enviroCar - Crowdsourcing zur Erhebung von Verkehrsdaten
This is a modal window.
Das Video konnte nicht geladen werden, da entweder ein Server- oder Netzwerkfehler auftrat oder das Format nicht unterstützt wird.
Formale Metadaten
| Titel |
| |
| Serientitel | ||
| Anzahl der Teile | 71 | |
| Autor | ||
| Lizenz | CC-Namensnennung 3.0 Unported: Sie dürfen das Werk bzw. den Inhalt zu jedem legalen Zweck nutzen, verändern und in unveränderter oder veränderter Form vervielfältigen, verbreiten und öffentlich zugänglich machen, sofern Sie den Namen des Autors/Rechteinhabers in der von ihm festgelegten Weise nennen. | |
| Identifikatoren | 10.5446/14850 (DOI) | |
| Herausgeber | ||
| Erscheinungsjahr | ||
| Sprache | ||
| Produktionsort | Berlin |
Inhaltliche Metadaten
| Fachgebiet | ||
| Genre | ||
| Abstract |
|
5
6
7
9
10
11
13
14
15
21
23
25
30
31
32
34
38
39
43
44
45
48
49
50
51
53
54
58
63
66
70
71
00:00
SoftwareOpen InnovationBioinformatikUniformer RaumGeoinformatikComputeranimationVorlesung/KonferenzXML
00:32
Inverser LimesSoundverarbeitungART-NetzKraftVorlesung/KonferenzComputeranimation
02:06
MengeSchnittstelleDatenbus
02:55
Treiber <Programm>Vorlesung/Konferenz
03:30
WhiteboardServerMagnetooptischer SpeicherHidden-Markov-ModellERNA <Programm>InformationDatenbusServerKomponente <Software>SmartphoneRohdatenWeb SiteHumanoider RoboterApp <Programm>Vorlesung/KonferenzXMLFlussdiagramm
04:58
DatenbankSchnittstelleInternetdienstServerVorlesung/Konferenz
05:24
SchnittstelleHumanoider RoboterApp <Programm>GeschwindigkeitSchnittstelleGeradeXML
06:11
DatenaufzeichnungRouterLaufwerk <Datentechnik>Vorlesung/Konferenz
06:38
APIServerHTTPUploadingGruppoidInformationsmodellierungKomponente <Software>Open SourceURLUploadingServerXML
07:18
GeschwindigkeitEinflussgrößeServerVorlesung/Konferenz
07:36
ServerWEBGeschwindigkeitInformationStatistische AnalyseChipkarteHydrostatischer AntriebHöheRuhmasseSmartphoneFlussdiagramm
09:07
InformationStatistikStatistikerAlgorithmusVorlesung/Konferenz
09:30
ZugriffStreckeHumanoider RoboterApp <Programm>InternetInformationProgrammierspracheStatistikStatistische AnalyseUniformer RaumGRADEVersion <Informatik>InternetNetzadresseSystemplattformSmartphoneHumanoider RoboterPhysikalische GrößeStreckeServerSoundverarbeitungWeb SiteComputeranimation
14:31
App <Programm>QuellcodeGoogleApp <Programm>Vorlesung/Konferenz
14:54
SoftwareentwicklerSystemplattformWorkplace ShellGeodateninfrastrukturValidierungDatenanalyseAbleitung <Topologie>KommunikationCharakteristik <Algebra>InformationSoftwareAnwendungssoftwareRichtungKomponente <Software>SystemplattformSoftwareentwicklerDatenanalyseAbleitung <Topologie>XMLComputeranimation
16:57
DatenbankAlgebraisch abgeschlossener KörperRichtungWeb ServicesGeodateninfrastrukturVorlesung/Konferenz
17:43
Open InnovationHardwareZugriffServerOpen SourceApp <Programm>Web SiteTwitter <Softwareplattform>World Wide WebYouTubeHardwareInformatikZugriffLogischer SchlussDatenerhebungServerKomponente <Software>Open SourceSystemplattformTwitter <Softwareplattform>VerkehrsaufkommenE-MailGeoinformatikYouTubeComputeranimation
19:04
Hausdorff-RaumRichtungBericht <Informatik>Physikalische GrößeSenderAnonymisierungKerndarstellungApp <Programm>Vorlesung/Konferenz
22:50
Computeranimation
Transkript: Deutsch(automatisch erzeugt)
00:07
Vielen Dank. In meinem Vortrag stelle ich das Envirocar-Projekt vor. Das ist ein Projekt, was wir intern bei der Firma 502 North betreiben. Ursprünglich auch in, oder weiterhin auch in enger Kooperation mit der Uni Münster, dem Institut für
00:22
Geoinformatik dort, haben einige weitere Partner auch da mit drin involviert. Und im Prinzip geht es uns darum, ja auch zu schauen, was gibt es für weitere Möglichkeiten an Daten zu kommen. In unserem Fall jetzt in diesem Projekt geht es um Verkehrsdaten. Das heißt, wir haben
00:41
zunächst mal so einen Ausgangspunkt, verschiedene Fragen, die sich Autofahrer, Stadtplaner und ähnliche Leute, die mit dem Straßenverkehr zu tun haben, ja beschäftigen. Ein Fahrer fragt sich, wie ist mein Emissionsprofil im Vergleich zu anderer Fahrer? Wie viele Schadstoffe habe ich durch meinen Fahrstil, die ich ausstoße durch mein Fahrverhalten?
