Mit Daten von 40 Mio. Handy-Nutzern Verkehrsströme exakt messen

Mit Daten von 40 Mio. Handy-Nutzern Verkehrsströme exakt messen

Verkehrszählung war gestern. Motionlogic ist heute. Statt ungenauer Stichproben erfasst die Telekom-Tochter exakte Verkehrsströme in Deutschland, weil sie die Handys der 40 Millionen Mobilfunk-Kunden ihrer Muttergesellschaft auswerten kann. Anhand der Einbuchungen in die Mobilfunkzellen entlang der zurückgelegten Strecken können die Techniker die Routen genau nachverfolgen. Für FOCUS hat das Berliner Unternehmen erstmals die Wohnorte der Pendler ermittelt, die täglich nach Frankfurt fahren. Danach wohnen im Durchschnitt 44 Prozent der Verkehrsteilnehmer auf den Straßen der Mainmetropole nicht in Frankfurt, sondern pendeln morgens in die Stadt. Die größten Anteile am täglichen Strom haben das nahegelegene Bad Vilbel und die Taunus-Gemeinde Oberursel. Fast 4 Prozent reisen jeden Morgen aus der Landeshauptstadt Wiesbaden an und 2 Prozent nehmen Distanzen von mehr als 50 Kilometern Luftlinie in Kauf, darunter auch viele Fernpendler aus Köln, Düsseldorf, Kassel oder Saarbrücken.

Bildschirmfoto 2015-12-20 um 22.07.44„Verkehrsplaner haben nun erstmals genaue Daten, woher die Menschen auf ihren Straßen kommen“, erklärt Motionlogic-Datenspezialist Norbert Weber ein Einsatzgebiet, das übrigens mit den Datenschützern genau abgesprochen ist. „Die Daten sind natürlich anonym. Wir lassen auch die letzte Zahl der Postleitzahl weg, damit keine Rückschlüsse auf einzelne Personen möglich sind“, erklärt Weber. Sind in einem Bezirk weniger als 30 Menschen lokalisiert, werden die Messungen ebenfalls gelöscht.

Anders als Internetunternehmen wie Google werden keine Daten aus lokalen Funknetzen (W-Lans) oder Handy-Sensoren ausgelesen, sondern nur das Einbuchen des Handys in eine Mobilfunkzelle. Aus den Mobilfunkverträgen stammen zusätzlich Angaben zum Geschlecht und zum Alter, das auf 10-Jahresschritte zusammengefasst wird. „Die Zahlen zeigen auch: Männer fahren überwiegend Auto, Frauen lieber Bus und Bahn“, sagt Weber.

Kapazitäten für ÖPNV planen

Die Daten zeigen auch, wann und wie sich die Menschen innerhalb einer Stadt bewegen, damit Kapazitäten für öffentliche Verkehrsmittel besser geplant werden. „Erstmals können wir anhand der Wohnorte auch sehen, ob es sich um Touristen oder Einwohner der Stadt handelt, die wahrscheinlich regelmäßig fahren“. Ein weiteres Einsatzgebiet ist die Planung der Standorte und Öffnungszeiten lokaler Geschäfte. „Wir sehen, wann wie viele Menschen an einem Laden vorbeigehen. Einige Telekom-Shops in Kroatien haben daraufhin eine Stunde früher geöffnet – und ihre Besucherzahl um 13 Prozent erhöht“, erzählt Weber.

Die möglichen Anwendungsfälle für die Daten gehen aber weit darüber hinaus. Tourismusgebiete können Reisenden in Echtzeit anzeigen, wie lange die Schlange am Skilift gerade ist. Interessant ist auch der Einsatz in der Verkehrsleitung: Staus können vorhergesagt und Autofahrer rechtzeitig umgeleitet werden. „Theoretisch geht alles. Zum Beispiel könnte gezeigt werden, ob es am Strand noch freie Plätze gibt“.

Noch steht die Telekom-Tochter mit ihren 25 Mitarbeitern ganz am Anfang. Obwohl es technisch möglich ist, werden die Daten noch nicht in Echtzeit erhoben, weil die benötigten Rechnerkapazitäten sehr hoch sind. Ein wichtiger Faktor sind auch die Datenschutz-Bedenken in der Bevölkerung. Das hat schon zum Abbruch eines Projektes in Nürnberg geführt, weil es Streit um die vorherige Information der Bürger ab. „Dabei haben wir deutliche höhere Datenschutz-Standards als im Ausland. Die Bundesdatenschutzbeauftragte ist mit unserem Vorgehen einverstanden“, sagt Weber.

Google und Apple wissen mehr

Google oder Apple, mit deren Betriebssystemen etwa 90 Prozent aller Smartphones laufen, wissen viel mehr über die Wege ihrer Nutzer. Google erkennt nicht nur den aktuellen Aufenthaltsort, sondern anhand der Bewegungen und Erschütterungen des Smartphone auch, ob ein Nutzer gerade mit dem Auto, dem Fahrrad oder zu Fuß unterwegs ist. Apple zeigt die zuletzt aufgesuchten Orte sogar auf jedem iPhone an, was den meisten Nutzern gar nicht bewusst ist.

