-Gemeinschaftsprojekt \u00e4hnlich der OSM und ein gro\u00dfer Teil der enthaltenen Informationen bezieht sich auf Georeferenzierte Orte (ca. 3,5 Millionen Themen). Locus kann in dieser Datenbank suchen und die gefundenen Informationen \u00fcber einer Karte einblenden. Es sieht so aus als ob die Wikipedia zu allen Fragen eine Antwort bereit halten w\u00fcrde. Die Forschungsergebnisse des Oxford Institutes sprechen allerdings eine andere Sprache: Auf dem Feld georeferenzierter Informationen zu unseren Planeten d\u00fcrfte die Wikipedia nicht unbedingt der Weisheit letzter Schluss sein. Mehr als die H\u00e4lfte aller georeferenzierter Informationen betreffen nur 2,5% der Landfl\u00e4che unsres Globus innerhalb des roten Kreises auf der unten stehenden Karte:<\/p>\n Eine weitere Quelle zur Suche nach Ortsinformationen die Locus bereit stellt ist Geonames, die gr\u00f6\u00dfte frei verf\u00fcgbare GeoDatenbank mit weltweiter Abdeckung. Diese basiert auf frei verf\u00fcgbaren nationalen Ortsregistern und Datenbanken<\/a>, wie auch auf von Volont\u00e4ren gesammelten Geographischen Informationen (VGI)<\/a>. Theoretisch bedeutet das das jeder Daten hinzuf\u00fcgen, neue Orte vorschlagen und existierende \u00e4ndern kann. Anders als bei den beiden vorgenannten Datenbanken repr\u00e4sentiert die Datendichte bei Geonames nicht wirklich die Bev\u00f6lkerungsdichte<\/a>.\u00a0Statt dessen bemerken wir H\u00e4ufungen von Ortsnamen in manchen Teile der Erde und andererseits das Fehlen von Geoinformationen in anderen Gebieten. Interessanterweise folgt die Verteilung einem v\u00f6llig unerwarteten Muster. Wir sehen nicht nur die \u00fcbliche Datenkonzentration in West-Europa und den USA sondern auch signifikante Datenkonzentrationen in Gebieten wie zB Sri Lanka, Iran und Nepal. Der Iran enth\u00e4lt in etwas so viele Datens\u00e4tze wie Deutschland, Nord-Korea fast so viele wie \u00d6sterreich und Sri Lanka sogar noch einige mehr. Die Ersteller der Studie haben f\u00fcr diese Diskrepanz einige Erkl\u00e4rungen bereit, eine davon ist als Quelle f\u00fcr GeoNames auch die National Geospatial-Intelligence Agency\u2019s (NGA)<\/a> und die United States Board on Geographic Names<\/em> f\u00fcr Gebiete au\u00dferhalb der USA und Kanada dient. Diese, 2003 gegr\u00fcndeten, Dienste sind Teil des Amerikanischen Nachrichtendienstes. Die Mission<\/a> der NGA wird wie folgt definiert: \u201cUnterst\u00fctzung von nachrichtendienstlichen und milit\u00e4rischen Operationen, nachrichtendienstlichen Analysen und humanit\u00e4rer Hilfe sowie bei Naturkatastrophen\u201d<\/i><\/p>\n<\/a><\/p>\n<\/a><\/p>\n<\/a><\/p>\nNicht alles steht in der Wikipedia<\/a><\/h2>\n
<\/a><\/p>\nGeoNames Orts-Lexikon<\/a><\/h2>\n
![\"\"](\"https:\/\/www.locusmap.app\/wp-content\/uploads\/GeoNames_visualisation_8M_final.png\")
<\/a><\/p>\n![Bev\u00f6lkerungsdichte<\/a>.\u00a0Statt dessen bemerken wir H\u00e4ufungen von Ortsnamen in manchen Teile der Erde und andererseits das Fehlen von Geoinformationen in anderen Gebieten. Interessanterweise folgt die Verteilung einem v\u00f6llig unerwarteten Muster. Wir sehen nicht nur die \u00fcbliche Datenkonzentration in West-Europa und den USA sondern auch signifikante Datenkonzentrationen in Gebieten wie zB Sri Lanka, Iran und Nepal. Der Iran enth\u00e4lt in etwas so viele Datens\u00e4tze wie Deutschland, Nord-Korea fast so viele wie \u00d6sterreich und Sri Lanka sogar noch einige mehr. Die Ersteller der Studie haben f\u00fcr diese Diskrepanz einige Erkl\u00e4rungen bereit, eine davon ist als Quelle f\u00fcr GeoNames auch die](\"http:\/\/sedac.ciesin.columbia.edu\/downloads\/maps\/gpw-v3\/gpw-v3-population-density\/globaldens.png\"){kind=link}