Case Study ⸺ Mietwucher: checken und melden!

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Mietwucher: checken und melden

November 2023: Die Ampel-Koalition ist geplatzt und schlagartig wird die Politik in den Wahlkampfmodus versetzt. Die Linke im Bundestag setzt auf das Thema Miete. Denn ein Großteil der Menschen wohnt zur Miete und kämpft gegen explodierende Mietpreise.

Versuche, der Mietenkrise zu begegnen – etwa die Mietpreisbremse – reichen nicht aus, um Mietsteigerungen in den Griff zu bekommen. Nur 2 Prozent der Mieter:innen nutzen tatsächlich die Mietpreisbremse. Grund sind unter anderem die komplizierte Berechnung und die direkte Auseinandersetzung mit dem Vermieter, die viele Mieter:innen scheuen.

Zusätzlich zur Mietpreisbremse gilt jedoch in bestimmten Fällen auch das Verbot von Mietwucher, was sogar strafrechtliche Relevanz haben kann: Liegt die Miete 20 oder gar 50 % über der ortsüblichen Vergleichsmiete, dann kann eine Ordnungswidrigkeit oder gar eine Straftat vorliegen.

Im Wahlkampf haben über 90.000 User:innen den Mietwucher-Check gemacht – ein klares Zeichen dafür, dass sich viele Mieter:innen gegen überhöhte Mieten wehren wollen. Und das bleibt nicht ohne Folgen: Knapp 3.300 Meldungen wurden direkt an die zuständigen Wohnungsämter geschickt, um überzogene Mietpreise anzuzeigen.

Case Study ⸺ Mietwucher: checken und melden!

Projektziel

Mit einem Mietwucher-Rechner wollte die Die Linke im Bundestag Mieter:innen ein einfaches Tool bereitstellen, das Mietwucher in zahlreichen Städten anhand der ortsüblichen Vergleichsmiete ermittelt. Im nächsten Schritt sollen User:innen einen möglichen Verstoß direkt beim zuständigen Wohnungsamt anzeigen können.

Herausforderungen & Lösungen

Grundlage für die Ermittlung von Mietwucher ist die so genannte ortsübliche Vergleichsmiete, die mithilfe des Mietspiegels bestimmt werden kann. Die genaue Berechnung des Mietspiegels wird den Städten überlassen.

Dies führt zu einer Vielzahl unterschiedlicher Berechnungslogiken und Wohnwertmerkmale, die zur Bewertung der Wohnungsqualität herangezogen werden. Das Eingabeformular muss daher flexibel gestaltet sein, um diese Variationen abzubilden. Zudem gibt es häufig bedingte Fragen oder Antwortoptionen, die je nach vorherigen Eingaben dynamisch ein- oder ausgeblendet werden sollen.

Zusätzlich zu den Wohnwertmerkmalen fließen oftmals Wohnlagedaten in die Bestimmung der ortsüblichen Vergleichsmiete ein. Die Wohnlage wird anhand der Adresse ermittelt. Auch hier gibt es große Unterschiede bei Datenformat und -verfügbarkeit.

Case Study ⸺ Mietwucher: checken und melden!

    Städte wie Berlin, Hamburg oder Leipzig stellen die Wohnlagedaten als adressgenaue Geo-Features zur Verfügung.

    Freiburg bietet zwei separate Datensätze an: einen mit Geo-Features, der Adressdaten und Koordinaten aller Adressen in der Stadt enthält, und einen mit den Geometrien der Wohnlageklassen. Durch einen geografischen Join lassen sich diese Datensätze verknüpfen, so dass jeder Adresse die entsprechende Wohnlage zugeordnet werden kann.

    In Hannover werden die Wohnlagedaten ausschließlich als Straßenverzeichnis im PDF-Format bereitgestellt. Um diese Daten zu nutzen, muss das PDF zunächst in ein maschinenlesbares Format umgewandelt werden. Anschließend werden die Hausnummern samt Zusätzen in Dezimalzahlen übertragen (z. B. 8C → 8.03, 61K → 61.11). Dieser Ansatz erleichtert den Vergleich der Hausnummern und ermöglicht eine einfache Prüfung, ob eine bestimmte Hausnummer in einem bestimmten Block enthalten ist.

    In München hingegen werden die Wohnlagedaten ausschließlich alsRaster-WFS-Layer bereitgestellt. Nutzer:innen müssen zunächst ihre Adresse auswählen, woraufhin der WFS-Layer auf die entsprechenden Koordinaten zentriert wird. Anschließend ermitteln sie ihre Wohnlage selbst, indem sie die Einfärbung an ihrer Anschrift bestimmen.

    Kassel wiederum veröffentlicht die Wohnlage-Daten als Karte im stadteigenen Geoportal. Dafür wird ein ArcGIS Server verwendet. Zwar dokumentiert die Stadt Kassel die automatisierte Abfrage von der Daten nicht. Der ArcGIS-Server bietet erlaubt jedoch die Ausgabe der Daten als GeoJSON. Die Ergebnisse sind pagniert und müssen zusammengeführt werden. In einem nächsten Schritt wird mittels Regular Expressions das Feld Adresse in Straße, Hausnummer und Hausnummernzusatz aufgesplittet.

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