Easy Park

Smartby-indeksen


Hos EasyPark er målet vårt å bygge mer levelige byer for fremtiden. Det spiller ingen rolle om du er liberal eller konservativ, student eller profesjonell – en smartere by gjør byliv enklere. Vi foretok denne undersøkelsen, ikke bare for å sette søkelyset på de storbyene som leder an den smarte byutviklingen, men for å lære fra disse byene, som gjennom digitalisering gjør livet stadig lettere for sine innbyggere, og dette i et imponerende tempo.

Til å begynne med så vi på de faktorene som definerer en smart by. Vi oppdaget at en slik by bør være digitalisert, først og fremst med 4G, tallrike WiFi-hotspots, og utbredt bruk av smarttelefoner. Transport og mobilitet bør være kunnskapsbasert, med smart parkering, trafikksensorer og bildelingsapper. En smart by er bærekraftig, og prioriterer ren energi og miljøvern. I tillegg er det utmerket nettilgang til offentlige tjenester og en høy grad av borgerdeltakelse.

Vi analyserte mer enn 500 byer verden over med bakgrunn i disse faktorene, og rangerte de 100 beste for å etablere den ultimate smartby-indeksen. For å avrunde undersøkelsen spurte vi over 20 000 teknologi- og byplanleggingsjournalister hvordan de, med bakgrunn i sin kompetanse, vurderte byene de bodde i og hvordan disse byene bevegde seg langs digitaliseringskurven.

“Stordata har forandret vårt bilde av verden fordi vi får mulighet til å skape bedre løsninger på reelle problemer. Uten bedre løsninger vil global urbanisering føre til problemer som overbelastning av trafikknettet, boligmangel og forurensing – ved hjelp av stordata kan vi gå disse viktige globale utfordringene i møte. Vi retter oss i vårt tilfelle mot mobilitet og mot å redusere belastningen fra veitrafikken, samtidig som vi skaper en mye mer innbydende opplevelse for sjåførene» kommenterte Stian Holst, daglig leder i EasyPark Norge. «Hver by i denne indeksen fortjener å bli hyllet for sin innsats, og mens tallene tydelig viser at noen byer er i klar ledelse, retter den også oppmerksomheten mot den prisverdige innsatsen mange byer viser mot en smart fremtid.»

