Förderpotenziale für die Kultur- und Kreativwirtschaft – Eine Untersuchung zur Effektivität von Fördermaßnahmen der öffentlichen Hand am Beispiel der Designwirtschaft in NRW

Kultur- und Kreativwirtschaft – im vergangenen Jahrzehnt ist kaum ein Thema so bereichsübergreifend von Kulturpolitik und -management, Stadtplanung sowie Sozial¬wissen-schaften behandelt worden. Gleichermaßen schenkten Politik und öffentliche Hand der Kultur- und Kreativwirtschaft verstärkt Aufmerksamkeit, insbesondere deshalb, weil mit den sog. Kreativ-Branchen großes Potenzial für Wirtschaftswachstum verbunden worden ist. Mit Blick auf die Auseinandersetzung der öffentlichen Hand mit dem Themenfeld Kultur- und Kreativwirtschaft wird das Land NRW häufig als Vorreiter bezeichnet. Dies ist vor allem darauf zurückzuführen, dass hier 1992 der erste Kulturwirtschaftsbericht eines Bundeslandes in Deutschland veröffentlicht wurde. Im Jahr 2018 scheint in NRW seitens der Politik die größte Euphorie verflogen. Prominent ist neben der Designwirtschaft fast nur noch die Games-Branche Thema, obwohl die Kultur- und Kreativwirtschaft aus vielen unterschiedlichen Teilbranchen besteht. Dennoch gibt es auch weiterhin Förderangebote, die sich an Akteure der Kultur- und Kreativwirtschaft im Allgemeinen richten. Gerade mit Blick auf ein künftiges Förderengagement der öffentlichen Hand ist es unerlässlich zu prüfen, inwieweit bisherige Aktivitäten im Handlungsfeld der Förderung von Kultur- und Kreativwirtschaft als positiv zu bewerten sind und welche Rückschlüsse aus ihnen gezogen werden müssen. Genau hier setzt die vorliegende Untersuchung an: Weil bisher eine systematische Nutzenanalyse zu Förderaktivitäten in NRW fehlt, ist es notwendig, diese nachzuholen, damit aufgezeigt werden kann, welcher konkrete Nutzen für Kulturschaffende und Kreativunternehmer bisher durch das Förderengagement der öffentlichen Hand erreicht werden konnte. Das Untersuchungsgebiet ist NRW bzw. der Ballungsraum Rhein-Ruhr sowie das Bergische Städtedreieck. Der Untersuchungszeitraum beginnt im Jahr 2009 und reicht bis einschließlich 2015. Die vorliegende Untersuchung konzentriert sich auf zwei Zielgruppen: Die Förderaktivitäten der öffentlichen Hand werden anhand ihres Nutzens für Solo-Selbständige und Kleinunternehmer des Berufszweigs Grafik- und Kommunikationsdesign hin untersucht. Die zweite Zielgruppe der Untersuchung sind Akteure der öffentlichen Hand, die mit der Förderung der Kultur- und Kreativwirtschaft beauftragt worden sind. Insgesamt wird folgenden Leitfragen nachgegangen: Wie passgenau sind bestehende Förderangebote der öffentlichen Hand für Designer? Welche Hemmnisse beeinträchtigen eine effektive Förderung der Designwirtschaft? Kurzum: Auf welche Weise ist die Designwirtschaft in NRW effektiv zu fördern? Am Beispiel von Solo-Selbständigen und Kleinunternehmern des Berufszweigs Grafik-und Kommunikationsdesign wird somit modellhaft gezeigt, wie eine effektive Förderung durch die öffentliche Hand zu gestalten wäre, damit Steuergelder zielgerichtet eingesetzt werden und Potenziale für die Entwicklung von Kunst und Kultur, Wirtschaft und Zivilgesellschaft nicht ungenutzt bleiben