01:00
Welchen Einfluss hat mein Fahrstil auf CO2-Emissionen? Wo kann ich besser werden? Wo bin ich vielleicht schlechter als andere? Wo ist das Benzin geblieben? Also an welchen Stellen verliert man da besonders Geld? Wo gibt es denn besondere Probleme? Nicht nur auf den individuellen Fahrstil bezogen, sondern beispielsweise auch im Straßenverkehr innerhalb der Stadt. Wo sind da vielleicht Punkte, wo ja Sachen
01:23
besser gemacht werden können durch andere Planungen, vielleicht der Verkehrsfluss verbessert wird, um da dann auch Einfluss auf CO2-Emissionen oder andere Emissionen zu nehmen, wie Lärm? Was für einen Effekt hat eine Temporreduzierung von 70 auf 50, wenn man das Limit in der Stadt komplett runtersetzt auf so einem Bereich von 50? Hat das Einflüsse?
01:43
Was kann man daraus kriegen? Dann auch ein Thema, wie wirken Fahrbahnschwellen, Hindernisse, also alle Arten von Verkehrsberuhigungsmaßnahmen dann auch? Wie wirkt das auf den Kraft- und auch die Lärmemissionen von Autos? Gibt es da Einflüsse? Und beliebige andere Fragen, die sich
02:00
so aus diesem gesamten Bereich der Verkehrsdaten prinzipiell ableiten lassen. Vielleicht Verkehrsdaten, es geht auch um Fahrzeugdaten letztlich und die Ausgangsposition für dieses Projekt ist der sogenannte OBD2-Bus oder die OBD2-Schnittstelle innerhalb
02:20
von Autos. Das ist eine standardisierte Schnittstelle, die ist mittlerweile seit Jahren Pflicht in neu zugelassenen Autos, auch in Deutschland. Und was man machen kann, man kann solche kleinen Geräte nehmen, das sind relativ günstige Geräte, die kann man standardisiert in bestimmte Ställe im Auto einstecken und
02:41
kann damit die internen Daten, die Messdaten des Autos anzapfen. Also ein Auto hat mittlerweile jede Menge verschiedener Sensoren und diese Daten werden intern im Auto über einen bestimmten Bus übertragen und über diese Schnittstelle kann man an diese Daten rankommen, die sind ohne Weiteres zugreifbar. Diese Adapter machen letztlich nichts anderes als die Daten dann für
03:03
andere Geräte, in diesem Fall über Bluetooth zugreifbar zu machen, sodass man dann die Daten auslesen kann. Meist sind die Stecker hier irgendwo da im Bereich des Lenkrades, unterhalb des Lenkrades, da kann man das Ding dann reinstecken, man muss also gar nicht an den Motorraum ran und kann dann an diese Daten rankommen. Das Ganze ist erstmal so nichts Neues, es gibt auch andere Apps,
03:24
die es in Appstores schon gibt, womit man seine Fahrzeugdiagnose durchführen kann, auch einzelne persönliche Informationen, aber uns geht es jetzt in diesem Projekt vor allem auch darum, diese Daten dann wiederum zugänglich zu machen im Rahmen von so einem Crowdsourcing-Ansatz, dass man Informationen über den Verkehr innerhalb einer Stadt, über den Verkehrsfluss,
03:43
dass man da gut rankommen kann. So, das grobe Konzept, das sieht folgendermaßen aus, wir haben hier unser Auto, da haben wir unseren Adapter drin, haben eine App auf dem Handy, die dann damit reden kann und dann werden die Daten auf den Server gepackt und da können die Daten dann im Sinne auch von Open Data
04:02
zugegriffen werden über eine Website oder auch die Rohdaten, die dann an andere interessierte Bürger, Wissenschaftler, die Verwaltung oder auch Industrie gehen können. Das heißt, das ist so der grobe Arbeitsfluss. Hier geht es mal ein bisschen genauerer Blick auf diese Architektur. Das heißt, wir setzen auf dieses OBD2-Interface,
04:22
