Vom Auftrag zum Konzept

Das Open Data Projekt dauerte rund ein Semester. In dieser Zeit mussten wir viel schuften, um zu diesem Resultat zu gelangen. Auf dieser Seite können Sie sich ein Bild davon machen, wie ein solches Projekt aufgebaut ist.

Inhaltsverzeichnis
  1. Der Auftrag
  2. Die Ideenfindung
  3. Die Visualisierung
  4. Kritischer Rückblick auf das Projekt
  5. Datenquellen

Der Auftrag

In der Veranstaltung „Durchführung eines Open Data Projekts“ geleitet durch Dr. Matthias Stürmer, soll eine Visualisierung von Open Data erstellt werden. Für diesen Auftrag stand rund ein Semester zur Verfügung. Um etwas geordneter zu erklären wie wir vorgegangen sind, haben wir ein Konzept erstellt, dass unser Vorgehen von Beginn des Semester an aufzeigen soll.

Die Ideenfindung

Grundlage dafür war die Wahl eines geeigneten Datacoaches. Bei der Vorstellung der verschiedenen Datacoaches am 9.März, präsentierten viele spannende Unternehmen ihre zur Verfügung stehenden Daten. Schlussendlich entschieden wir uns für eine Zusammenarbeit mit Christian Loosli von Bernmobil. Sowohl die Daten der Bernmobil, als auch die Person Christian Loosli schienen perfekt zu uns zu passen. Vor allem in der Anfangsphase waren wir dankbar für seine Ratschläge. Einige unserer ersten Ideen waren aufgrund der zur Verfügung gestellten Daten nicht umsetzbar. So konnte beispielsweise eine Aufteilung der verkauften Tickets auf die einzelnen Wochentage nicht ausgeführt werden, da die Daten nur auf eine Kalenderwoche genau periodisiert wurden. Dieser Fakt verhinderte auch eine Koppelung der verkauften Tickets mit dem Wetter, da die Wetterlage innerhalb einer Woche zu volatil gewesen wäre, um hiermit schlüssige Ergebnisse zu erzielen. Ausserdem scheiterte auch unsere Idee, die Ticketverkäufe mit den Spielen der Berner Young Boys und dem SC Bern zu verknüpfen, da diese Ereignisse jeweils tägliche Ticketdaten benötigt hätten.

Nun war uns also bekannt, dass wir eine Visualisierung suchen mussten, die nicht abhängig vom genauen Zeitpunkt der Ticketverkäufe ist. Daher konzentrierten wir uns mehr darauf, in welche Zieldestinationen die Tickets von den drei Haltestellen aus verkauft wurden. Bei den drei Haltestellen handelt es sich um Bern Guisanplatz, Bern Wankdorfplatz und Bern Wankdorfcenter.

Die drei Haltestellen liegen nahe beieinander. Der Abstand zwischen den Haltestellen Bern, Guisanplatz und Bern Wankdorfcenter beträgt 340 Meter. Derjenige zwischen Bern, Wankdorfcenter und Bern, Wankdorfplatz 400 Meter und derjenige zwischen Bern, Guisanplatz und Bern, Wankdorfplatz 740 Meter. Die Haltestelle Bern, Guisanplatz wird von den Tramlinien 8 und 9, vom 40er Bus und vom Moonliner1 bedient. Bei der Haltestelle Bern, Wankdorfcenter haltet nur die Tramlinie 9 und der 40er Bus und bei der Haltestelle Bern, Wankdorfplatz sind es die Tramlinie 9, sowie der 40er Bus und der Moonliner1.

In der Umgebung der drei Haltestellen befindet sich unter anderem der PostFinance Tower, die Post Finance Arena (Heimstädte des SCB), das Berner Expogelände, das Stade de Suisse (Heimstädte des BSC YB) und das Wankdorfcenter (grosse Shopping Mall). Diese fünf Orte können als Hauptgründe für eine Anreise zu den drei Haltestellen angesehen werden.

Die Visualisierung

In einem nächsten Schritt mussten wir uns die Fähigkeiten erarbeiten, um überhaupt eine solche Visualisierung gestalten zu können. In unzähligen Tutorialvideos und auf unzähligen Webseiten trainierten wir uns die wichtigsten Fähigkeiten an, um unsere Visualisierung der Bernmobil Daten durchzuführen. Dabei gab es auch einige Stunden Arbeit, die sich später als nutzlos herausstellten. Die erste grosse Herausforderung bestand darin, eine passende Schweizer Karte zu finden. Daher suchten wir Geo-Daten vom Geo-Admin Portal der Schweizerischen Eidgenossenschaft. Die Daten die wir hier erhielten, versuchten wir mit QGIS auf unsere Ansprüche anzupassen. Dies klappte nicht wie gewünscht, also mussten wir unsere Suche fortsetzen. Nach einiger Zeit fanden wir eine geeignte Anleitung, wie wir aus den Geo-Daten eine Topo-Json Datei erstellen können. Die Anleitung finden Sie auf dieser Seite, welche wir auf der Github-Bibliothek gefunden haben. Ein erster Schritt der Visualisierung war also vollendet. Das Resultat stellte uns für eine kurze Zeit zufrieden.

visualisierung

Nun mussten wir nur noch die 159 Rohdateien anpassen, damit diese nach unseren Erwartungen fachgerecht benutzt werden konnten. Hierzu mussten wir uns zuerst im Klaren sein, was wir alles brauchen und welche Informationen wir für unsere Visualisierung vernachlässigen können. Wir konzentrierten uns auf die Anzahl der Tickets, die Herkunft der Tickets, die Zieldestination der Tickets und auf die Kalenderwoche, in der die Tickets verkauft wurden. Dazu komprimierten wir die 159 Rohdateien in einem langatmigen Verfahren zu einer einzigen Datei. Nun mussten wir noch die Codierung der Zieldestination auf unsere Schweizer Karte anpassen. Dies geschah, indem wir die verwendete DIDOK-Nummer, durch die BFS-Nummer ersetzten.

