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Ableitung von Verkehrsinformationen aus Social-Media-Daten

„SocialMedia2Traffic“ nutzt frei verfügbare Social-Media-Daten, um daraus aktuelle Verkehrsinformationen für die Navigation zu bestimmen.

In dem Vorhaben „SocialMedia2Traffic“ werden anhand der Geokodierung von Social-Media-Daten Rückschlüsse auf Verkehrsinformationen wie zum Beispiel die aktuelle Verkehrsdichte und Geschwindigkeit abgeleitet. Denn aktuelle Verkehrsinformationen sind die Voraussetzung für Navigations-Lösungen, um die beste Route und Fahrzeit zu bestimmen. Es gibt jedoch keine frei verfügbaren Verkehrsinformationen auf weltweiter- und Bundesebene. „SocialMedia2Traffic“ nutze frei verfügbare Daten aus sozialen Medien wie zum Beispiel Twitter-Nachrichten, sagt Prof. Zipf, um daraus aktuelle Verkehrsinformationen wie Verkehrsdichte und Geschwindigkeit für die Navigation zu bestimmen.

Rückschlüsse aus Social-Media-Daten, um Verkehrsinformationen zu gewinnen

Das Projekt wird im Rahmen der Förderrichtlinie Modernitätsfonds („mFUND“) mit insgesamt 97.463 Euro durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur gefördert. Es startete am 01.02.2021 und läuft bis zum 31.01.2022. Die Heigit gGmbH (Heidelberg Institute for Geoinformation Technology an der Universität Heidelberg) als Verbundkoordinator und die GIScience Forschungsgruppe (Abteilung Geoinformatik, Universität Heidelberg) als Projektpartner arbeiten Hand in Hand an diesem Projekt.

Die Verkehrsinformationen würden über eine Schnittstelle frei verfügbar bereitgestellt und in den offenen und freien Routingdienst Openrouteservice integriert, sagt Prof. Zipf. Das Ergebnis sei eine bessere Vorhersage der Ankunftszeit in Abhängigkeit von Wochentag und Uhrzeit.

In Form einer Machbarkeitsstudie soll anhand von ausgewählten Regionen gezeigt werden, dass diese zeitabhängigen Verkehrsinformationen im Bundesgebiet und weltweit mit Hilfe von maschinellem Lernen abgeleitet werden können. Diese Informationen sollen je Straßensegment verfügbar gemacht werden. Die Evaluierung der Ergebnisse erfolgt anhand externer offener Referenzdaten. Alle Ergebnisse werden als Open Data und Open Source zur Verfügung gestellt. Damit können die Verkehrsinformationen und weiteren Ergebnisse von jedem genutzt werden.

Weitere Informationen unter https://heigit.org

3594 - Ableitung von Verkehrsinformationen aus Social-Media-Daten
PR/as
Keywords:
GeodäsieGeoinformationGeoGeoinformatikGIHeigitVerkehrsinformationenSocial-Media