also dieser Kasten, das sind Komponenten, die sich im Auto befinden. Da setzen wir auf diesen standardisierten Stecker, stecken da unseren Adapter rein. Das ist diese Box hier, da haben wir dann diesen Übersetzer gewissermaßen zwischen diesen autointernen Bus und Bluetooth und haben dann hier unser Smartphone, momentan Android Phones,
04:42
wo dann eine kleine App drauf läuft, die dann über Bluetooth sich mit diesem Adapter verbinden kann und dementsprechend regelmäßig diese Daten auslesen kann. Dann haben wir die Sachen, sobald sie im Smartphone sind, können wir damit relativ einfach umgehen. Ganz einfach, über Mobilfunknetz können die dann über ganz normale Internetverbindungen an den Server geschickt werden.
05:02
Der Server empfängt die Daten, kann das schön in der Datenbank speichern und von da ausgehend können wir dann beliebige Dienste aufsetzen, in diesem Fall jetzt einen Datenzugriffsdienst, mit dem die Daten dann wiederum integriert werden könnten, Clients, wo dann der Nutzer die Daten visualisieren kann, aber auch beispielsweise Analysen durchführen kann.
05:22
So ganz kurzen Blick auf diese Schnittstelle, diese OBD2-Schnittstelle, die ist vorgeschrieben für die Benzinfahrzeugeabbaujahr 2001, beziehungsweise Euro-Norm 3 oder besser, für Dieselfahrzeuge ab 2003 und für LKWs ab 2005. Das heißt, diese Autos haben diese Schnittstelle
05:41
und können da entsprechend auch ausgelesen werden. Die App, die dann sich über diese Bluetooth-Adapter mit diesen Daten verbindet, ist momentan auf Android basierend. Das sind hier so ein paar Screenshots. Das heißt, der Nutzer kann sich hier registrieren, einloggen, Settings bearbeiten.
06:02
Beispielsweise hat er dann auch so eine Statusanzeige, aktuelle Geschwindigkeit. Im Prinzip, da sind wir noch in der Arbeit, welche CO2-Emissionen entstehen, was für ein Auto ist es gerade. Und dann beispielsweise auch, wenn man so einen Track aufgenommen hat, also so eine Route, so eine Datenaufzeichnung abgeschlossen hat,
06:21
kann man hier Start-Endpunkt dieser Route, die Dauer, was für ein Auto war das, wie weit ist man gefahren und kann dann diese Daten auch an den EnviroCar-Server übertragen, um sie dann in dieses Daten-Repository einzuspielen. Der EnviroCar-Server, der verfügt momentan über eine REST-API.
06:44
Darüber haben wir so eine Funktion wie Nutzerverwaltung. Der Upload der Daten kann darüber erfolgen, aber auch der Datenzugriff. Die Dokumentation ist komplett offen. Die Komponente ist auch Open-Source-Software. Die Dokumentation dieser API kann man sich unter dieser URL anschauen.
07:01
Da ist dann wirklich beschrieben, welche Operationen habe ich, welche Ressourcen sind auf diesem Server verfügbar, wie ist die Struktur der Daten und was kann ich dann im Prinzip, wie kann ich diese Daten in meiner Anwendung dann am Ende einbinden. Ganz grober Blick aufs Modell. Das hier sind eher administrative Ressourcen, die wir drauf haben,
07:20
aber was entscheidend ist, wir haben unsere Messungen auf dem Server als Ressourcen. Phänomen, das ist das, was wurde beobachtet, das kann beispielsweise die Drehzahl sein, das kann die Geschwindigkeit sein. Track, das ist dann im Prinzip diese Aneinanderreihung von Positionsangaben. Die Positionsangaben, die werden aus dem Smartphone genommen,
07:40
das heißt, da benutzen wir die eingebauten GPS-Empfänger in den Smartphones. Und Sensor, das ist dann in diesem Fall unser Auto, das diese Daten misst und entsprechend dann auch über diese Bluetooth-Schnittstelle dann dem Nutzer zugänglich macht. Die Envirocar-Website ist der Einstiegspunkt.