Kritischer Rückblick auf das Projekt

Die Datenvisualisierung brachte uns einige Einblicke in den Absatzmarkt von Bernmobil. Trotzdem existieren einige Punkte die verbessert werden müssten, damit man mehr aus den Daten lesen könnte. Aus unserer Sichtweise wäre eine zeitlich genauere Einordnung der einzelnen Ticketverkäufe äusserst wichtig. Hieraus könnte Bernmobil auch stark profitieren. Der Zusammenhang zwischen Niederschlagsmenge und verkauften Kurzstreckentickets, könnte zu Marketingzwecken ausgenutzt werden. Auch der Zusammenhang zwischen Events und der Anzahl verkaufter Tickets bei der Bernmobil könnte bestimmt werden. Im fortschreitenden Prozess der Digitalisierung, muss selbstverständlich die Existenz dieser Ticketautomaten hinterfragt werden. Die Smartphone Quote in der Schweiz liegt bei 78% und bereits 2015 wurden beispielsweise im Ticketautomaten Bern, Wankdorfplatz nur noch 7643 Tickets verkauft oder täglich nur rund 20 Tickets. Daher wäre eine Analyse der Ticketverkäufe aus den App-Daten in Zukunft sicher zielführender. Auch die Bernmobil könnte aus diesen Daten Nutzen schöpfen. Denn je präziser das Wissen über den Verkauf von Tickets ist, desto genauer können Marketingangebote auf die Zielkundensegmente abgestimmt werden.

Vor, während und nach der Erstellung dieser Visualisierung, gab es immer wieder Probleme. Nach der Beschreibung der erfolgreichen Gestaltung einer Visualisierung von Open Data, muss auch etwas Platz sein, für ein etwas kritischeres Resümee auf eben dieses Projekt:

  1. Einen ersten Rückschlag mussten wir bei der Betrachtung der Rohdaten hinnehmen. Diverse Ideen unsererseits konnten nicht umgesetzt werden, da unsere Ansprüche an das gelieferte Datenset zu hoch waren. Wir erwarteten bei einem Verkehrsbetrieb eine genauere Datenführung. Die Ticketverkäufe konnten erst auf Stufe Kalenderwoche unterschieden werden. So konnte beispielsweise unsere Idee, die Ticketverkäufe mit Wetterdaten zu verknüpfen (Sonnenscheindauer, Niederschlagsmenge, Temperatur) nicht durchgeführt werden, da die Ticketverkaufsdaten zu unpräzise waren.
  2. Die Ankunftsorte in den Rohdaten waren äusserst präzise. Es wäre möglich gewesen, die Ankunftsorte nach einzelnen Haltestellen in der Schweiz zu unterscheiden. Zur Reduktion der Komplexität, mussten wir jedoch den Detailierungsgrad der Ankunftsorte etwas nach unten schrauben und unterteilten die Ankunftsorte jeweils nur noch nach verschiedenen Gemeinden. Hier entnahmen wir unserer Visualisierung natürlich etwas Qualität.
  3. Diese Reduktion verfälschte das Resultat vor allem in der Gemeinde Bern und den unmittelbaren Nachbarsgemeinden von Bern. Denn die Bernmobil stellt ihren Kunden einige Spezialtickets zur Verfügung. Eines davon ist das Kurzstreckenticket. Dieses berechtigt den Kunden drei Haltestellen zurück zu legen. Da aber im Umkreis unserer drei Haltestellen die drei nächstgelegenen Haltestellen ebenfalls in der Gemeinde Bern liegen, verfälschte dieses Spezialticket unsere Visualisierung nicht. Was uns aber Probleme bereitete, war das Zweizonenticket, welches den Kunden dazu berechtigt in der Zone 100 und 101 des Stadtverkehrnetzes von Bern umherzufahren. Das Zweizonenticket ermöglichte es also Kunden die Gemeindegrenze von Bern auch zu verlassen. Da jedoch die Bernmobil über keine genaue Daten verfügt, wo der Kunden aussteigt, konnten wir die Zweizonentickets nicht genau zuordnen. Einfachheitshalber nahmen wir die Zweizonenverkäufe zur Gemeinde Bern hinzu. Hier hätte es vielleicht eine andere Idee gegeben. Falls Sie eine passende Idee hätten, können Sie sich bei den App-Entwicklern melden.

Datenquellen

Selbstverstänlich erhalten Sie auf dieser Seite auch alle Rohdaten der Bernmobil. Sie können diese 159 Exceldateien hier in einer zip-Datei herunterladen.


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