Das Berliner Innovationszentrum für Mobilität und gesellschaftlichen Wandel (InnoZ) hat die Smartphone-App modalyzer für die Betriebssyteme iOS und Android auf den Markt gebracht. Die kostenlose App trackt dein Mobilitätsverhalten und gibt dir ein visuelles Feedback über deine zurückgelegten Wege. Noch hat die App nur Nutzerzahlen im niedrigen vierstelligen Bereich, wird aber von den Nutzern durchweg positiv bewertet. Ausnahme: manche klagen über hohen Stromverbrauch, sodass es sinnvoll erscheint, das Tracking nur dann anzuschalten, wenn man mobil ist.
Von modalyzer werden acht verschiedene Verkehrsmittel erkannt, wenn man unterwegs ist. Sie zeichnet super-exakt die Wege auf, manchmal kommt sie mir ein wenig zu penibel vor. Im Beipiel war ich am Sonntag 31 Minuten zwischen Charlottenburg und Pankow unterwegs. Die dritte Etappe, ein Fußweg über 40 Meter, ist der Weg vom Bahnsteig der S-Bahn-Station Hackescher Markt herunter zu den Fahrradparkplätzen.
In einem persönlichen Logbuch werden alle Wege, die du hast tracken lassen, aufgezeichnet und statistisch ausgewertet, aber nur, wenn man vorher die Wege auf Richtigkeit überprüft hat und gegebenenfalls modalyzer korrigiert hat. Bei mir wurden zu hundert Prozent alle Wege korrekt erkannt, allerdings war ich nur mit dem Fahrrad, mit der S-Bahn und zu Fuß unterwegs.
Deine Statistik zeigt dir deinen persönlichen Modal Split, deine Verkehrsleistung in Kilometern, deine Tagesreisedauer und die von dir erzeugten Treibhausgase. Bis hier ist modalyzer nicht viel mehr als eine nette Spielerei, ganz lustig zwar und präziser als andere Mobilitätstracker, aber mehr auch nicht. Die Daten, die du erzeugst, gehören nur dir und – glaubt man der Datenschutzerklärung – das bleibt auch so.
Du hast aber die Möglichkeit, mit deinen Daten Forschungsprojekte zu unterstützen. Eines der Projekte ist RadSpurenLeser des InnoZ. Hier werden das Verkehrsverhalten an der Schnittstelle zwischen Fahrrad & öffentlichem Verkehr in Berlin analysiert. Wenn du also explizit zustimmst, gehen die von dir erzeugten Daten in die Erforschung von inter- und multimodalem Verhalten und deren Auswirkungen auf die Verkehrsmittelnutzung ein. Zur Zeit lassen 83 Teilnehmer ihr Mobilitätsverhalten durch RadSpurenLeser analysieren.
Konkret wird der Frage nachgegangen, in welcher Weise ÖV und Fahrrad im Alltag kombiniert werden und wie die Kombination dieser Verkehrsmittel gefördert werden kann. Von zentraler Bedeutung ist dabei vor allem die Bewertung der Schnittstellen von ÖV und Radverkehr. Fahrradmitnahme in der Bahn, Stellplatzinfrastrukturen an Bahnhöfen und Nutzung von Bikesharing-Angeboten sind hier zentrale Untersuchungsgegenstände.
Wenn du also am Wochenende mal um den See fährst, mit dem Fahrrad zur Arbeit pendelst, ein Schrottrad am Bahnhof stehen hast, Bikesharing nutzt oder dich nur ab 20°C aufwärts in den Sattel schwingst, kannst dich als Proband am Projekt RadSpurenLeser beteiligen, vorausgesetzt du hast ein Smartphone, bist älter als 18 und wohnst in Berlin.
Scheint ganz interessant zu sein, ich probiere die App auch mal aus.
Sehr spannend.
Mich würd ja mal interessieren, ob sich mit dem Projekt auch die durchschnittlichen Reisezeitverluste des Radverkehrs ermitteln lassen, bzw. abschätzen lassen.
Die kürzeste umwegfreie A zu B Entfernung bei gegebener durchschnittlicher Fahrgeschwinigkeit (z.B. ca. 26 Kmh bei Pedelecs) lässt sich im Prinzip doch mit den realen Daten in Bezug setzen, wodurch sich die Reisezeitverlängerungen quantifizieren ließen.
Die Differenz von ‚bestmöglich‘ zu ‚real-existierend‘ (also mit LSA, Wurzelaufbrüchen, Entenmarsch und Bremsen wegen gemeins. Fuss/Radweg oder zu geringer Radien, etc.) ist dann sozusagen der Reisezeit-Verlängerungs-Faktor.
Für muskelbetriebene Fahrräder sind natürlich auch noch Oberflächeneigenschaften incl. Rollreibung zu berücksichtigen. Das würde sich dann aber u.U. sowieso in den Daten zeigen, da dann die Fahrgeschwindigkeit sinkt, womit dann auch die Durchschnittsgeschwinigkeit sinkt und die Reisezeit soch verlängert.
Wenn ich mich da nicht verrechne, dann ist bei ca. Faktor 1,5 nur noch rund die Hälfte der Fläche bei gegebenem Reisezeitbudget im Erreichbarkeitsradius des Radverkehrs.
(s.a.: DIfU, UPI 41)
Wenn es in Deutschland schon keine staatliche Evaluation a la Fietsbalans-2 gibt, dann könnte so eine Anwendung zumindest einige Anhaltspunkte liefern, wo der Radverkehr auf welchen Strecken wie stark verlangsamt wird?
Interessante Überlegungen, Alfons.
