Willkommen hier zurück auf der Bühne 2 zum letzten Vortrag in dieser Session. Abschließend werden uns Alex und Tobias zeigen oder demonstrieren, wie mit Open Street Map die Verkehrswende begleitet werden kann. Viel Spaß und bevor ich es

jetzt wieder vergesse, ihr könnt sehr gerne eure Fragen direkt in den Fragentap reinschreiben, bis in circa 20 Minuten. Viel Spaß. Willkommen zu unserem Vortrag mit Open Street Map die Verkehrswende begleiten. Wir sind Tobias Jordans und Alex Seidel. Wir kommen aus Berlin, wo Verkehrswende ein sehr wichtiges Thema ist, das uns am Herzen liegt. Wir sind

außerdem passionierter USM-Mapper und um beides zusammenzubringen gibt es seit circa zwei Jahren die USM Verkehrswende Gruppe in Berlin. Heute wollen wir euch davon berichten, woran wir gearbeitet haben und was uns aufgefallen ist, mit einem Fokus auf die Datenfelder Fahrradständer, Parkraum, Radwege und Gehwege. Doch zuerst, warum das ganze? Die

Verkehrswende braucht gute Daten für bessere Auswertungen, für bessere Bürgerbeteiligung und Umsetzung von Maßnahmen und eine aktive Zivilgesellschaft, also engagierte Bürgerinnen, die ehrenamtlich helfen mit Datenbeschaffung und Ideen. Und USM kann beides, nämlich

Daten und Ehrenamt. Aber lasst uns das konkreter machen anhand ein paar Beispielen. Lasst uns starten mit Fahrradständern. Aus Sicht der Verkehrswende sind Fahrradständer ein sehr wertvolles Puzzlestück. Sie sind vergleichsweise einfach zu planen und umzusetzen. Sie geben dem

Fahrrad Sichtbarkeit im öffentlichen Raum. Und wenn sie gut umgesetzt sind, wie im Beispiel, dann schützen sie die Sichtachsen aller Verkehrsarten, Rad, Fuß und Auto. Aus Sicht des Taggings gibt es bei Fahrradständern nicht viel zu tun. Es ist bereits gut etabliert und besondere Empfehlungen für Fahrradständer im Seitenraum der Fahrbahn oder für Lastenräder

können gut ergänzt und erklärt werden. Die nächste gute Nachricht ist, dass es großen Bedarf gibt an guten Daten. Unsere Erfahrung ist nämlich, dass es keine oder kaum offizielle Daten zu Fahrradständern gibt, vor allem aber keine Daten, die aktuell sind, georeferenziert und einheitlich attributiert. Das verlangsamt am Ende die Verkehrswende.

Und hier kommen ein paar Beispiele im Schnelldurchlauf. Immer dann, wenn Fahrradständer geplant werden, ist es sehr hilfreich, den Bestand vor Augen zu haben. Das gilt für Bürgerinnen, die ihre Vorschläge für Radbügel abgeben sollen, wie hier im Beispiel bei der Stadt Aachen und natürlich für die Umsetzungsplanung in der Verwaltung. Angebote, die die Intermobilität fördern möchten,

hier zum Beispiel BNHW, haben ein großes Interesse an Daten zu Fahrradständern. Im besten Fall können sie dann das Routing zum Fahrradständer optimieren. Die Infostelle Fahrradparken am Bahnhof hilft Kommunen bei der Planung und Finanzierung von Radabstellanlagen an Bahnhöfen. Und auch hier fehlen die

deutschlandweiten guten Daten für die Bestandsanlagen. Auf der Website kann man daher Daten verifizieren und ergänzen. Dort wird übrigens auch eine Studie zitiert, laut der es in den nächsten zehn Jahren 1,5 Millionen Fahrradabstellplätze mehr an Bahnhöfen braucht. Mein letztes Beispiel bleibt im Unfeld der Bahnhöfe, geht aber

in einen ganz anderen Ansatz. In Baden-Württemberg wurden im Rahmen der Bestandserfassung der Barrierefreiheit von Haltestellen auch Fahrradständer erfasst. Diese Open Data sollen bald in den USM importiert werden und dann auch dort gepflegt werden. Ein tolles Beispiel, dass die USM Daten bereichern wird. Aber es ist nicht so, dass es gar keine Daten gibt.