Towards a New Science of a Clinical Data Intelligence

In this paper we define Clinical Data Intelligence as the analysis of data generated in the clinical routine with the goal of improving patient care. We define a science of a Clinical Data Intelligence as a data analysis that permits the derivation of scientific, i.e., generalizable and reliable results. We argue that a science of a Clinical Data Intelligence is sensible in the context of a Big Data analysis, i.e., with data from many patients and with complete patient information. We discuss that Clinical Data Intelligence requires the joint efforts of knowledge engineering, information extraction (from textual and other unstructured data), and statistics and statistical machine learning. We describe some of our main results as conjectures and relate them to a recently funded research project involving two major German university hospitals.Comment: NIPS 2013 Workshop: Machine Learning for Clinical Data Analysis and Healthcare, 201

SmartAQnet: remote and in-situ sensing of urban air quality

our time. However, it is very difficult for many cities to take measures to accommodate today’s needs concerning e.g. mobility, housing and work, because a consistent fine-granular data and information on causal chains is largely missing. This has the potential to change, as today, both large-scale basic data as well as new promising measuring approaches are becoming available. The project “SmartAQnet”, funded by the German Federal Ministry of Transport and Digital Infrastructure (BMVI), is based on a pragmatic, data driven approach, which for the first time combines existing data sets with a networked mobile measurement strategy in the urban space. By connecting open data, such as weather data or development plans, remote sensing of influencing factors, and new mobile measurement approaches, such as participatory sensing with low-cost sensor technology, “scientific scouts” (autonomous, mobile smart dust measurement device that is auto-calibrated to a high-quality reference instrument within an intelligent monitoring network) and demand-oriented measurements by light-weight UAVs, a novel measuring and analysis concept is created within the model region of Augsburg, Germany. In addition to novel analytics, a prototypical technology stack is planned which, through modern analytics methods and Big Data and IoT technologies, enables application in a scalable way

SmartAQnet 2020: A New Open Urban Air Quality Dataset from Heterogeneous PM Sensors

The increasing attention paid to urban air quality modeling places higher requirements on urban air quality datasets. This article introduces a new urban air quality dataset—the SmartAQnet2020 dataset—which has a large span and high resolution in both time and space dimensions. The dataset contains 248,572,003 observations recorded by over 180 individual measurement devices, including ceilometers, Radio Acoustic Sounding System (RASS), mid- and low-cost stationary measuring equipment equipped with meteorological sensors and particle counters, and low-weight portable measuring equipment mounted on different platforms such as trolley, bike, and UAV

SmartAQnet – neuer smarter Weg zur räumlichen Erfassung von Feinstaub

Mit dem Forschungsprojekt SmartAQnet wird ein smarter Weg zur räumlichen Bestimmung von Feinstaub untersucht und am Modellstandort Augsburg erprobt. Forschungsansatz ist die Erfassung und Zusammenführung unterschiedlicher Qualitäten von Feinstaubmesswerten mit Fernerkundungsdaten. Feinstaubmesswerte können hierbei von Jedermann (z. B. mit Ultra-Low-Cost-Sensoren) bis hin zu offiziellen Messnetzen (mit hochpräziser Messtechnik) in die Datenarchitektur eingespeist werden. Eine neuartige Internet-of-Things-Analyseplattform soll Daten zur Anwendung sowohl für Planer als auch für den Bürger bieten, welche der nachhaltigen Gesundheitsvorsorge dienen können (z. B. App für eine luftqualitätsbezogene Navigation)

Between but not within species variation in the distribution of fitness effects

New mutations provide the raw material for evolution and adaptation. The distribution of fitness effects (DFE) describes the spectrum of effects of new mutations that can occur along a genome, and is therefore of vital interest in evolutionary biology. Recent work has uncovered striking similarities in the DFE between closely related species, prompting us to ask whether there is variation in the DFE among populations of the same species, or among species with different degrees of divergence, i.e., whether there is variation in the DFE at different levels of evolution. Using exome capture data from six tree species sampled across Europe we characterised the DFE for multiple species, and for each species, multiple populations, and investigated the factors potentially influencing the DFE, such as demography, population divergence and genetic background. We find statistical support for there being variation in the DFE at the species level, even among relatively closely related species. However, we find very little difference at the population level, suggesting that differences in the DFE are primarily driven by deep features of species biology, and that evolutionarily recent events, such as demographic changes and local adaptation, have little impact