Wie Deep Data dabei hilft, Städte nachhaltiger zu planen

Bewegungsmuster von Radfahrern und Fußgängern in Berlin, 2015

Die Tracking-App Strava kann mehr als individuelle Sporterfolge aufzeigen und mit anderen vergleichen. Mit den gesammelten Daten von Millionen Nutzern verbessert der Datenservice Strava Metro das Leben von Fußgängern und Radfahrern in Städten weltweit.

Autor*in Tina Gallico, 04.07.17

Vielleicht hast du schon mal von Strava gehört: Mit der mobilen App und der Webseite können Läufer und Fahrradfahrer ihre Aktivitäten tracken, mit anderen teilen und vergleichen. Jede Woche laden Millionen von Usern ihre Wege und Fahrten mit ihren Smartphones oder GPS-Devices über Strava hoch. Das entspricht rund zehn Millionen Aktivitäten jede Woche – eine reiche Quelle an Informationen, wie sich Menschen ihren Weg durch unsere Städte bahnen.

Vor einigen Jahren hatte das Unternehmen nach Wegen gesucht, wie die gesammelten Daten eingesetzt werden könnten, um das Leben von Stadtbewohnern zu verbessern. Das Ergebnis ist der Datenservice Strava Metro, der die Informationen, die die Strava App sammelt, anonymisiert zusammenfasst. Auf Basis dieser Daten arbeitet Strava Metro mit Stadtplanern und Verkehrsinstitutionen zusammen, um die städtische Infrastruktur für Fußgänger und Radfahrer zu verbessern.

Verlässliche Daten durch menschliche Bewegungen

Anders als übliche GPS-Routenplaner, die dir einfach den schnellsten Weg von A nach B anzeigen, funktioniert die Strava App durch eine optimierte Datenstruktur, um Wege zu empfehlen, die auf aktuellen Bewegungsmustern und meistgewählten Routen basieren. Dadurch entstehen wertvolle Daten zu den Prioritäten und Präferenzen von Städtern. Dabei hat sich z.B. gezeigt, dass Fahrradfahrer sichere Routen bevorzugen, auf denen sie die Umgebung genießen können, anstatt den direktesten Weg zu wählen. Und dass die User mit großer Wahrscheinlichkeit eine ruhige Straße oder einen Fahrradweg nutzen, auch wenn eine geschäftige Straße schneller wäre.

In diesem Video erklärt der Mitbegründer und CTO von Strava die Geschichte hinter Strava Metro.

Informierte Planung von Städten und Transportsystemen

Strava Metro hat bereits mit über 70 Stadtregierungen und Organisationen rund um die Welt zusammengearbeitet; sei es, um zu analysieren, wie sich neue Wege auswirken, um herauszufinden, welche Gebiete dringend einer Veränderung bedürfen und wie diese aussehen könnten oder um erhöhte Investitionen zu rechtfertigen. In Queensland in Australien wurden die Daten z.B. dazu verwendet, um zu beobachten, wie sich ein neuer Fahrradweg auf das Verhalten der Radfahrer auswirkt. In Schottland hat Strava Metro der GoBike-Kampagne in Glasgow dabei geholfen, Daten über eine Straße zu gewinnen, von der angenommen wurde, dass sie bisher nicht von Radfahren genutzt wurde.

Bis jetzt konnten Stadt- und Transportsystemplaner nur auf manuelle Straßenzählungen und nachträgliche Erhebungen zurückgreifen, um die Bewegungsmuster der Städter nachzuvollziehen. Strava Metro ist eine Möglichkeit, effektive, detailreiche und zeitnahe Informationen darüber zu sammeln, wie und wo unmotorisierte Bewegungen im städtischen Raum stattfinden.

Auch wenn die Strava Metro-Community nur ein kleines Abbild der Wege ist, die überall gegangen und gefahren werden, so lassen sich die gesammelten Daten dennoch als Sample nutzen. Idealerweise werden sie mit anderen Informationsquellen ergänzt, um so ein verständliches Bild zu schaffen. Diese so generierten „tiefen Daten“ (Deep Data) können dann genutzt werden, um gezielte Verbesserungen umzusetzen und neue Projekte zu starten.

Im Rahmen der Sustainable Development- und Smart Cities-Ziele hat die Verbesserung der Infrastruktur für Radfahrer und Fußgänger eine Priorität für Städte weltweit. Die bessere Verfügbarkeit und Qualität der unmotorisierten Fortbewegung ist gut für die Gesundheit der Städter, reduziert das Verkehrschaos und die Verschmutzung und trägt zur Lebensqualität und Nachhaltigkeit in den Städten bei.

Dieser Artikel ist eine Übersetzung und erschien im Original auf unserer englischsprachigen Seite.

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