08:02
Da gibt es einerseits Informationen, wie kann ich meine Daten oder wie kann ich Envirocar in meinem Auto selber anwenden. Mit einem kleinen Video wird das erklärt. Man kann sich seine Tracks anschauen oder auch interaktive Karten, wo dann wirklich die Daten genauer noch mal
08:22
exploriert werden können. Wir haben hier auch einzelne Profile, das heißt, man kann dann beispielsweise schauen, welche Wege man selbst zurückgemacht hat und man kann dann auch seinen eigenen Tracks sich anschauen, schauen, wo habe ich jetzt in diesem Fall hohe Geschwindigkeiten erzielt, wo war ich langsam.
08:42
Da hat man also ein ganzes Maß an Informationen, die man sich anschauen kann. Wenn man diese Daten hat, kann man anfangen, statistische Analysen zu machen, Auswertungen. Das heißt, zum Beispiel kann man hergehen und solche Analysen machen über die Lärmemission.
09:02
Wie strahlt das aus? Das ist dann abgeleitet aus der Drehzahl. Je höher die Drehzahl, desto höher ist der Lärm des Motors, zumindest im Stillstand. Man kann daraus Informationen ableiten. Da kommt es dann aber auch auf den Fachwissenschaftler an, der mit diesen Daten arbeiten muss und sagen muss, welche Analysen sind sinnvoll und wo muss ich vielleicht
09:22
besondere statistische Algorithmen, statistische Verfahren anwenden, damit man mit den Daten auch korrekt umgeht. Aus dem Grund ist auch beispielsweise die Beteiligung der Uni Münster, insbesondere der Geostatistiker, um den Herrn Pebes mal von besonderer Bedeutung. Da haben wir beispielsweise aus dem Kontext auch ein Package
09:41
für R. R ist eine Programmiersprache für statistische Analysen und Framework, mit dem man sehr, sehr viel an statistischen Analysen durchführen kann. Und da haben wir eine Verbindung im Prinzip etabliert, dass man diese Daten dort einladen kann, um dann seine Analysen, alle möglichen statistischen
10:00
Verfahren stehen dort bereits zur Verfügung, auf den Daten durchzuführen. Dann ein kleines, interessantes, was uns bei den Daten relativ früh aufgefallen ist. Wir haben hier eine große Hauptstraße. Wir haben hier CO2-Konzentration, CO2-Ausstoß uns angeschaut.
10:21
Wir haben hier eine große Hauptstraße. Wir haben hier so hellgrüne Punkte. Das heißt, wir haben relativ wenig Auffälligkeiten. Wir haben hier aber auf einmal eine kleine Wohnstraße, wo wir viel höhere CO2-Ausstöße festgestellt haben im Vergleich zu der großen Hauptstraße. Die Frage, warum ist das so? Und da haben wir ein bisschen gerätselt und sind dann
10:41
darauf gekommen, die Straße ist verkehrsberuhigt. Und wir haben hier diese Speedbumps. Das heißt, die Autos bremsen, beschleunigen wieder. Dadurch haben wir natürlich den ruhigeren Verkehr. Aber es gibt immer wieder die Beschleunigungsvorgänge. Und genau zu diesem Zeitpunkt wird dann natürlich der CO2-Ausstoß erhöht. Das sind kleine Effekte, die da relativ einfach dann aus solchen Daten explorativ zu erkennen sind.
11:05
Ganz wichtig ist natürlich auch das Thema Datenschutz. Das heißt, man möchte natürlich nicht, dass jeder im Netz sofort sehen kann, wo bin ich gerade langgefahren, wo bin ich gerade unterwegs. Deshalb ist es zunächst mal so, dass die Tracks selbst
11:20
nur erst mal für den einzelnen Nutzer verfügbar sind. Plus, wenn man möchte, kann man sie für einzelne Freunde, haben wir es genannt, freigeben. Das heißt, man kann so ein Freigabesystem nutzen. Aber wenn man mit den Daten ein bisschen was analysieren will, braucht man natürlich mehr als die eigenen Daten. Es kommt hier auch auf eine große Datenmenge an. Das heißt, wir versuchen auch, das System jetzt in die Breite zu bringen,
11:41
um einfach viele Nutzer anzusprechen. Und da geht es dann darum, dass man bei den Daten gewissermaßen zum Grad anonymisieren muss. Das heißt, wir müssen verhindern, dass die Daten mit einer bestimmten Nutzerkennung in Verbindung gebracht werden können, wenn sie allgemein zugegriffen werden. Und wir müssen natürlich auch Start und Zielpunkt von Autofahrten verschleiern.