Wie immer bei Datenschutzprojekten steht die Freigabe persönlicher Daten dem Nutzen aus den erzeugten Anwendungen gegenüber: Wer die exakten Verkehrsangaben in Google Maps nicht mehr missen mag, gibt Google seine eigenen Bewegungsdaten. Nur dann ist es möglich, solch genauen Angaben zum Verkehr zu machen. Bei öffentlichen Projekten der städtischen Verkehrsplaner liegt die Akzeptanzschwelle meist viel niedriger, selbst wenn am Ende alle Einwohner von der Nutzung der Daten in Form von weniger Staus profitieren.

Die Wohnorte der Frankfurt-Pendler

Und hier nun die Liste der Wohnorte der Frankfurt-Pendler im Umkreis bis 250 Kilometer. Die Werte umfassen auch alle umliegenden Orte, deren vier ersten Ziffern der Postleitzahlen mit dem angegebenen Ort übereinstimmen.

PLZ Stadt Anteil an Pendlern, die nach Frankfurt fahren, in Prozent
6111 Bad Vilbel 7,6347
6144 Oberursel 7,2863
6113 Nidderau 5,3293
6347 Maintal 4,4628
6519 Wiesbaden 3,9968
6135 Bad Homburg 3,9430
6571 Hofheim 3,8651
6326 Neu-Isenburg 2,8770
6345 Hanau 2,8744
6118 Karben 2,8388
6579 Hattersheim 2,6760
6306 Offenbach 2,4757
6581 Bad Soden / Eppstein 2,3665
6119 Rosbach / Niddatal 2,1402
6429 Darmstadt 1,9139
5512 Mainz 1,7518
6330 Dreieich 1,7270
6138 Friedrichsdorf 1,7018
6120 Wölfersheim/Reichelsheim 1,6941
6116 Friedberg / Hs. 1,6862
6123 Bad Nauheim 1,6563
6577 Kelkheim 1,6203
6583 Liederbach/Kriftel 1,6061
6454 Mörfelden-Walldorf 1,5415
6545 Kelsterbach 1,3690
3551 Butzbach 1,1416
6357 Gelnhausen 1,1379
6147 Kronberg 1,1148
6542 Rüsselsheim 1,0579
6551 Idstein 0,9220
6322 Idstein 0,8867
6367 Altenstadt 0,8495
6146 Königstein / Ts. 0,8157
6543 Flörsheim / Main 0,7900
6576 Eschborn 0,7217
6369 Limeshain 0,7119
6552 Bad Camberg / Niedernhausen 0,7085
6311 Rodgau 0,7060
3539 Gießen 0,6526
6561 Selters / Ts. 0,6444
6316 Mühlheim / Main 0,6436
6332 Rödermark / Egelsbach 0,6294
6348 Bruchköbel 0,5505
6523 Taunusstein / Hochheim 0,5422
6358 Linsengericht 0,5115
6547 Raunheim 0,4712
6312 Dietzenbach 0,4619
6365 Büdingen 0,4024
6350 Seligenstadt 0,3985
6127 Wehrheim 0,3491
6456 Nauheim 0,3377
6434 Griesheim 0,3274
6351 Hainburg 0,3104
6368 Ortenberg 0,2935
6452 Groß-Gerau 0,2924
6546 Ginsheim-Gustavsburg 0,2784
5527 Oppenheim 0,2590
3541 Pohlheim 0,2481
3639 Steinau 0,2310
6315 Heusenstamm 0,2188
6317 Obertshausen 0,2178
6582 Schwalbach / Ts. 0,2134
6363 Birstein 0,1989
6366 Nidda 0,1815
6362 Bad Soden Salmünster 0,1808
3503 Marburg 0,1736
3542 Lich / Langgöns 0,1725
6584 Sulzbach / Ts. 0,1648
6559 Dornburg 0,1639
6555 Limburg / Lahn 0,1620
6126 Neu-Anspach 0,1540
3544 Linden / Hessen 0,1511
5529 Saulheim 0,1391
6359 Biebergmünd 0,1380
6462 Bensheim 0,1374
6354 Ronneburg 0,1355
6457 Büttelborn 0,1334
6374 Aschaffenburg 0,1292
6483 Babenhausen 0,1258
6439 Groß-Biberau 0,1225
6375 Alzenau 0,1192
6352 Erlensee 0,1148
6816 Mannheim 0,1127
6433 Weiterstadt 0,1045
6360 Wächtersbach 0,1000
3604 Fulda 0,0980
6373 Aschaffenburg 0,0955
3638 Schlüchtern 0,0711
5647 Bad Marienberg 0,0689
6379 Karlstein am Main 0,0680
6125 Usingen 0,0676
