Am Dienstag, 22. Oktober ist #ddjbw dorthin zurückgekommen, wo zwei Jahre zuvor alles angefangen hat. Im Verschwörhaus Ulm traf sich die bislang bunteste Konstellation unseres vielfältigen Netzwerks, um mit Stefan Kaufmann und Maxi Richt über offene Verkehrsdaten und mögliche Projekte zu sprechen. Es war ein fulminanter, äußerst lehrreicher Abend. Hier fassen wir die Vorträge sowie die thematischen Anregungen zusammen.
Maxi Richt sprach über “Daten, Analysen, Sensationen”.
Hier eine Auswahl seiner Projekte bzw. Empfehlungen:
- Bikesharing: Maxi hat einst sämtliche Standorte der MVG-Räder im 5-Minuten-Takt gescrapet (“Radlquartier München”, JSON-Files), z.B. Hexagonkarte mit “Ende”-Positionen der Fahrten
- Citybik.es: Europakarte für Bikesharing
- radforschung.org
- E-Scooter: hier hat Maxi “einfach mal alle Daten weggescrapet”, kam dann z.B. RBB-Story zu den Tausenden E-Scootern in Berlin – kannte die Verwaltung selbst nicht
Die folgenden Anregungen hat Maxi für journalistische Zugänge zum Thema gegeben:
- Reisezeitforschung, z.B. Echtzeit-/Verspätungsdaten für die immer gleiche innerstädtische Strecke (@chrisarvinsf, August 2019), in Ulm seit 1 Jahr Livedaten verfügbar und mitgeschnitten.
Toll auch: Streetcar Guide San Francisco - Erreichbarkeit, z.B. wie weit komme ich in 15 Minuten zu Fuß und mit ÖPNV? Geht auch mit Sollfahrplandaten (für ganz BaWü verfügbar)
- App-Traffic anschauen, App “Charles” wirft zB API-Keys für Mobilitäts-Apps aus
- Informationsfreiheitsgesetz nutzen, z.B. Einnahmen Parkautomaten, Frequenz Parkticketkäufe – geht auch für Massenanfragen
- Open Street Map nutzen, sofern vollständig
- Strafzettel, z.B. als Open Data für New York, Moers
Maxi: “Mobilität ist ein Dauerbrenner, kann da man auch Low-Level-Sachen machen als Lokalredaktion” – z.B. Counter “x Tage seit dem letzten Straßenbahnunfall”
Im Plenum kam die Frage auf, wo neben den vielen Daten zum öffentlichen Nahverkehr und diversen Sharing-Anbietern Daten rund ums Automobil herkommen können:
- MDM-Datenportal des Bundes, könnten evtl Daten zu Autobahnen und Baustellen drin sein
- kommunal: Zählschleifen vor Kreuzungen, könnte man über IFG ran (sofern die Daten gespeichert werden) – “Geht mal auf die Stadt zu und fordert es als Open Data an”
- selber zählen (Pax-Counter, Computervision-Kamera – gibt’s von Moovel Anleitung für günstige Hardware)
- Zulassungszahlen erfragen (KBA schwierig, evtl über Transparenzklagen)
Stefan Kaufmann sprach über “Vernetzte Mobilität statt Retrofuturismus”
Vielfältige Verbundlandschaft in Deutschland, gerade in BaWü stark zersplittert. Wie kriegt man Open Data her?
- Wenn man die Stadt Ulm ist: https://digitransit.im.verschwoerhaus.de/
- Indem man “Rette deinen Nahverkehr” gründet
- Mit der “Delegierten Verordnung (EU) 2017/1926, EU-weiter Rahmen für offene Mobilitätsdaten – muss bis 1.12.2019 umgesetzt sein = nationaler Accress Point einrichten, zukünftig auch Verkehrszähldaten (sogar klassifiziert nach Fahrzeugtypen), offene Fahrplandaten
- In Kalifornien sind neue Anbieter gezwungen, bestimmte Daten frei zur Verfügung zu stellen
Tipps für Open-Transit-Data-Projekte:
- erst die Fragestellung, dann die Daten suchen. Schnittstellen liefern oft sehr viele (zu viele) Daten
- Verspätungsdaten: dürften theoretisch nicht ausgewertet werden, aber vielleicht einfach mal machen? Dann die Frage: wie arbeitet man seriös mit Verspätungs-Analysen? Tipp: marudor.de, dessen Betreiber kennt alle Schnittstellen der Bahn und weiß alles (hat CCC-Vorträge gehalten)
- Netzwerkanalysen, z.B. für garantierte Umstiege nach z.B. 21 Uhr – gibt es bestimmte Linien, die regelmäßig verzögert sind und Folgeverspätungen auslösen?
- https://www.nvbw.de/aufgaben/digitale-mobilitaet/open-data/ – folgen noch Echtzeitdaten
Anregungen aus der Diskussion:
- Unfallschwerpunkte checken und dokumentieren, über Unfallatlas und Unfallkommission
- fragen: wo besonders viele Auswärtige an Unfällen beteiligt?
- Was ist mit Fahrradstellplätzen? Gibt für bestimmte Gebäudetypen eine Soll-Vorschrift, wie viele da stehen müssen – kann man neben die Ist-Zahl legen
- Staudaten wahnsinnig schwierig – wann war er wirklich aufgelöst, wie lange war er maximal? Man kann Textmining machen, ist aber natürlich ungenau
- Verhältnis Neuzulassungen – Parkplätze checken, auch historisch
- Parkplatzbelegung – Parkhäuser?