  • Smart ParkeringSmart Parkering
  • BildelingstjenesterBildelingstjenester
  • TrafikkTrafikk
  • KollektivtrafikkKollektivtrafikk
  • Ren EnergiRen Energi
  • Smarte BygningerSmarte Bygninger
  • AvfallshåndteringAvfallshåndtering
  • MiljøvernMiljøvern
  • BorgerdeltakelseBorgerdeltakelse
  • Digitalisering av offentlige tjenesterDigitalisering av offentlige tjenester
  • ByplanleggingByplanlegging
  • UtdanningUtdanning
  • Økonomisk miljøØkonomisk miljø
  • 4G LTE4G LTE
  • InternetthastighetInternetthastighet
  • WiFi-hotspotsWiFi-hotspots
  • Utbredelse av smarttelefonerUtbredelse av smarttelefoner
  • LevestandardLevestandard
  • Hvordan byen blir smartereHvordan byen blir smartere
      Transport og mobilitet Bærekraftighet Offentlig forvaltning Økonomisk innovasjon Digitalisering Levestandard Ekspertuttalelser  
# BY
LAND
Smart Parkering
 Bildelingstjenester
 Trafikk
Kollektivtrafikk
Ren Energi
Smarte Bygninger
Avfallshåndtering
Miljøvern
Borgerdeltakelse
Digitalisering av offentlige tjenester
Byplanlegging
Utdanning
Økonomisk miljø
4G LTE
Internetthastighet
WiFi-hotspots
Utbredelse av smarttelefoner
Levestandard Hvordan byen blir smartere
POENGSUM
1 København Danmark 9.81 8.62 8.18 6.82 7.92 9.83 8.24 6.11 9.38 8.53 7.09 5.85 9.13 8.63 7.66 4.12 9.74 8.70 9.12 8.24
2 Singapore Singapore 7.30 6.63 4.20 10.00 2.26 8.44 7.62 7.15 10.00 5.47 7.82 5.12 8.62 8.71 7.75 6.63 7.55 8.18 9.30 7.83
3 Stockholm Sverige 7.49 5.93 6.71 6.54 8.44 6.88 8.94 8.79 9.29 10.00 7.62 7.66 9.57 8.37 9.22 6.28 8.69 7.32 8.20 7.82
4 Zürich Sveits 7.80 7.75 4.98 9.83 8.62 10.00 10.00 8.70 2.07 8.10 9.03 9.02 9.74 4.69 4.38 5.59 7.55 10.00 9.00 7.75
5 Boston United States 8.01 8.70 7.71 7.21 3.60 5.15 4.26 6.56 5.30 6.97 5.12 10.00 10.00 6.06 9.39 6.80 9.17 8.22 9.30 7.70
6 Tokyo Japan 9.57 7.13 7.66 8.79 3.86 8.36 8.24 4.25 6.60 6.28 3.59 7.71 7.19 6.37 6.50 9.57 8.61 7.21 8.60 7.59
7 San Francisco United States 9.05 9.05 5.08 3.43 3.60 5.15 4.26 6.38 6.23 6.59 5.44 5.67 9.91 7.91 10.00 9.05 9.17 9.01 9.10 7.55
8 Amsterdam Nederland 7.95 7.06 8.36 7.06 2.47 7.32 7.79 3.86 9.02 9.83 5.94 7.84 8.82 8.40 6.63 5.33 6.85 9.01 8.20 7.54
9 Genève Sveits 8.06 4.98 6.11 6.97 8.62 10.00 10.00 9.13 1.80 8.36 8.59 9.14 8.96 8.11 8.79 3.94 7.55 9.80 8.10 7.53
10 Melbourne Australia 7.97 7.14 4.55 8.72 2.90 6.29 5.15 2.90 9.82 5.38 9.24 9.31 6.02 10.00 7.84 6.72 9.30 8.01 7.30 7.51
11 Vancouver Canada 9.74 10.00 3.08 8.96 9.05 2.64 3.29 2.99 4.83 7.66 9.38 8.44 8.44 9.23 8.27 7.49 7.89 8.15 7.10 7.47
12 Sydney Australia 7.23 8.79 3.08 7.48 2.90 4.29 5.15 2.50 9.55 4.12 9.03 9.05 6.63 9.83 7.58 7.23 9.30 8.10 8.20 7.43
