Das Ziel der Arbeit war, mit Hilfe von Sozial Media Daten Starkregenereignisse auszuwerten und Überflutungskarten zu erstellen. Da Starkregen in Deutschland in Zukunft häufiger auftreten wird, erscheint es sinnvoll, Methoden zu entwickeln, die, auch perspektivisch proaktiv, bei der Auswertung, Lokalisierung und Ausmaß von Ereignissen helfen können. Das Konzept, Social Media Daten zu nutzen, ist nicht neu. Es ist als „Crowdsourcing“ bekannt und wird bereits seit Jahren in vielen Bereichen eingesetzt. Es wurden insgesamt zwei Starkregenereignisse zur Untersuchung ausgewählt. Das erste Ereignis fand vom 29.06.2017 bis zum 30.06.2017 statt. Das zweite Ereignis ging vom 22.07.2017 bis zum 29.07.2107. Die Regenmengen der beiden Regenereignisse wurden mithilfe von Regenschreiberdaten der Stadt Berlin ausgewertet. Die Social Media Daten wurden von den Plattformen Facebook, Twitter, YouTube und Google gesammelt, entsprechenden Orten in Berlin zugeordnet und ausgewertet. Mit diesen Daten ließen sich Überflutungskarten erstellen. Hinzu kamen die Einsatzdaten der Berliner Feuerwehr im Rahmen dieser Ereignisse. Die anhand der Social Media Daten erhaltenen Überflutungsdaten wurden mit den Regenschreiberdaten und den Feuerwehreinsatzdaten abgeglichen und auf ihre Korrelationen untersucht. Die drei Datensätze für sich alleine genommen haben Vorteile und Nachteile ergänzen sich aber gegenseitig sehr gut. Bei einem Abgleich lässt sich dann ein Ereignis gut in seiner Länge und in seinem Ausmaß beschreiben. Die entwickelte Methode kann als direkter Überflutungsnachweis unter Beachtung von Einschränkungen, wie Bildqualität oder Zuordenbarkeit von Social Media Daten, dienen. Darüber hinaus bietet die Nutzung von Social Media Daten eine gute Ergänzung und Möglichkeit zur Validierung und Kalibrierung von Überflutungsmodellen.