12:02
Weil ansonsten bringt das nichts, wenn wir den Nutzernamen rauslöschen, aber immer sehen, der ist bei der Adresse losgefahren, kann man genauso gut Rückschlüsse ziehen. Das heißt, da werden dann beispielsweise Anfangs- und Endstrecke abgeschnitten, bestimmte Wartezeiten eingehalten, bevor die Daten ins System gehen, um einfach sicherzustellen, dass individuelle Daten
12:21
nicht rückgeschlossen werden können. Das ganze Projekt basiert auf Open-Source-Software. Das heißt, wir haben bei GitHub die entsprechenden Repositories. Da findet man den Server, die Website, auch zur Anzeige einzelner Sachen. Es gibt da auch das Paket für die R-Anbindung.
12:42
Es gibt die Envirocar-App, die auf dem Android-Phone läuft. Also da kann man einsteigen und wer da Interesse hat, auch mit reinzuschauen, sehr herzlich eingeladen. Das ist im Prinzip auch der Sinn des Ganzen, dass wir diese Sachen wirklich offen halten wollen, damit die Sachen auch weiterentwickelt und auch gegebenenfalls an individuelle Anforderungen angepasst werden können.
13:05
Um das ganze Projekt zu starten, hatten wir auch eine Crowdfunding-Kampagne durchgeführt, das war erst im letzten Jahr gelaufen. Haben damit so einen Startbetrag erhalten, mit dem man so ein System in einer ersten Version aufbauen konnte. Das hat sehr, sehr gut geklappt.
13:21
Also wenn man da gute Ideen auf solche Plattformen einbringt, kann man auch sehr, sehr schön erste initiale Finanzierungen erhalten. Und jetzt ein Blick, wenn Sie sagen, Envirocar, das interessiert mich. Ich möchte auch gerne mal ein bisschen mehr wissen über mein Fahrverhalten. Ich möchte gerne mal reinschauen, was brauche ich, um mitzumachen?
13:41
Das ist gar nicht so viel eigentlich. Diese OBD2-Adapter, also diese kleinen Kästchen, die gibt es sehr, sehr günstig im Internet zu kaufen. Es gibt die China-Importe für um die unter 50 Euro, die offiziell zugelassen, kosten ein bisschen mehr, aber sind im Prinzip auch noch sehr, sehr erschwinglich.
14:01
Auf der Envirocar-Seite gibt es auch Kombinationen, Angaben, welche Adapter wurden schon mit welchen Autotypen getestet, um sicher zu gehen, dass es funktioniert. Da können wir aber auch gerne noch Tipps geben, wo man schauen kann, was da gut ist, welche Adapter sich da als robust erwiesen haben. Die Informationen gibt es auf jeden Fall.
14:21
Dann braucht man ein Smartphone. Momentan ist das System leider noch auf Android beschränkt. Wir schauen schon, wie wir das erweitern können. Das ist eigentlich einer der wichtigsten nächsten Schritte auch. Aber zumindest mit Android-Phones funktioniert das Ganze. Die App selbst ist im Google Play Store kostenlos verfügbar.
14:41
Wie gesagt, der Source Code ist aber auch in unserem GitHub-Repository drin. Da kann auch jeder draufgucken und sehen, was da auf dem Handy abläuft, was da mit den Daten gemacht wird und wie das Ganze da zusammenhängt. Welchen Nutzen hat das Ganze? Für den Einzelnen ist es auf jeden Fall zunächst mal interessant zu schauen,
15:01
wie ist mein Fahrverhalten, wo gibt es bei mir Optimierungspotenzial. Interessant ist dann aber eigentlich dieser Open-Data-Aspekt, dass wir dadurch eine relativ günstige Plattform schaffen können, mit der man solche Daten sammeln kann. Und dann, sobald man einen größeren Datenbestand hat, kann man dann natürlich reingehen und schauen,
15:21
welche Analysen sind dafür machbar. Das heißt, Wissenschaftler als Datennutzer sind dann im Prinzip in unserer Zielgruppe, um zu schauen, wie kann man aus diesen gemessenen Daten wirklich weitere Informationen ableiten. Öffentliche Einrichtungen im Rahmen dieses Schlagwortes Citizen Science, das heißt, wie kann ich den Bürger in öffentliche Entscheidungsprozesse einbeziehen?