Man kann der Presse und u.a. ja auch den aktuell diskutierten STVO-Änderungsvorschlägen des Verkehrsministeriums entnehmen, dass das Thema Effizienz – also z.B. Kürze oder gar Rollwiderstand der Strecken – eigentlich keine Rolle spielt. Bis man also überhaupt bei der Fragestellung ankäme, müsste man harte Lobbyarbeit betreiben.
Derzeit wird immer nur eine seltsame Form der Sicherheit diskutiert, die sich aber weniger an den realen Gefahren orientiert, viel mehr an Ärgernissen aus Autofahrersicht und Grundängsten aus Anfängersicht. Schon Ärgernisse aus Radfahrersicht – dazu würde ich enorme Umwege und miese Oberflächen zählen, aber auch verbreitete Fehlverhaltensweisen unter Autofahrern, benachteiligende Ampelschaltungen etc. – finden überhaupt keinen Eingang in die öffentliche Wahrnehmung.
Erfahrungsbericht nach 4 Wochen:
– App läuft nicht auf dem Fairphone
– App erfasst Wege und klassifiziert Verkehrsmittel überwiegend korrekt
– Fehlerquote nach subjektiver Schätzung 10 %:
a) erkennt regelmäßig nicht das korrekte Verkehrsmittel (Bus/Fuß statt Fahrrad, Fuß statt RE)
b) unterbricht zusammenhängende Fahrradstrecken, weil vorgenannte Fehlklassifizierung stattfindet (z.B. wenn man den Kurfürstendamm entlang radelt, parallel zu einer etwa gleich schnellen Buslinie); reproduzierbare Fehlklassifizierung auf bestimmten Strecken
c) unterbricht zusammenhängende RE-Strecke, weil vorgenannte Fehlklassifizierung stattfindet (technisch bedingt auf offener Strecke haltender und dann schleichender RE wurde als Teilstrecke „Fuß“ klassifiziert)
d) bei Fehlklassifizierung (Rad/Bahn) wird auch die aufgezeichnete Strecke dem Streckenverlauf der Bahn angepasst (z.B. zwischen Hbf. und Zoo), obwohl man parallel dazu in deutlichem Abstand zu den Gleisen gefahren ist
Hab mir die App auch mal testweise runtergeladen, ganz witzige Spielerei. Das mit der Fehlklassifizierung kann ich bestätigen, auch was die gefühlten 10% Fehlerquote angeht. U-Bahnfahrten sind auch schwierig wegen fehlender Internetverbindung.
Auch wenn das meine Statistik komplett zerschossen hat, hab ich mal eine Autobahnfahrt von Berlin nach Dresden getrackt: 190km (wieder unterbrochen wegen diverser Funklöcher) ergeben 25,7 kg Treibhausgase – absolut erschreckend, finde ich! Immerhin waren wir zu fünft im Auto …
Wollte mich registrieren aber die Mail die vor der Freischaltung kommen muss, wird von denen nicht geschickt. Vielleicht gibt’s die Betreiber schon gar nicht mehr.
@velo07: Schau mal in deinen Spam- oder Werbungsordner. Ich hatte anfangs auch Probleme, die Aktivierungsmail zu finden und entdeckte sie dann dort.
@Lars: 25,7 kg geteilt durch 190 macht etwa 0,135 kg pro Kilometer. Dann finde ich den Kilometerpreis an Treibhausgasen im Auto noch moderat. Bei mir wird ein S-Bahnkilometer mit 0,073 kg Treibhausgasen berechnet.
Erfahrungsbericht nach 5 Tagen:
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– wenn korrekt erkannt, dann sehr präzises Tracking sowohl von Streckenlängen als auch Verkehrsmittel-Wechseln (meine Verkehrsmittel bisher: Fußweg, Bus, U-Bahn)
– häufigste Verwechslung bisher: anstelle von Bus wurde 2x Auto erfasst
– seltsamster Fehler: GPS-Abschattung durch eine sehr breite Bahnbrücke/Unterführung sorgte für Aufspaltung von reinem Bus-Track in Bus-Fußweg-Bus
– sehr gut gelöst: Korrektur-Möglichkeit der Einzeltracks mit Anpassung von Verkehrsmittel, Strecke, Dauer plus Kommentar an Entwickler und ggf. Zusammenfassung oder Trennung von Teilstrecken
– offensichtlich werden stark unsinnige Tracks nicht korrigiert: bei mir wurde a) ein Fußweg diagonal durch ein Gebäude und nicht auf die umliegenden Verkehrswege gemappt und b) fuhr der Bus nach einem nicht erkannten Verkehrsmittelwechsel knallharte Luftlinie zum U-Bahn-Ausstiegspunkt
Zwischen-Fazit
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Insgesamt jedoch sehr aufschlussreich, um eine Gefühl für die tägliche Kilometer-„Fresserei“ zu bekommen und vor allem einen Überblick über den tatsächlichen Zeitbedarf zu erhalten. Ich werde es weiter benutzen.
Wieder gelöscht. Leider war die Fehlerquote doch zu hoch. Zudem hat mich gestört, dass ich beim Weg aus der Wohnung zum Auto oder zum Rad einen Fußweg von 50m zurückgelegt habe. Aufgrund diesre vielen kleine Wege wurde ich laut App zum Fußgänger – mein Modalsplit also ziemlich verfälscht. Und um jeden Abend alles zur korrigieren, fehlt mir die Lust.
Interessante App! Habe sie mir heruntergeladen, allerdings scheint sie noch nicht wirklich genau die Daten zu erfassen. Naja mal abwarten – vielleicht wird sie ja noch verbessert.