UPDATE - Kooperationsprojekt mit der Hochschule Mannheim

+++ UPDATE - Team gewinnt internationalen Preis

(25.10.2018)
Im Sommer hatten Studierende der Hochschule Mannheim ein Projekt realisiert, das auf Verkehrsdaten der rnv basiert. PAXmotion, so der Projekttitel, ist ein datengestütztes Visualisierungssystem für Verkehrsplaner, um Fahrgastbedürfnisse besser erkunden und verstehen zu können. So lassen sich beispielsweise Fahrgastströme oder Verspätungen von Bus und Bahn bildlich darstellen.

Das Forschungsprojekt gewann den internationalen CityVis Wettbewerb in der Kategorie Research. Dort wurden Visualisierungen urbaner Daten prämiert.

Congratulations!

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Entstehung

Im Frühjahr 2018 entstand die Idee für ein Kooperationsprojekt zwischen der Hochschule Mannheim sowie der rnv. Prof. Dr. Till Nagel, Professor für Informationsvisualisierung an der Hochschule Mannheim, hat die Kooperation für den Sommersemesterkurs „APV - Angewandte Projektarbeit: Visualisierung“, der für Studierende der Informatik sowie der Unternehmensinformatik und Gestaltung offen steht, angeregt. Der Kick-off war Ende März gefolgt durch einen Impulsvortrag durch zwei rnv Mitarbeiter an der Hochschule Mannheim. Bei einem Creative Thinking Workshop in der Ideenwerkstatt der rnv, ausgelegt als Raum für kreatives Arbeiten, Co-Working und Co-Creation, wurden die Ideen für die Projektarbeit Anfang April gesammelt und der Scope für die kommende Umsetzung festgelegt.

IdeenwerkstattCreative Thinking Workshop in der Ideenwerkstatt der rnv (Bild: rnv)

Die Studierenden hatten im Anschluss bis zum Präsentationstag Ende Juni Zeit, die Anwendung zu entwickeln. Durch Präsenztermine an der Hochschule und durch die Verwendung verschiedener Onlinetools, die der Kommunikation und Kollaboration von Projektteams dient, konnte die knappe Zeit von dem zehnköpfigen Studententeam effizient genutzt werden. Ein lauffähiger Prototyp war das Ergebnis.

Die Anwendung

Unter dem Begriff PAXmotion, als Phantasiename aus dem Begriff PAX, der im Verkehrsgewerbe für Passagier verwendet wird sowie dem Begriff „motion“ (Englisch für Bewegung), wurde die Anwendung vorgestellt.
Datengrundlage bildeten die rnv Fahrplandaten im GTFS-Format. Diese werden im Open Data Portal der rnv ca. wöchentlich aktualisiert und sind im Archiv auch als historische Daten hinterlegt. Ergänzend wurden diese Daten mit Fahrgastströmen in rnv Fahrzeugen am Beispiel der Linie 1 in Mannheim verschnitten. Die Fahrgastströme werden in den Straßenbahnfahrzeugen durch Türsensoren ein- und ausstiegsgenau erfasst. Durch Zeitstempel im Datensatz der Fahrgastströme war es auch möglich, Verspätungen haltestellengenau zu erfassen.
Die Daten wurden auf einem interaktiven Tisch, einem sogenannten Smart-Table, visualisiert, sodass sich intuitiv und mit Hilfe einfacher Gesten zeitliche und räumliche Trends bei den Fahrgastströmen abbilden lassen.

ScreenshotScreenshot der Anwendung zu einem späten Entwicklungszeitpunkt (Bild: Hochschule Mannheim)

Als Ergebnis konnten somit für die Linie 1 Verspätungen für den Linienverlauf inklusive der Ein- und Ausstiege je Haltestelle angezeigt werden. Hieraus lassen sich wichtige Erkenntnisse erzielen: Etwa an welchen Haltestellen Verspätungen überdurchschnittlich oft auftreten und ob ein hohes Fahrgastaufkommen dafür vermutlich ursächlich ist.
Die Hochschule Mannheim verfügt über eine Haltestelle der Linie 1. Anhand dieser Haltestelle konnten bspw. Stoßzeiten am Morgen oder Veränderungen des Fahrgastaufkommens im Zeitablauf z. B. aufgrund von Semesterferien plausibel dargestellt werden.
Im Sinne des Data-Minings, also der Auswertung großer Datenmengen zur Identifikation bestimmter Regelmäßigkeiten, liegt der Mehrwert in der Visualisierung insbesondere darin, noch unbekannte Zusammenhänge im Kontext des Fahrgastaufkommens schnell und intuitiv zu entdecken.
Solche Informationen könnten den Verkehrsplanern der rnv in Zukunft wichtige Hilfestellungen bei der Angebots- und Betriebsplanung geben. Rückschlüsse auf Fahrzeuggrößen, Taktfrequenzen und Fahrgastaufkommen in Abhängigkeit zeitlich zu erwartender Stoß- oder Schwachlastzeiten ließe bspw. einen effizienteren Einsatz der Straßenbahnen zu.
Die rnv wird im Showroom des Open Data Portals im Sommer 2018 detailliertere Informationen veröffentlichen.

Wir bedanken uns bei allen Studierenden für die tolle Programmierleistung! Genius!

GruppenbildGruppenfoto vom Präsentationstag mit Prof. Dr. Nagel (5. v. l.), den Studierenden und Mitarbeitern der rnv (Bild: rnv GmbH)

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