Für Neukölln zum Beispiel bekommen wir jährlich eine CSV-Datei mit den neu gebauten Fahrradständern. Und für alle Zuhörer aus der Verwaltung, das ist super hilfreich und ich freue mich über Nachahmung. Meldet euch gerne per E-Mail. Christopher Lorenz hat dafür ein Tool gebaut, um Open Data Fahrradständer mit USM abzugleichen. Das ist sehr hilfreich, um seinen nächsten Mapping-

spaziergang zu planen. Zum Abschluss noch ein Hinweis auf das Map-Complete-Theme CycloFix. Darüber kann man auch USM-Einsteiger gut motivieren, Fahrradständer zu erfassen. Fahrradständer ist für mich so ein Datensatz, der erst auf den zweiten Blick richtig interessant wird. Aber der Bedarf ist groß und für USM ist er sehr gut geeignet.

Und das gilt auch für den nächsten Datensatz, den uns Alex jetzt vorstellen wird. Ja, danke Tobias und hallo an dieser Stelle auch nochmal von mir. Tobias hat mich ja bereits vorgestellt. Ich bin Alex, aktiver USM-Mapper, auch aus Neukölln in Berlin. Und ich muss dazu noch ergänzen, dass ich durch die Verkehrswendeinitiative, die Tobias damals vor zweieinhalb

Jahren gestartet hat, dass ich dadurch extrem viele neue Motivationen gestöpft habe, zu USM beizutragen, weil ich plötzlich an allen Ecken und Enden Bedarf und Leerstellen entdeckt habe und vor allem auch neue Anwendungsmöglichkeiten, von denen wir die ein oder andere heute hier auch vorstellen möchten. Das ist vielleicht auch schon eine gute Überleitung zum nächsten Themenblock, nämlich dem Thema Parkraum.

Das hat ja eine sehr große Bedeutung im Verkehrswende Diskurs, nicht nur, weil die Suche nach Parkplätzen sehr viel Verkehr erzeugt, sondern vor allem auch, weil runder Verkehr, also Park und Autos, einen sehr großen Teil des öffentlichen Raums einnehmen, woraus sich dann auch ein enormes Flächenpotenzial für andere Nutzungen theoretisch ergibt. Und wir haben festgestellt, dass es einen

riesigen Bedarf nach Daten zum Parkraum bei Akteuren in der Stadt und Verkehrsplanung gibt. Aber es gibt so gut wie keine systematischen aktuellen Daten dazu. Also keine Kommune, kein Amt, kein Unternehmen weiß, wo es wie viele Parkplätze gibt, beziehungsweise es gibt höchstens so selektive, oft mit der Zeit veraltete Gutachten zum Thema Parkraum,

Bewirtschaftungszonen oder so. Und diese sind auch so gut wie nie digitalisiert. Und das ist eine sehr spannende Lücke, in die wir als OSM stoßen können, denn wir können Parkraum in OSM über das Parking-Lane-Schema erfassen. Dieses Schema existiert zwar schon länger, aber es ist noch relativ wenig verbreitet. Also im Grunde funktioniert das Schema in OSM so, dass wir

einer Straßenlinie einfach zuordnen können, ob und wenn ja in welche Richtung am Straßenrand links und rechts geparkt werden kann. Wir können auch definieren, wo genau die Fahrzeuge stehen, also auf der Fahrbahn oder auf dem Gehweg oder halb auf dem Gehweg oder vielleicht auch in der Parkbucht. Und natürlich können wir auch Bedingungen oder Einschränkungen definieren, also wenn zum Beispiel ein

Halteverbot nur zu einer urzeit gilt oder sowas. Wir haben in Berlin eine Methode entwickelt, wie man daraus sehr genaue Parkraumdaten generieren kann. Tobias hat dafür den schönen Begriff Subtraktives Modell erfunden. Also es gibt ja sehr viele Stellen, an denen nicht geparkt werden kann, also zum Beispiel an Kreuzungen oder

von der Bushaltestelle, an Gehwegübergängen, wo Einfahrten sind und so weiter. Und da man solche Stellen aus ihren jeweiligen OSM Datenobjekten ableiten kann, können wir die sich daraus ergebenden Effekte für den Parkraum einfach von den Parkstreifen abziehen, ohne dass wir die Parkraum, ohne dass wir die Straßenlinien sozusagen dafür in mikroskopisch kleine Stücke zerteilen müssten.

Wir haben diese Methode in unserer Modellregion Neukölln, sage ich mal, demonstriert und gezeigt, dass sie sehr genau sein kann. Also wir hatten am Ende weniger als ein Prozent Abweichungen zwischen diesen aus OSM interpolierten Daten und den tatsächlich gezählten Fahrzeugen. Und daraus ergeben sich eine ganze Reihe von interessanten Analysemöglichkeiten.

