back

Offene Sensordaten für Jedermann - Ein Citizen Science Projekt basierend auf Open Source und Open Hardware

If you suspend your transcription on amara.org, please add a timestamp below to indicate how far you progressed! This will help others to resume your work!

Please do not press “publish” on amara.org to save your progress, use “save draft” instead. Only press “publish” when you're done with quality control.

Video duration
00:30:02
Language
German
Abstract
Der Talk soll die Geschichte der senseBox von Beginn bis jetzt wiedergeben. Dabei möchte ich vor allem auf unsere Arbeit im Bereich Open Source, Open Data, Open Hardware und Open Educational Resources eingehen. Die Motivation von Teilnehmern des senseBox Projekts möchte ich basierend auf einer Nutzerstudie kurz wiedergeben. Außerdem möchte ich auf aktuelle Probleme sowie technische Hürden und die Genauigkeit der Daten eingehen. Zu guter Letzt gebe ich einen kurzen Ausblick in die Zukunft des Projekts.

Mithilfe der senseBox, einem DIY Citizen Science Baukasten, kann jeder an der Forschung und Wissenschaft teilnehmen. Sei es durch die Messung von Umweltdaten, Analyse und Auswertung dieser Daten oder durch die Teilnahme an Diskussionen einer großen Community. Außerdem können Schülerinnen und Schüler durch die Nutzung von Open Educational Resources und einer visuellen Entwicklungsumgebung das Programmieren spielend erlernen. Dadurch wird nicht nur das Umweltverständnis, sondern auch die digitale Bildung gefördert.
Die Hardware der senseBox basiert auf dem Konzept von Arduino und enthält neben dem Microcontroller noch weitere Umweltsensoren. Jegliche Projekte, von einer einfachen Wetterstation über ein intelligentes Bewässerungssystem für den Garten bis hin zu einer Wasserqualität-Boje in der Nordsee, sind durch die offene Arduino Plattform umsetzbar. Das Rückgrat der senseBox ist die openSenseMap. Das Backend sammelt die gesendeten Daten der senseBoxen aber auch anderer Geräte. Sensoren zur Luftqualität von Luftdaten.info oder HackAIR sowie alle anderen Geräte können ihre Sensordaten zur offenen API der openSenseMap senden. Die Webanwendung ermöglicht Visualisierungen und Analysemöglichkeiten. Die Daten sind über die API für jeden frei verfügbar und können somit unter anderem für die Klimaforschung genutzt werden.
Das Projekt startete vor einigen Jahren als Studienprojekt an der Universität Münster. Nach mehreren Abschlussarbeiten, Projektwochen, Workshops und Förderperioden entstand aus einer einfachen Idee ein umfangreiches Toolkit. Die openSenseMap, auf welcher anfänglich einige Dutzend senseBoxen registriert waren, verzeichnete in den letzten 5 Jahren steigende Nutzerzahlen mit aktuell rund 5300 registrierten senseBoxen. Daraus resultieren Probleme, welche zu Beginn des Projekts nicht absehbar waren: die Webanwendung läuft inzwischen in der Cloud und fordert viel Rechen- und Speicherkapazität. Die Messdaten werden ineffizient in Datenbanken gespeichert, dadurch benötigt die Anwendung starke virtuelle Server.
Der Talk soll die Geschichte der senseBox von Beginn bis jetzt wiedergeben. Dabei möchte ich vor allem auf unsere Arbeit im Bereich Open Source, Open Data, Open Hardware und Open Educational Resources eingehen. Die Motivation von Teilnehmern des senseBox Projekts möchte ich basierend auf einer Nutzerstudie kurz wiedergeben. Außerdem möchte ich auf aktuelle Probleme sowie technische Hürden und die Genauigkeit der Daten eingehen. Zu guter Letzt gebe ich einen kurzen Ausblick in die Zukunft des Projekts.

Talk ID
10862
Event:
36c3
Day
2
Room
Dijkstra
Start
6:10 p.m.
Duration
00:40:00
Track
Resilience & Sustainability
Type of
lecture
Speaker
Felix Erdmann
Talk Slug & media link
36c3-10862-offene_sensordaten_fur_jedermann_-_ein_citizen_science_projekt_basierend_auf_open_source_und_open_hardware

Talk & Speaker speed statistics

Very rough underestimation:
136.1 wpm
882.0 spm
137.7 wpm
903.7 spm
100.0% Checking done100.0%
0.0% Syncing done0.0%
0.0% Transcribing done0.0%
0.0% Nothing done yet0.0%
  

Work on this video on Amara!

Talk & Speaker speed statistics with word clouds

Whole talk:
136.1 wpm
882.0 spm
Felix Erdmann:
137.7 wpm
903.7 spm