13 Berlin Tyskland 6.92 9.74 4.38 7.84 6.88 7.31 9.82 3.34 7.33 5.85 6.12 7.99 8.88 2.71 3.16 8.88 5.02 8.93 7.90 7.39
14 Hamburg Tyskland 6.02 8.14 4.23 9.05 6.88 9.02 9.82 3.42 5.90 5.41 5.41 7.32 7.32 4.09 5.07 4.29 5.02 9.60 9.10 7.36
15 Gøteborg Sverige 6.88 6.18 8.79 1.95 8.44 6.88 8.94 9.39 8.57 9.74 8.24 7.58 7.49 7.69 8.53 2.64 8.69 7.58 8.50 7.23
16 Montreal Canada 9.83 7.84 6.11 8.96 9.05 5.64 3.29 2.30 3.67 7.32 4.44 8.62 7.84 7.86 6.71 6.11 7.89 8.41 7.90 7.22
17 London Storbritannia 8.48 9.48 2.73 7.66 5.24 8.10 6.12 6.07 4.65 3.00 5.94 7.91 9.05 4.34 5.24 9.83 6.68 7.63 8.20 7.18
18 Tel Aviv Israel 8.95 7.02 3.08 6.88 1.17 9.39 7.88 5.85 6.39 7.92 6.71 7.03 8.79 5.03 6.60 7.14 8.95 6.88 8.10 7.15
19 Paris Frankrike 7.20 9.01 3.34 5.76 4.46 7.14 6.38 6.45 4.92 8.90 4.44 7.27 8.18 7.26 8.18 9.50 8.10 7.80 7.30 7.14
20 Toronto Canada 9.39 6.97 5.41 9.65 9.05 2.64 3.29 1.87 5.54 3.08 6.47 8.88 8.01 9.49 8.70 8.53 5.89 7.24 7.20 7.14
21 Seoul Sør-Korea 5.12 8.53 5.41 6.54 2.69 6.19 7.00 2.04 5.72 7.51 3.24 7.40 8.41 8.80 8.44 9.74 9.91 6.72 8.90 7.13
22 Luxembourg Luxembourg 4.20 3.77 8.01 6.88 3.68 7.40 6.56 2.73 9.73 6.11 9.74 3.60 7.40 9.57 9.48 3.16 10.00 9.05 8.90 7.10
23 Helsinki Finland 8.53 5.85 8.70 7.40 7.23 7.41 6.82 5.33 5.28 9.48 10.00 4.55 6.80 5.11 4.63 8.00 8.40 7.63 7.90 7.02
24 New York United States 7.13 9.65 3.86 3.61 3.60 5.15 4.26 6.26 2.78 7.58 2.68 9.48 9.31 6.74 9.83 9.91 8.17 7.79 8.00 6.99
25 München Tyskland 4.35 8.88 5.41 8.62 6.88 9.31 9.82 3.51 6.88 5.15 5.41 9.39 8.36 2.80 3.42 4.12 5.02 8.11 8.01 6.99
26 Düsseldorf Tyskland 5.71 6.45 7.92 8.53 6.88 9.31 9.82 4.29 7.24 2.30 5.06 7.06 6.45 4.26 5.41 3.60 5.02 8.97 8.05 6.98
27 Västerås Sverige 7.73 3.08 9.83 5.41 8.44 6.88 8.94 9.83 8.84 8.79 7.62 5.76 7.66 7.77 8.88 1.69 8.69 6.37 7.40 6.95
28 Washington, DC United States 8.27 9.83 6.11 2.13 3.60 5.15 4.26 2.47 4.03 8.96 3.38 9.57 9.83 5.29 8.96 8.70 8.17 7.13 8.20 6.91
29 Bayreuth Tyskland 6.02 2.82 9.74 8.79 6.88 9.31 9.82 4.98 6.88 7.23 9.74 6.88 5.33 4.46 3.90 3.17 6.02 8.36 7.90 6.87
30 Hannover Tyskland 6.12 2.64 7.23 8.01 6.88 9.31 9.82 6.46 6.35 7.75 7.88 6.97 5.15 4.77 6.11 2.56 5.02 8.44 8.10 6.87
31 Köln Tyskland 6.15 7.66 4.20 7.92 6.88 9.31 9.82 3.77 7.24 4.46 5.24 8.01 7.14 3.66 4.46 2.99 5.02 7.89 7.50 6.84
32 Wien Østerrike 7.06 8.01 4.98 9.57 9.31 9.48 7.18 5.24 8.04 4.89 7.62 5.07 4.98 5.97 4.20 7.32 2.83 7.40 6.10 6.84
33 Frankfurt Tyskland 4.94 7.40 6.71 7.14 6.88 9.31 9.82 3.94 7.68 2.99 4.44 8.18 6.97 3.14 4.03 5.07 7.02 7.14 7.90 6.74
34 Oslo Norge 6.01 5.59 5.41 6.28 9.91 5.93 7.53 4.89 7.86 6.37 8.24 4.46 5.93 6.83 3.68 4.20 6.33 8.88 9.10 6.73
