Abstrakt

Kluczowe wskaźniki efektywności (KPI) stały się w badaniach nad inteligentnymi miastami podstawowym narzędziem operacjonalizacji celów strategicznych oraz prowadzenia porównań między miastami. Pomimo międzynarodowych inicjatyw normalizacyjnych, takich jak normy ISO 37120, ISO 37122 i ISO 37123, porównywalność w praktyce często pozostaje jedynie domyślnym założeniem. Nie towarzyszy jej systematyczna weryfikacja strukturalnej równoważności konkretnych zbiorów danych. Niniejszy artykuł odpowiada na tę lukę badawczą poprzez opracowanie opartych na metadanych ram porównywalności, w których porównywalność ujmowana jest jako wielowymiarowy warunek niezmienności i operacjonalizowana za pomocą określonych reguł.

Istotą proponowanego podejścia jest ustrukturyzowana karta wskaźnika KPI, która wprost uwzględnia wymiary semantyczne, przestrzenne, czasowe, metodologiczne oraz związane z normalizacją. Na tej podstawie wprowadzono trzypoziomową klasyfikację: C1 – porównywalne, C2 – porównywalne z ograniczeniami oraz C3 – nieporównywalne. Klasyfikacja ta opiera się na udokumentowanych metadanych i zdefiniowanych regułach decyzyjnych. Porównywalność nie jest więc wyprowadzana wyłącznie z nazw wskaźników czy jednostek miary, lecz traktowana jako weryfikowalna właściwość konkretnych par wskaźników KPI.

Zastosowanie modelu zilustrowano na przykładzie studium przypadku obejmującego trzy publicznie dostępne wskaźniki KPI: emisję CO₂ na mieszkańca, liczbę ofiar śmiertelnych wypadków drogowych oraz czynsz netto za metr kwadratowy powierzchni mieszkalnej w Berlinie, Paryżu i Barcelonie. O ile analiza oparta wyłącznie na formalnej zgodności wskaźników klasyfikuje wszystkie trzy miary jako bezpośrednio porównywalne, o tyle studium przypadku pokazuje, że żaden z badanych wskaźników nie spełnia w pełni warunku niezmienności. Jeden wskaźnik KPI sklasyfikowano jako porównywalny z ograniczeniami, a dwa pozostałe jako nieporównywalne. Liczba porównań dopuszczalnych bez zastrzeżeń zmniejsza się tym samym z trzech do zera.

Artykuł stanowi teoretyczne i metodologiczne rozszerzenie istniejących ram wskaźników KPI, ponieważ ujmuje porównywalność jako wyraźny warunek trafności na poziomie danych. Opracowane ramy zwiększają przejrzystość, powtarzalność i rzetelność metodologiczną analiz międzymiastowych. Mogą być również wykorzystywane jako wstępny etap kontroli jakości w rankingach smart city oraz systemach benchmarkingu.