Mit Big Data den Stau vermeiden

stark befahrenes Autobahnkreuz in einer städtischen Umgebung
Bildquelle: architektur-gebäude-fahrzeuge-stadt-1837176 / pixabay.com/de/architektur-geb%C3%A4ude-fahrzeuge-stadt-1837176 / Pexels /CC0

Von Zeit zu Zeit ist Big Data in aller Munde, vor allem wenn es wieder einmal darum geht, dass eine Firma Daten ihrer Kund_innen oder Benutzer_innen gesammelt und/oder weitergegeben hat. In diesen Fällen fällt kein gutes Licht auf Big Data. Dabei gibt es aber doch einige Szenarien, in denen Big Data durchaus eine positiven Effekt haben kann. Wie etwa bei der Verkehrsplanung bzw. Stauvermeidung.

Funktionsweise

Die Stauvermeidung bzw. Verkehrsplanung mittels Big Data funktioniert, indem unterschiedliche Daten gesammelt und anschließend entsprechend ausgewertet werden. Je nach Anbieter bzw. Projekt handelt es sich dabei um verschiedene Daten, die für die Vorhersagen verwendet werden. Dazu zählen etwa:

  • Daten aus Routenabfragen von Navigationssystemen: durch die unterschiedlichen Routenabfragen soll erkannt werden können, wieviele Autos sich auf den entsprechenden Routen befinden, worauf die Navigationssysteme dann entsprechend reagieren könnten (etwa durch die Wahl einer Alternativroute)
  • Daten aus Sensoren, Kameras und dergleichen: Sensoren befinden sich v.a. bei Autobahnen an vielen Punkten, etwa bei Tunnels, genauso wie Kameras. Mit diesen könnte man auch die Anzahl der Autos, welche diese passieren, auswerten und den Verkehr daraufhin entsprechend leiten.
  • Vernetzte Autos: Auch die Autos selbst liefern Daten, die dann entweder von einer zentralen Stelle gesammelt und ausgewertet werden könnten oder die Kommunikation erfolgt gleich unter den Autos selbst. In diesem Fall würden die Autos untereinander den Verkehr regulieren.

Vorteile

Die Auswertung unterschiedlicher Daten kann für den Verkehr und die Verkehrsplanung sehr wertvoll sein. Denn das Wissen über beliebte Routen, Zeiten von erhöhtem Verkehrsaufkommen, Auftreten von Unfällen oder anderweitige Beeinflussungen der Verkehrsströme ermöglicht ein gezielteres Reagieren auf die jeweiligen Situationen. Damit wären einerseits vielleicht bauliche Maßnahmen besser plan- und abwickelbar und andererseits Verkehrsströme effektiver leitbar. Somit könnte das genervte Warten in Staus in Zukunft vielleicht der Vergangenheit angehören.

Nachteile

Wo und wann immer Daten gesammelt werden, können diese auch für andere Zwecke als die ursprünglich gedachten verwendet werden. Es sollte somit immer festgelegt werden, was mit den gesammelten Daten passieren darf, d.h. wie und von wem sie verwendet werden dürfen. Denn das Verwenden von Daten für die Verkehrsregulierung ist das eine, wenn diese Daten dann aber für andere Dinge verwendet werden wie etwa automatische Geschwindigkeitsüberwachung, Anlegen eines Bewegungsprofils und dergleichen, ist das eine ganz andere Sache

Fazit

So wie ich das sehe, geht die Tendenz im Moment immer mehr in Richtung Vernetzung. Navigationssysteme beziehen schon seit einiger Zeit die Routenabfragen ihrer Kundschaft und die Tageszeit in die Berechnung der optimalen Routen mit ein. Und die Kameras, die auf Autobahnen überall zu finden sind, dienen auch schon vielfach dazu um bei stockendem Verkehr die Geschwindigkeitsbeschränkungen anzupassen. Bleiben noch die Bedenken wegen des Anfertigens von Bewegungsprofilen und die Möglichkeit der automatischen Geschwindigkeitsüberwachung. Wobei: wenn die Autos dann ohnehin autonom fahren, kann man auch nicht mehr zu schnell fahren. Was mich in dem Zusammenhang jedoch schon interessieren würde, ist, wer eigentlich das Bußgeld bezahlen muss, wenn das autonom fahrende Auto doch einmal zu schnell fährt. Ich habe da zwar schon eine Idee, aber die gefällt mir nicht wirklich.

 

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