35 Philadelphia United States 8.79 7.32 8.18 4.63 3.60 5.15 4.26 1.78 3.41 6.45 4.71 9.13 9.22 6.31 9.57 5.15 8.17 7.74 7.50 6.72
36 Chicago United States 8.53 7.49 7.66 2.13 3.60 5.15 4.26 3.61 3.94 5.33 3.12 9.65 9.48 5.89 9.31 8.79 8.17 8.30 7.00 6.69
37 Dubai De forente arabiske emirater 5.24 5.76 8.11 6.82 2.33 8.78 5.76 9.31 1.09 5.98 8.35 6.35 5.55 6.86 7.87 6.59 9.48 7.80 8.20 6.65
38 Trondheim Norge 6.76 4.63 9.31 5.07 9.91 5.93 7.53 5.59 7.50 8.70 10.00 4.81 4.03 9.31 6.37 1.09 6.33 8.62 7.70 6.65
39 Helsingborg Sverige 5.42 3.42 10.00 5.41 8.44 6.88 8.94 9.91 8.66 9.91 7.88 5.93 7.92 6.40 6.54 1.87 8.69 6.37 7.40 6.64
40 Ottawa Canada 7.92 5.24 6.71 7.75 9.05 2.64 3.29 2.64 6.61 6.71 6.12 7.75 7.06 9.40 8.36 3.25 5.89 7.06 7.50 6.63
41 Perth Australia 5.59 1.52 7.14 9.39 2.90 4.29 5.15 4.35 9.11 2.13 8.59 8.10 3.86 9.74 7.32 3.42 9.30 8.53 7.80 6.61
42 Dublin Irland 8.10 6.71 2.04 5.85 4.81 8.18 5.24 3.60 5.37 1.09 7.62 6.19 8.70 4.97 6.59 6.54 7.45 7.75 7.90 6.59
43 Stavanger Norge 7.93 4.72 8.96 5.07 9.91 5.93 7.53 5.76 6.97 8.44 9.74 3.86 3.68 7.43 4.98 1.52 6.33 9.65 7.50 6.58
44 Manama Bahrain 5.80 2.38 7.63 3.34 2.34 8.21 6.53 4.21 3.32 6.80 8.50 7.01 8.35 7.43 9.09 7.82 8.86 7.01 8.90 6.50
45 Århus Danmark 5.59 4.20 9.22 4.03 7.92 9.83 8.24 6.63 9.64 7.49 8.24 6.02 6.88 8.46 7.23 2.30 9.74 7.84 4.50 6.49
46 Los Angeles United States 9.31 6.80 1.78 1.00 3.60 5.15 4.26 1.43 3.23 5.07 2.59 9.74 9.48 6.49 9.65 9.48 8.17 7.48 7.90 6.47
47 Stuttgart Tyskland 4.70 7.92 4.20 3.25 6.88 9.31 9.82 4.20 7.59 3.68 10.00 6.63 6.54 2.89 3.77 3.08 5.02 8.71 8.05 6.40
48 Auckland New Zealand 6.45 3.16 3.34 8.44 9.22 2.13 4.00 2.82 5.10 5.24 7.88 5.50 3.94 7.34 6.19 8.10 7.03 7.68 8.90 6.36
49 Bergen Norge 6.28 4.55 9.48 1.09 9.91 5.93 7.53 5.50 7.50 8.18 9.38 4.29 3.34 9.74 8.62 1.35 6.33 9.31 6.70 6.35
50 Esbo Finland 5.40 2.67 7.66 4.70 7.23 5.41 6.82 4.81 5.46 8.88 8.24 4.38 8.53 5.80 5.85 5.85 6.40 7.76 9.21 6.35
51 Madrid Spania 6.71 6.19 7.84 5.15 5.93 6.88 3.65 6.88 6.70 5.85 5.94 5.59 4.89 6.57 6.80 6.02 7.29 4.46 8.10 6.32
52 Osaka Japan 9.65 9.22 4.72 9.31 3.86 8.36 8.24 3.68 2.60 6.63 1.71 4.98 2.38 1.86 3.34 3.34 1.61 7.03 8.50 6.24
53 Barcelona Spania 6.44 7.23 4.98 5.59 5.93 6.88 3.65 7.32 5.99 5.67 3.12 5.33 5.85 7.09 7.14 6.19 7.29 3.94 8.10 6.23
54 Abu Dhabi Den sentralafrikanske republikk 2.47 1.69 8.70 5.82 1.52 8.78 6.76 9.74 1.45 6.80 8.18 5.61 5.69 5.03 6.04 8.86 9.48 8.54 8.00 6.07
55 Birmingham Storbritannia 3.60 6.37 7.66 9.74 5.24 8.10 6.12 6.02 3.05 2.38 8.85 8.70 7.23 3.23 3.86 4.46 6.68 6.34 6.90 6.06
56 Bochum Tyskland 3.08 2.99 8.44 7.23 6.88 9.31 9.82 4.63 7.24 1.61 9.38 8.79 5.07 3.83 4.81 1.26 5.02 8.98 5.78 6.00