15:40
Wie kann ich auch die Erfahrung und den Alltag des Bürgers einbeziehen, um bestimmte Kenntnisse über den Alltag in der Stadt, in meinem Umfeld zu erleben? Das heißt, wenn da beispielsweise in Städten eine Sensibilisierung Richtung Verkehr und Umwelt erfolgen soll, ist das beispielsweise eine Plattform, die relativ kostengünstig dann, wie gesagt,
16:01
die Komponenten sind nicht teuer, übertragen werden kann. Genauso gut natürlich Softwareentwickler, die ihre eigenen Anwendungen auf diesen Datenbeständen, auf diese API aufsetzen möchten. Und andererseits natürlich aber auch, dass man beispielsweise an diesen Komponenten immer eingeladen ist, mitzuarbeiten. Das heißt, wir freuen uns immer, wenn jemand das
16:20
mit anderen Autos, mit neuen Adaptertypen testet, um einfach diese Software weiter voranzubringen. Zum Ausblick. Es gibt hier ein paar Baustellen, auf denen wir jetzt aktiv sind. Das heißt, wir wollen diese Plattform stärker erweitern. Das heißt, mehr Daten, das ist eigentlich eins der wichtigsten Ziele.
16:41
Dann aber auch diese Datenanalyse. Ich hatte R schon angerissen. Damit auch den, ja, weitere Erfahrung, weitere Tools zu entwickeln in so einer Art Community-Prozess. Dementsprechend auch die Community zu erweitern. Jeder, der so einen Datenbeitrag leisten möchte, ist da sehr, sehr willkommen. Case Studies im Rahmen,
17:01
beispielsweise mit Kommunen durchzuführen, wie die an diesen Daten interessiert sind, aber auch halt an diesem expliziten Aspekt Umwelt und Verkehr. Da ein bisschen Awareness, ein bisschen Kooperation mit dem Bürger anzielen möchten. Wir haben auch Richtung USA mit dem Hunter College in New York eine Kooperation am Start. Und natürlich auch die GDI-Integration.
17:22
Das heißt, dass wir auch schauen möchten, wie kann man jetzt das Ganze mit den Sensor-Web-Standards des OGC anbieten. Das ist kein großer Schritt mehr. Wir haben die Datener Datenbank. Da ein SOS draufzusetzen wird nicht das große Ding sein. Ebenso mit dem WPS, mit dem Web Processing Service, dass man dann wirklich auch das Ganze Richtung GDI treiben kann, um die Daten da standardbasiert zu integrieren.
17:43
Als Zusammenfassung, wir haben mit Envirocar eine Plattform, um wirklich zusätzliche Daten zu erfassen. Das soll nicht irgendwelche offiziellen Datenerhebung zu Verkehrsdichte oder ähnlichem ersetzen. Es ist vielmehr eine komplementäre Datenquelle, mit der man über Verkehrsverhalten Schlüsse ziehen kann.
18:02
Basierend auf diesem Crowdsourcing-Prinzip, die Hardware ist nicht wirklich teuer. Da kann man relativ günstig die Sachen aufbauen. Datenschutz ist wichtig. Habe ich kurz angerissen. Und dann halt, wie gesagt, dass wir nicht nur an der Datensammlung interessiert sind, sondern auch an den Werkzeugen, mit denen man diese Daten analysieren kann.
18:22
Der Zugriff auf die Daten ist offen. Das heißt, wir verwenden da die Open Database License. Die Komponenten sind genauso Open Source. Das heißt, insbesondere das Server und die App, da kann jeder reinschauen, mitarbeiten und anpassen. Dass es ihm da seinen Anforderungen entspricht.
18:41
Weitere Partner, wie gesagt, das Institut für Geoinformatik. Esri hat sich auch beteiligt. Die Contera sowie auch die Technische Uni Dresden. Envirocar.org, das ist die Seite. Wir sind auch auf Twitter, auf YouTube. Da gibt es ein Video auch dazu. Das ist aber auch über Envirocar.org zu erreichen. Und entsprechend per E-Mail sind wir auch jederzeit.