6353 Mainhausen 0,0664
3610 Flieden 0,0588
6560 Elz / WW. 0,0579
5641 Montabaur 0,0553
3546 Staufenberg 0,0550
5067 Köln 0,0541
6534 Eltville 0,0522
5541 Bingen 0,0514
5554 Bad Kreuznach 0,0483
6558 Hadamar / Diez 0,0467
3564 Schöffengrund 0,0442
3563 Ehringshausen 0,0431
6377 Mömbris 0,0411
3527 Kirchhain / Neustadt 0,0408
6912 Heidelberg 0,0393
3614 Hofbieber 0,0380
5528 Nierstein 0,0378
6361 Bad Orb 0,0365
6485 Schaafheim 0,0361
5526 Nieder-Olm 0,0359
6382 Elsenfeld 0,0342
3611 Neuhof 0,0337
6438 Reichelsheim 0,0332
5559 Rüdesheim 0,0307
6562 Altendiez 0,0273
3543 Wettenberg 0,0272
6482 Groß-Umstadt 0,0270
6380 Kleinostheim 0,0256
6376 Großostheim 0,0253
6431 Pfungstadt 0,0251
6734 Speyer 0,0242
6687 Konken 0,0230
5521 Ingelheim am Rhein 0,0220
3545 Lollar 0,0217
6472 Michelstadt 0,0195
6946 Weinheim (Bergstraße) 0,0195
6386 Großwallstadt 0,0194
3560 Solms 0,0180
6437 Ober-Ramstadt 0,0171
6475 Eberbach 0,0165
5607 Koblenz 0,0159
7613 Karlsruhe 0,0159
6532 Aarbergen 0,0158
3532 Laubach 0,0154
3562 Hüttenberg 0,0150
6436 Mühltal 0,0148
3557 Wetzlar 0,0145
6387 Hösbach 0,0144
5557 Sprendlingen 0,0143
3574 Herborn 0,0141
3613 Großenlüder 0,0128
6464 Heppenheim 0,0124
3575 Greifenstein 0,0124
6473 Höchst / Odenwald 0,0122
3609 Künzell 0,0120
4021 Düsseldorf 0,0107
6383 Sulzbach am Main 0,0104
6480 Dieburg 0,0099
6536 Geisenheim 0,0092
3462 Frielendorf 0,0091
6537 Oestrich-Winkel 0,0089
6706 Ludwigshafen 0,0087
6381 Mainaschaff / Stockstadt 0,0086
3413 Kassel 0,0082
6392 Walldürn 0,0080
7019 Stuttgart 0,0080
5762 Hachenburg 0,0079
6393 Wörth am Main 0,0079
3615 Burghaun 0,0076
6468 Lautertal 0,0073
6435 Reinheim 0,0072
5524 Wiesbaden 0,0066
5543 Gau-Algesheim 0,0065
6458 Biebesheim 0,0063
6467 Zwingenberg (Bergstraße) 0,0061
6754 Worms 0,0059
5523 Alzey 0,0056
6384 Laufach 0,0055
3616 Dippertz 0,0053
6484 Groß-Zimmern 0,0053
3461 Schwalmstadt 0,0053
5429 Trier 0,0050
9783 Frammersbach 0,0046
3632 Kirtorf 0,0046
5545 Gensingen 0,0044
5645 Westerburg 0,0041
6538 Rüdesheim am Rhein 0,0035
3578 Weilburg 0,0030
6378 Obernburg 0,0030
3576 Sinn 0,0030
3568 Dillenburg 0,0026
3612 Eichenzell 0,0026
5548 Kirchberg / Hunsrück 0,0026
6465 Lorsch 0,0026
3608 Hünfeld 0,0026
6385 Bessenbach 0,0024
5546 Simmern/Hunsrück 0,0023
9787 Wertheim 0,0023
6466 Alsbach-Hähnlein 0,0021
5761 Altenkirchen 0,0020
3507 Gladenbach 0,0020
5635 Nastätten 0,0020
6743 Neustadt an der Weinstraße 0,0020
3530 Grünberg (Hessen) 0,0015
5637 Nassau 0,0013
3561 Aßlar 0,0010
6876 Hockenheim 0,0010
9707 Würzburg 0,0010
6862 Lampertheim 0,0008
5729 Burbach (Siegerland) 0,0007
6539 Walluf 0,0007
6474 Breuberg 0,0007
3508 Ebsdorfergrund 0,0007
9105 Erlangen 0,0007
3571 Eschenburg 0,0007
6765 Kaiserslauten 0,0007
3628 Oberaula 0,0007
5629 Ochtendung 0,0007
6872 Schwetzingen 0,0007
5707 Siegen 0,0007
5312 Bonn 0,0005
6530 Bad Schwalbach 0,0003
3635 Herbstein 0,0003
6391 Klingenberg / Main 0,0003
6611 Saarbrücken 0,0003

Retweets

Jetzt retweeten

Kommentare zu "Mit Daten von 40 Mio. Handy-Nutzern Verkehrsströme exakt messen"