57 Taipei Taiwan 8.18 3.51 2.73 9.91 2.04 9.57 8.41 4.03 5.81 8.62 2.06 2.82 4.63 4.51 3.08 7.06 7.12 3.77 8.10 5.96
58 Doha Qatar 4.43 2.13 6.50 3.60 2.95 8.26 4.41 3.17 1.00 5.04 7.35 5.70 5.80 6.49 6.13 7.66 8.86 8.96 8.90 5.87
59 Lyon Frankrike 6.19 5.15 6.11 5.93 4.46 7.14 6.38 7.84 4.74 7.06 4.71 7.49 5.59 6.66 7.40 2.90 5.10 5.50 5.80 5.85
60 Milan Italia 6.45 8.18 5.41 2.47 7.66 7.75 5.76 7.06 6.17 1.87 3.21 7.23 5.24 4.94 4.29 8.01 5.02 4.55 6.50 5.80
61 Adelaide Australia 2.99 3.34 7.14 2.90 2.90 4.29 5.15 1.52 9.91 3.25 8.59 8.53 2.90 7.69 3.51 4.81 9.30 8.27 7.50 5.74
62 Brussel Belgia 6.11 7.58 3.34 4.55 2.99 5.50 8.32 4.55 8.75 1.17 5.06 2.90 4.72 6.23 4.12 4.89 5.98 5.45 6.90 5.64
63 Daejeon Sør-Korea 2.21 8.44 6.19 6.54 1.69 6.19 7.00 2.90 5.63 2.64 2.59 6.11 2.21 5.37 5.33 9.39 9.91 5.33 4.90 5.48
64 Lisboa Portugal 4.98 6.28 3.68 5.07 7.32 5.59 4.79 8.53 2.25 5.93 4.44 4.20 6.11 3.57 5.93 5.24 5.46 4.99 7.50 5.46
65 Leeds Storbritannia 2.90 4.03 7.66 3.08 5.24 8.10 6.12 6.28 3.58 6.88 7.09 8.36 6.71 5.46 6.45 1.95 6.68 4.12 6.90 5.32
66 Ljubljana Slovenia 5.41 5.07 8.88 4.38 5.67 5.15 6.47 7.14 3.76 3.34 9.74 3.68 3.77 4.43 3.60 5.93 3.36 7.73 5.50 5.32
67 Tammerfors Finland 3.64 2.30 9.39 7.40 7.23 5.41 6.82 5.41 5.01 9.57 7.62 4.63 6.37 5.20 4.89 2.13 2.40 5.67 5.90 5.30
68 Hong Kong Kina 8.62 1.50 3.68 4.81 5.50 6.02 4.62 8.01 1.18 4.63 6.47 6.37 6.28 7.17 6.97 7.92 3.71 3.60 6.20 5.29
69 Torino Italia 6.56 8.27 7.84 2.47 7.66 7.75 5.76 7.49 6.52 3.94 5.94 6.54 2.30 3.40 2.47 3.51 5.02 4.29 5.00 5.27
70 Reykjavik Island 4.89 2.47 8.53 1.35 10.00 3.42 4.71 4.38 7.77 6.02 3.47 3.16 5.67 8.29 8.01 1.61 7.03 5.59 6.50 5.23
71 Roma Italia 6.14 8.10 2.73 1.52 7.66 7.75 5.76 6.54 6.44 1.35 6.82 6.80 2.47 3.31 2.38 6.71 5.02 3.42 6.00 5.19
72 Praha Tsjekkia 6.54 5.50 6.71 7.66 2.13 3.77 2.32 3.08 1.98 2.82 5.94 3.34 4.81 6.14 5.76 9.22 5.11 5.08 5.20 5.14
73 Vilnius Litauen 4.03 5.33 6.88 6.28 5.76 3.77 3.38 8.36 2.43 8.27 9.12 2.30 2.99 7.94 9.05 3.77 3.18 2.30 6.50 5.13
74 Marseille Frankrike 4.46 2.04 2.73 4.12 4.46 7.14 6.38 7.23 4.48 3.60 2.59 7.92 3.51 7.00 8.10 2.04 3.10 6.02 5.50 5.04
75 Riga Latvia 4.55 3.25 6.11 7.49 9.13 2.21 2.06 9.57 3.85 9.05 6.82 1.69 3.25 7.51 7.92 6.45 2.57 2.13 4.90 4.90
76 Tallinn Estland 3.16 3.60 6.88 4.20 2.56 2.30 7.09 3.16 4.56 9.39 7.62 2.47 5.76 5.63 6.02 5.76 5.46 2.90 6.50 4.75
77 Moskva Russland 5.67 8.36 1.87 9.31 4.20 1.43 5.41 1.69 1.62 7.84 2.06 2.38 1.52 2.20 3.25 7.58 2.14 1.35 6.40 4.50
78 Panama by Panama 1.95 1.95 1.52 6.88 8.70 4.38 1.00 10.00 7.95 2.30 2.24 1.00 1.17 1.94 2.56 4.38 3.70 6.20 6.50 4.49