19:00
Freuen wir uns, wenn es da Fragen gibt, bei denen wir weiterhelfen können. Damit möchte ich mich für die Aufmerksamkeit bedanken. Und freue mich auf eventuelle Fragen. Wir bedanken uns erst mal für den tollen Vortrag. Und eröffnen gleich die Fragen. Erst mal hier vorne.
19:22
Meine Frage geht in Richtung Anonymisierung und Datenschutz. Also ihr seid ja jetzt der Serverbetreiber. Und wenn ich das richtig verstanden habe, ist jeder Einzeltrack nachvollziehbar, wenn auch irgendwie verschleiert, auf welcher Art noch immer. Und ihr gebt die Daten, diese Einzeltracks, weiter an jeden, der freigegeben hat.
19:42
Der, der die für irgendeine gewisse Nutzergruppe freigegeben hat. Genau, also im Prinzip, der Nutzer kann entweder entscheiden, ich möchte die genauen Tracks für mich selbst oder an bestimmte andere. Das entscheidet aber der Nutzer. Der kann das auch namentlich benennen. Das ist nicht an bestimmte Gruppen. Und das andere, diese anonymisierte Datentyp,
20:02
der ist im Prinzip komplett offen. Meine Frage wäre, wenn diese App jetzt zusätzlich zu den GPS-Positionsdaten auch noch die anderen Handy-Sensor-Daten senden würde,
20:21
also Accelerometer und auch die GPS-Höhe, dann könnte man ja auch ein Höhenmodell berechnen aus den Daten, wenn man genug hat, genug Tracks. Macht ihr das oder ist das angedacht oder könnte ich jetzt, hast du ja gesagt, kann jeder ändern die App, das einfach reinbauen, dass das geht? Das wäre kein großes Problem, weitere Daten da aufzunehmen. Und dann müsste man gucken, wenn das für die Community interessant ist,
20:41
könnte man das auch wirklich in den Kern mit übernehmen. Da müsste man einfach mal genauer noch drüber reden, wer da vielleicht noch weitere Interessen hat. Aber dann wäre das relativ gut zu übernehmen. Gibt es weitere Fragen? Sehr interessanter Vortrag, finde ich super spannend.
21:02
Ich habe mal eine Frage. Wann wurde das Projekt sozusagen öffentlich gestartet und wie haben sich da die Nutzer in der Zwischenzeit entwickelt? Die Beta-Phase haben wir jetzt im Dezember letzten Jahres, November, Dezember, angegangen. Die Nutzerzahlen habe ich jetzt leider keine konkreten.
21:20
Könnte ich aber noch mal in der Pause gleich mich eher schlau machen. Meine Frage geht bezüglich des Adapters. Das ist ein Diagnose-Adapter eigentlich für die Werkstatt. Und ich habe mich auch mal damit beschäftigt. Da hieß es aber, diese Adapter darf während der Fahrt nicht eingesteckt sein.
21:43
Hat sich das inzwischen geändert oder? Müsste ich noch mal auch Rücksprache halten mit unseren Kollegen. Ich weiß, dass es relativ lange Diskussionen mit Adapter-Herstellern gab, um zu schauen, was ist da machbar. Also bei den China-Importen, das ist ja sowieso so ein Thema von der rechtlichen Seite, wie die zu nutzen sind.
22:01
Ich bin mir nicht ganz sicher, wie das jetzt bei den anderen ist. Aber ich weiß, dass es da Gespräche gegeben hat, wie das zu einzuwerten ist. Könnte ich aber auch noch den Kontakt herstellen zu den Kollegen, die das genauer betreut haben. Gibt es weitere Fragen? Das sehe ich erst mal nicht. Dann hätte ich noch eine Frage, wie eigentlich so die geografische
22:20
Verteilung der bisherigen Tracks ist, ob sich das mehr auf Münster konzentriert mit einzelnen Sprenkern oder? Momentan sind wir sehr regional gestartet. Das heißt, in Münster haben wir eine relativ gute Basis. Wir haben jetzt einzelne Partner in Dresden beispielsweise, wo es jetzt kommt. Es ist aber momentan noch eine regionale Initiative und versuchen
22:40
jetzt gerade solche Konferenzen wie die Vostkiste zu nutzen, um einfach das System bekannt zu machen und dann weitere Leute zu finden, die da Interesse haben, die Daten beizutragen.