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[Visualisierungen] Call a Bike-Fahrten in Frankfurt, Stuttgart, Hamburg, München und Kassel 2014-2017

Hamburg Bikesharing Visualisierung Fahrradverleihsystem
Berechnete Call-a-Bike Fahrten in Hamburg 2014-2017 (Auszug) | Daten: CC-BY Deutsche Bahn AG, OdbL OpenStreetMap contributors
Die heute vorhandenen Möglichkeiten zur digitalen Datenerhebung können auch in der kommunalen Radverkehrsplanung Anwendung finden. Fahrradverleihsysteme können hierbei einer von mehreren Datenlieferanten sein. Die aus Call a Bike-Ausleihdaten der Jahre 2014-2017 generierten Karten zeigen das Nutzerverhalten exemplarisch für Frankfurt, Stuttgart, Hamburg, München und Kassel auf (und sehen auch noch gut aus).

Wir zählen Kfz, keine Menschen.

Die Planung von Zielnetzen oder die Erarbeitung von Konzeptionen für den Fuß- und Radverkehr fußt auch heute noch häufig mangels belastbarer Daten über die genauen Wege der Radfahrenden auf einer mangelhaften Datengrundlage. Nur selten werden die heutigen Möglichkeiten einer datenbasierten Verkehrsplanung angewandt. Mittlerweile können durch die Nutzung von GPS-Daten insbesondere Rückschlüsse für das Nebennetz getroffen werden, welches mit den herkömmlichen Erhebungsverfahren bislang nur unvollständig erfasst wird. Radverkehrsstärken werden heutzutage häufig nur punktuell manuell erfasst, d.h. es wird vor Ort an einzelnen Tagen gezählt, oder an fest installierten Radverkehrszählstellen automatisch erhoben. Aufgrund der geringen Anzahl der lassen sich hieraus jedoch nur eingeschränkte Rückschlüsse für das gesamte Stadtgebiet ziehen.

Radverkehrszählstelle Göttingen Erhebung
Radverkehrszählstelle am e-Radschnellweg in Göttingen (Hauptbahnhof-Nähe) – Foto: Philipp Böhme @ QIMBY.netCC0 1.0

Die heute vorhandenen Möglichkeiten zur digitalen Datenerhebung können auch in der kommunalen Radverkehrsplanung Anwendung finden. Empfohlen sei zu diesem Thema dieser anwendungsorientierte Leitfaden der TU Dresden zur Nutzung von -generierten Radverkehrsdaten.1

können hierbei einer von mehreren Datenlieferanten sein. Sie ermöglichen hierbei jedoch nur ein eingeschränktes Bild, da häufig nur Start und Zielort aufgezeichnet werden. “Dies liefert vor allem für den Fall Start=Ziel wenig bis keinen Aufschluss über die gewählten Routen. Auch ist zu vermuten, dass Leihfahrräder vorwiegend in Innenstädten oder für fest definierte Kurzstrecken im Rahmen einer Wegekette genutzt werden. Folglich können die regulären täglichen Wege eines monomodal Radfahrenden nicht mit abgebildet werden. Jedoch können Daten aus Verleihsystemen andere Datensätze sinnvoll ergänzen.”2

Trotz dieser Einschränkungen können Daten aus Fahrradverleihsystemen spannende Einblicke bieten, da sie in einigen Städten bereits mehrere Jahre rückwirkend vorliegen und zudem Radfahrende nicht erst zur Nutzung entsprechender Apps (BikeCitizens, ) angeregt werden müssen.

Constantin Müller (@ubahnverleih) hat auf Basis der Ausleihdaten des DB-Bikesharinganbieters Call a Bike, welche über das  OpenData-Portal der Deutschen Bahn zu beziehen sind, Karten über die Fahrtenhäufigkeit zwischen einzelnen Ausleihstationen generiert. Die bereitgestellten Daten enthalten nicht die genauen Fahrtverläufe, aber die Koordinaten der Stationen, an denen die Fahrräder ausgeliehen und wieder abgegeben wurden. Mit diesen Daten und der OpenSource Routing Engine Graphhopper können die vermutlich gefahrenen Routen abgeschätzt werden (Hintergrundinformationen zu den technischen Details). Basis für die Visualisierungen sind rund zehn Millionen Ausleihvorgänge. Nicht enthalten sind jene, bei denen der Ausleih- und Rückgabevorgang an derselben Station stattfand sowie die Ausleihen an Stationen, die im zur Verfügung gestellten Datensatz fehlten.

Call a Bike Frankfurt am Main

Call A Bike Ausleihvorgänge Frankfurt Visualisierung Bikesharing Routen 2014 2015 2016 2017
Berechnete Call-a-Bike Fahrten in Frankfurt am Main (2014-2017) | Daten: CC-BY AG, OdbL contributors

Call a Bike

Stuttgart Radverkehr Routen Bikesharing Call a Bike 2014 2015 2016 2017
Berechnete Call-a-Bike Fahrten in Stuttgart (2014-2017) | Daten: CC-BY Deutsche Bahn AG, OdbL OpenStreetMap contributors

StadtRad

Stadtrad Call A Bike Ausleihvorgänge Hamburg Visualisierung Bikesharing Routen 2014 2015 2016 2017
Berechnete Call-a-Bike Fahrten in Hamburg (StadtRad) (2014-2017) | Daten: CC-BY Deutsche Bahn AG, OdbL OpenStreetMap contributors