79 Budapest Ungarn 7.66 2.73 8.36 4.03 1.87 3.86 3.47 7.92 2.69 3.16 3.74 2.64 2.56 9.06 7.06 5.41 1.09 2.21 4.80 4.38
80 Sao Paulo Brasil 3.42 4.38 1.69 1.69 9.57 3.60 4.53 8.44 8.31 2.73 1.53 3.08 2.13 2.54 3.94 8.27 1.96 3.16 5.20 4.35
81 Beijing Kina 4.29 9.57 1.61 1.78 5.50 3.34 2.94 7.75 1.00 1.95 2.06 3.94 4.29 4.60 2.99 8.62 3.71 3.26 5.70 4.31
82 Bratislava Slovakia 3.25 2.90 9.13 3.77 4.89 3.16 2.59 7.58 3.50 5.50 6.47 2.04 2.73 5.54 6.28 4.63 2.49 2.56 5.40 4.21
83 Napoli Italia 3.47 1.87 4.55 2.47 7.66 7.75 5.76 7.40 6.08 4.03 3.29 6.28 1.78 3.74 2.64 2.21 5.02 3.70 4.70 4.21
84 Kuala Lumpur Malaysia 3.77 2.56 4.20 4.55 1.09 2.90 1.26 5.93 8.49 3.77 4.44 2.56 4.12 1.26 1.43 9.65 5.46 2.38 5.50 4.17
85 Shanghai Kina 4.46 6.54 2.38 3.51 5.50 3.34 2.94 7.66 1.00 1.78 1.44 3.51 4.29 4.00 2.21 6.88 3.71 2.43 6.80 4.12
86 Rio de Janeiro Brasil 1.61 4.46 1.35 2.99 9.57 3.60 4.53 8.62 8.22 4.81 5.94 2.99 1.43 1.69 1.69 8.96 1.96 1.78 4.60 4.07
87 București Romania 5.33 1.35 1.26 3.42 5.59 1.09 1.18 8.18 1.36 3.86 3.74 1.26 2.64 8.20 9.91 8.18 3.36 1.87 4.90 4.00
88 St Petersburg Russland 4.63 4.89 2.38 5.59 4.20 1.43 5.41 1.95 1.53 4.55 3.82 1.87 1.87 2.63 4.55 3.68 2.14 2.52 7.10 3.98
89 Warszawa Polen 5.07 1.43 3.51 5.67 2.21 2.82 4.35 4.72 2.34 1.52 5.06 2.73 4.46 3.06 5.15 6.37 1.96 2.47 5.90 3.97
90 New Delhi India 1.52 9.39 1.09 8.18 4.72 2.13 2.24 9.05 4.12 1.43 1.18 2.13 3.42 1.00 1.61 9.31 2.30 1.09 4.15 3.93
91 Athen Hellas 1.87 4.81 3.51 3.77 4.55 3.94 1.97 5.67 5.19 1.26 3.12 4.89 1.95 3.91 1.35 8.36 3.80 3.51 4.50 3.90
92 Cape Town Sør-Afrika 1.09 4.12 3.86 8.10 1.35 1.17 1.71 6.19 6.26 8.01 4.44 2.21 4.38 1.77 1.00 2.73 3.44 2.50 5.60 3.82
93 Mumbai India 1.17 9.31 2.38 6.28 4.72 2.13 2.24 8.96 4.21 3.42 5.06 1.09 3.60 1.51 1.95 8.44 2.45 1.17 3.50 3.80
94 Sofia Bulgaria 3.68 1.61 6.11 4.38 2.30 1.61 2.50 6.37 2.87 7.40 7.09 1.17 3.16 5.71 5.67 6.97 2.66 1.69 4.50 3.78
95 Santiago Chile 1.69 3.86 2.04 3.16 6.97 2.73 1.00 8.27 1.71 1.69 2.76 3.77 3.08 1.34 1.78 5.67 5.46 4.82 5.50 3.65
96 Buenos Aires Argentina 1.26 1.17 2.13 6.28 6.02 1.87 1.71 6.97 8.13 6.19 1.71 4.72 1.09 1.26 1.26 7.75 2.83 1.61 4.30 3.63
97 Medellin Colombia 2.35 1.26 4.67 4.87 9.39 4.46 1.21 9.22 2.89 4.72 3.74 2.78 1.61 1.60 2.17 2.47 3.35 3.04 5.50 3.62
98 Monterrey Mexico 3.86 1.78 4.29 1.26 4.03 3.08 1.44 8.88 2.16 4.29 1.00 1.52 2.04 2.29 2.73 7.84 3.26 3.95 5.70 3.54
99 Riyadh Saudi-Arabia 1.33 1.09 7.14 2.82 1.78 1.52 1.79 2.13 1.00 2.99 1.00 3.42 1.00 1.09 1.52 9.13 5.54 7.49 5.50 3.47
100 Mexico by Mexico 4.84 1.94 1.17 1.26 4.03 3.08 1.44 8.10 1.27 6.54 1.00 3.15 2.82 2.11 2.30 7.40 3.90 2.33 4.20 3.19

