Im Rahmen des Projekts wurde die Definition und Identifikation von Berliner Großsiedlungen vorgenommen. Anschließend führte empirica eine Merkmalszuordnung sowie Kategorisierung der Großsiedlungen durch. Der erste Schritt beinhaltete die berlinweite Identifikation und Zusammenfassung von Flächen, die alle konstitutiven Merkmale einer Großsiedlung erfüllen. In einem GIS-gestützten iterativen Prozess wurde so eine aktualisierte Großsiedlungs-Gebietskulisse erarbeitet. Dies geschah in enger Rücksprache mit dem Auftraggeber sowie unter Berücksichtigung der vormaligen Gebietskulisse. Die aktualisierte Gebietskulisse wurde in einem zweiten Schritt mit soziodemografischen Daten verknüpft. Gitterzellenbasierte Zensusdaten (2022) sind dabei zunächst auf die jeweilige Gebietsfläche aggregiert worden. Die nun auf Ebene des Großsiedlungsgebiets vorliegenden Zensusdaten bildeten dann die Grundlage für die Modellierung der Indikatoren des Monitorings Soziale Stadt (MSS). Hierzu wurde ein statistisches Verfahren genutzt, das an eine Small-Area-Schätzung angelehnt ist und im Prinzip der Hochrechnung einer Stichprobe durch Schichtungsvariablen ähnelt.

Über eine multivariate Regression wurde der Koeffizient für die Hochrechnung ermittelt. Abschließend wurde eine Erreichbarkeitsanalyse von Einrichtungen sozialer Infrastruktur durchgeführt. Die Ergebnisse sind übersichtlich für jede Großsiedlung in einem zweiseiteigenen Steckbrief aufbereitet worden.