Call a Bike München

München Radverkehr Routen Bikesharing Call a Bike 2014 2015 2016 2017
Berechnete Call-a-Bike Fahrten in München (2014-2017) | Daten: CC-BY Deutsche Bahn AG, OdbL OpenStreetMap contributors

Kassel Radverkehr Routen Bikesharing Call a Bike 2014 2015 2016 2017
Berechnete Call-a-Bike Fahrten in Kassel (Konrad) (2014-2017) | Daten: CC-BY Deutsche Bahn AG, OdbL OpenStreetMap contributors
  1. Franke, A.; Lißner, S. (2017): Big Data im Radverkehr. Ein anwendungsorientierter Leitfaden zur Nutzung von smartphone-generierten Radverkehrsdaten. Technische Universität Dresden, Professur für und Professur für Verkehrspsychologie. November 2017
  2. Franke und Lißner 2017, S. 15
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Martin Randelhoff

Herausgeber Zukunft Mobilität.
Studium der Raumplanung an der TU Dortmund, Studium der Verkehrswirtschaft an der TU Dresden.
Ist interessiert an innovativen Konzepten zum Lösen der Herausforderungen von morgen insbesondere in den Bereichen urbane Mobilität, Verkehr im ländlichen Raum, Wirkung autonomer Fahrzeugsysteme und nachhaltige Verkehrskonzepte.

Kontaktaufnahme:

Telefon +49 (0)351 / 41880449 (voicebox)

E-Mail: randelhoff [ät] zukunft-mobilitaet.net

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Thomas

Das erste Bild des Artikels zeigt Hamburg und nicht – wie in der Bildunterschrift angegeben – Frankfurt. LG

Markus

In München wird Call-a-bike räumlich stark eingeschränkt genutzt, was dem Geschäftsgebiet von call-a-bike entspricht – nur innerhalb des Mittleren Rings. Dabei bleiben Stadtteile mit hoher Bevölkerungs- und Arbeitsplatzdichte außen vor, wie z.B. die Parkstadt Schwabing. Call-a-bike hinkt hier der städtebaulichen Entwicklung um einige Jahre hinterher; das MVG-Rad läuft ihm den Rang ab …

In der Wissenschaft vollzieht sich gegenwärtig der Übergang von einer überwiegend ingenieurswissenschaftlich und ökonomisch geprägten Verkehrsforschung hin zu einer transdisziplinären Mobilitätsforschung, wenn auch langsam und bislang noch ohne eine angemessene Institutionalisierung von Forschungskapazitäten. …
Die traditionelle Verkehrsforschung befasste sich aus angebotsorientierter Perspektive vorrangig mit der Bereitstellung von infrastrukturellen Kapazitäten und der entsprechenden Lenkung der Verkehrsnachfrage, wobei ein besonderes Augenmerk auf dem Autoverkehr lag. Als Leitdisziplinen galten dabei lange Zeit die Ingenieurs- und Wirtschaftswissenschaften. Die inzwischen veränderte Terminologie von der Verkehrs- zur Mobilitätsforschung, steht für erweiterte Forschungsinhalte und die Hinzunahme sozialwissenschaftlicher Disziplinen und Methoden. Der Fokus liegt dabei auf dem alltäglichen Mobilitätsverhalten und den ihm vorgelagerten Bedürfnissen, Motivationen und Handlungsoptionen.

Wo bleibt eigentlich die Mobilitätspolitik? Eine kritische Auseinandersetzung mit Defiziten und Chancen der deutschen Politik und Forschung zu Verkehr und Mobilität. Informationen zur Raumentwicklung, Heft 2.2015

Die TU-Dresden fungiert meinem Dafürhalten als bloßer Zulieferer für das rein ökonomisch und ingenieurswissenschaftlich basierte Gestern der Mobilitäts- und insb. der Radverkehrspolitik. Dass sie sich dazu der Instrumente der Digitalisierung bedient, macht das Festhalten am Gestern nicht besser.
Vielmehr nimmt die TU Dresden unter dem Vorwand einer digitalen Datenerhebung systematisch einen großen Teil der besonders für die Nachhaltigkeit des Verkehrs relevanten Bevölkerung nicht zur Kenntnis, d.h. ganze Bevölkerungsgruppen werden von der Planung ausgeschlossen. Die Kommunen werden, man kennt das von der vom BMVI verordneten “Radinfrastruktur” wie Schutzstreifen etc, mit “billig, billig, modern, modern” gelockt.

Wie Radverkehr als Teil einer kommunalen bzw urbanen Mobilitätsstrategie geplant werden kann, das zeigt z.B. die Stadt Oslo.

Oslo [in 2013 began the] development of a cycling strategy. Spacescape has been involved as a consultant in this work and began the process with a thorough examination of Oslo cyclists. We looked at such aspects as, what is the bike modeshare? Who are the cyclists? Are there differences between neighbourhoods? Between women and men? Between children and adults? To develop this knowledge we used questionnaires, cyclist observations, interviews with principals, and image surveys with different types of cyclists. This formed the foundation of the Bicycle Strategy that Spacescape has developed for the city.

To further broaden our knowledge, Spacescape conducted an analysis of Oslo’s cycling network. Factors such as accessibility, safety, target points, density, etc. were analysed and showed that Oslo’s cycling network was very sparse with low mobility and safety. These shortcomings were paradoxically greater in the main cycle path network than the cycle network as a whole. The analysis also showed where the need for improvement was greatest and where there was a need for new links for potential cyclists.

Oslo invests 0,5 Bn USD on bicycle infrastructure

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