Metodologi

For å lage denne indeksen, studerte vi først over 500 byer på verdensbasis. Vi så på land som var særdeles høyt, og middels utviklede, slik det fremgår av indeks for menneskelig utvikling (HDI). Vi så også på byene på FNs velstandsliste (Prosperity List) og Europakommisjonens «Digital City Index». Vi analyserte så disse 500 ut fra 19 relevante faktorer for smarte byer for å komme frem til den endelige listen på 100. Med dette ønsket vi å dekke over et bredt spekter av regioner med hovedvekt på hovedsteder, finanssentra og andre steder av særlig interesse. Grunnet manglende datatilgang analyserte vi ikke helt nye byer som er planlagt å bli de smarteste i verden, men ikke er ferdigstilte eller ikke er allment kjente (f.eks. Masdar i de forente arabiske emirater).

Hver by i den ferdigstilte indeksen bør roses for sin innsats, der indeksen ikke bare viser de byene som er i fremste rekke av smart byutvikling, men også dem som gjør imponerende fremskritt mot en digitalisert infrastruktur. Av denne grunn bør ikke byer på bunnen av rangeringen tolkes som «ikke smarte», men heller som nykommere med mulighet til å vokse og utvikle seg.

Vi analyserte hver by i henhold til følgende kategorier for å komme frem til den endelige poengsummen: transport og mobilitet; bærekraftighet; offentlig forvaltning; økonomisk innovasjon; digitalisering; levestandard og ekspertuttalelser

For å komme frem til den endelige poengsummen rangerte vi først rådataene fra høyest til lavest, for så å tildele en standard poengsum basert på deres rangering. Vi benyttet følgende formel:

Det tildeles poeng fra 1-10 hvor 10 er best. Under kan du lese hvordan hver faktor ble undersøkt.

Smart parkering

  • Prosentandel av befolkning som eier bil (by). Kilde: Lokal folketelling, Eurostat NUTS 2 statistisk nivå
  • Antall parkeringsplasser i bykjerne per kvadratkilometer
  • Utbredelse av smarttelefoner. Kilde: Lokale rapporter, nettdatabaser
  • Tilgang på parkeringsapper og utbredelse av bruk


Bildelingstjeneseter

  • Anslag av bildelingsindustriens bilpark (antall biler) i byen med hensyn til befolkning. Kilder: lokale rapporter, offentlige nettsider til: car2Go; GoGet; Zipcar; DriveNow; Communauto; Car4away; Autonapůl; LetsGo, GreenMobility; Autolib'; GoCar; Enjoy; XXImo; Bluemove; Sunfleet; Mobility Carsharing og Flinkster.
  • Befolkningsdata fra Google


Trafikk

  • Belastning av transportsystemet. Kilder: TomTom Traffic index; INRIX traffic scorecard (justert mot TomTom); Google traffic (justert mot TomTom).


