Open-Source: Was Street-View Daten über Chinas Minderheitenpolitik verraten

In den letzten Jahren waren Minderheiten in China zunehmendem politischem Druck ausgesetzt. Sogenannte „Sinisierungsmaßnahmen“ zielen darauf ab, kulturelle Unterschiede zwischen den verschiedenen ethnischen und religiösen Gruppen des Landes auszulöschen.

Diese Assimilationsmaßnahmen, die sowohl durch gesetzliche Regelungen als auch durch politischen Druck umgesetzt werden, wirken sich vor allem auf den öffentlichen Raum aus. Veränderungen sind in der städtischen Architektur zu beobachten, wo Ladenschilder und Symbole verdeckt oder übermalt werden. Anpassungen an kulturell bedeutsamen Gebäuden hinterlassen sichtbare Spuren. Kleberflecken und Baustellenmarkierungen zeugen von der Entfernung von Ornamenten.

Es wird immer schwieriger, die Auswirkungen dieser Politik zu dokumentieren, da Journalisten der Zugang verwehrt wird und Forschern repräsentative Daten fehlen.

Baidu ist Chinas beliebteste Website. Die vor allem für ihre Suchmaschine bekannte Technologieplattform bietet eine Vielzahl digitaler Produkte und Dienstleistungen an. Ihr Street-View-Tool namens „Total View“ ermöglicht es Nutzern, mithilfe von Panoramabildern digital durch städtische Umgebungen zu navigieren.

Um diese Bilder aufzunehmen, fahren Street-View-Fahrzeuge, die mit 360-Grad-Kameras ausgestattet sind, durch das ganze Land und erreichen dabei sogar die entlegensten und ländlichsten Gebiete. Diese Fahrzeuge dokumentieren Landschaften, städtische Architektur und den Alltag. Um die Bilder angesichts der rasanten Stadtentwicklung auf dem neuesten Stand zu halten, passieren die Fahrzeuge wiederholt dieselben Orte und erstellen so eine öffentlich zugängliche digitale Zeitleiste.

Das Projekt „Sensing Sinicization“ untersucht die Auswirkungen dieser erzwungenen Assimilationsmaßnahmen. Durch die automatische Analyse dieser Bilder und den Vergleich mit anderen Aufnahmen, die am selben Ort zu unterschiedlichen Zeitpunkten entstanden sind, lassen sich landesweit Tausende von Veränderungen automatisch erkennen. Auf diese Weise können Veränderungen im städtischen Umfeld auf nationaler Ebene identifiziert und dokumentiert werden.