Kollektivtrafikk

  • Prosentvis tilfredsstillelse med kollektivtrafikk. Kilder: Lokale rapporter, Europakommisjonens rapport


Ren energi

  • Prosentandel av elektrisitetsproduksjon fra fornybare kilder. Kilde: International Energy Statistics report


Smarte bygninger

  • Forskningssenter: Investeringer til forskning og utvikling (prosentandel av BNP).
    Kilde: Global Innovation Index 2017 (rapport)
  • Bygningseffektivitet: BNP per enhet energibruk.
    Kilde: Global Innovation Index 2017 (rapport)


Avfallshåndtering

  • Prosentandel av avfall på søppelfylling. Kilder: Lokale rapporter, FN


Miljøvern

  • Klimagassutslipp per innbygger. Kilde: FN
  • CO2-utslipp per innbygger. Kilde: FN
  • Justert etter befolkning. Kilde: Befolkningsdata fra Google


Borgerdeltakelse

  • Prosentvis valgoppmøte ved parlamentsvalg (for Hong Kong: siste lokalvalg)

    Kilde: International Institute for Democracy and Electoral Assistance. Hvor ingen parlament finnes, ble oppslutning fra lokalvalg brukt.


Digitalisering av offentlige tjenester

  • Digital infrastruktur-rangering Kilde: Digital City Index (med støtte fra Europakommisjonen)
  • Trafikk på lokale myndigheters nettsider mot prosentandel av befolkning


Byplanlegging

  • Rangering i henhold til prosentandel av offentlige grønne områder i byområdet.

    Kilde: Data fra byarkiv og satellittdata (Google)


Utdanning

  • Datamaskiner per 1 000 innbyggere. Kilde: Nettdatabaser og lokale rapporter
  • Information technologies development index (Measuring the Information Society Report). Kilde: International Telecommunications Union
  • Antall nasjonale universiteter på liste over topp-universiteter, landsnivå. Kilde: World University Rankings 2016
  • Antall universiteter på topp-ti-liste, bynivå. Kilde: World University Rankings 2016
  • Antall studenter på de 3 øverste universitetene på listen, bynivå. Kilde: World University Rankings 2016
  • Justert etter befolkning på by- og landsnivå. Kilde: Google


Økonomisk miljø

  • Kilde: Global Innovation Index
  • Antall nystartede bedrifter registrert på Angel.co
  • Justert etter befolkning (Google)


4G LTE

  • Mbs, Speed Test Global Index (mobil). Kilde: Online Speed Test


Internetthastighet

  • Nedlastingshastighet Mbs, Speed Test Global Index (fast bredbånd). Kilde: Online Speed Test Global Index
  • Nedlastingshastighet Mbs, Kilde: Ookla
  • Nedlastingshastighet Mbs, Kilde: Offentlig tilgjengelig data fra Digital City Index


WiFi-hotspots

  • Gratis WiFi-hotspots (anslag). Kilder: Online WiFi-databaser
  • Justert etter byområde (Google)


Utbredelse av smarttelefoner

  • Utbredelse av smarttelefoner (landsnivå). KIlder: lokale rapporter, nettdatabaser


Levestandard

  • Gjennomsnittlig sum brukt på (hurtigmat, restauranter, klær, leie, transport)
    Kilde: Expanistan
  • Gjennomsnittlig nettoinntekt. Kilde: Average salary survey data
  • Justert etter BNP per innbygger. Kilde: Data fra Verdensbanken


Ekspertuttalelser

  • 20 000 teknologi- og byplanleggingsjournalister ble spurt om å rangere hvor smart hver by var. Kilde: spørreundersøkelse, kun om de 100 øverste byene