Also man kann zum Beispiel die Parkraumdichte in Relation zur Bevölkerung ermitteln, was wir auch in unserer Analyse zum Beispiel auf einen extra Kartenlehr getan haben. Man kann solche Parkraumdaten mit anderen Flächenansprüchen abgleichen, also zum Beispiel, wo haben Radwege oder Bäume bisher gar keinen Platz, aber stehende Autos oder eine ganz konkrete Fragestellung, die uns auch aus Fachanwender

Sicht angetragen wurde, also von der wir gehört haben, dass sie konkret jemanden bewegt hat. Das war die Frage, wie viel Regenwasser könnte versickern, wenn wir Parkstreifen mit einem anderen Belag ausstatten? So, das ist alles und noch viel mehr könnten wir mit OSM beantworten. Wir haben unsere Parkraumanalyse als ein ehrenamtliches Projekt durchgeführt,

also allein zur Demonstration der Methode und der Möglichkeiten. Aber wir wissen, dass die Daten nicht nur von der lokalen Zivilgesellschaft, sondern auch von der Neuköllner Verwaltung genutzt werden. Und wir freuen uns, dass sich inzwischen eine Fortsetzung dieses Projekts abzeichnet, nämlich ein Modellprojekt mit dem Berliner Bezirksamt Friedrichshain-Kreuzberg, das ist der Nachbarbezirk von Neukölln. Wir wollen als OSM-Community dort

demnächst gemeinsam mit anderen zivilgesellschaftlichen Akteuren und dem Verkehrsplanungsamt dort im Bezirk den Parkraum mit OSM erfassen und analysieren und möchten in diesem Zuge einerseits Wege zu einer Crowd-basierten Datenerhebung in iterativen Stufen testen, also ein mehrstufiges, sich mit der Zeit

verbessern des Datenmodell. Wir möchten das auch nutzen, um Tools zu entwickeln, um den Quartierungsprozess zu unterstützen. Also Tobias ist schon an einem speziellen Parkstreifen-Methodo dran, der auch für Außenstehende attraktiv sein könnte. Auch an einem Taskmanager und an einer Livevisualisierung, um den Fortschritt zu kontrollieren.

Und falls das alles gut funktioniert und die Datenqualität am Ende des Mapping-Prozesses ausreichend hoh ist, dann hoffen wir, dass dieser Prozess auch anderenorts adaptiert werden kann. Also unser Ziel in diesem konkreten Projekt ist letztendlich einen guten Parkraum-Datensatz erzeugen zu können, der dann vom Bezirk formal geprüft

und dann für die interne Verwendung freigegeben wird. Also der Bezirk setzt bewusst auf eine Datenhaltung in OSM, aus der man die notwendigen Daten dann jederzeit aktuell extrahieren kann. Wir sind gespannt, wie gut uns das gelingt und hoffen vielleicht auch schon bald ein weiteres Fallbeispiel guter Kooperation zwischen OSM und Verwaltung damit schaffen zu können.

Genau und damit gebe ich erst mal wieder an Tobias zurück und damit wieder zurück zum Fahrrad. Das nächste Kapitel wird komplizierter. Das Tagging für Fahrradständer finde ich verhältnismäßig einfach und das Tagging für Parkspuren zwar komplex, aber mit dem bezeigten subtraktiven Modell gut anwendbar. Und auf den ersten Blick könnte man

sagen, dass Radwege in OSM auch ein gelöstes Problem sind. Aber lasst uns zwei Beispiele anschauen. Links ein recht moderne Protected Bike Lane, rechts ein Hochbord Radweg, wie er früher sehr gerne in Berlin gebaut wurde. Hier ausnahmsweise mal ohne Wurzelschäden an der Oberfläche. Beide Abschnitte sind wenige 100

Meter voneinander entfernt. Aus OSM Sicht kann beides als separierte Infrastruktur verstanden werden und damit würde man sie auch sehr ähnlich taggen. Das wird aber der Situation nicht gerecht, denn augenscheinlich ist die Protected Bike Lane sicherer, komfortabler und schneller zu befahren. Uns fehlen die Attribute, die

erlauben diese Dimensionen vor allem die Sicherheit zu bewerten. Links habe ich guten Schutz zu Fußverkehr und Autoverkehr und ich kann bei Bedarf überholen. Das ist zwar keine sehr gute, aber immerhin gute Infrastruktur, die zum Radfahren anregt. Rechts ist das anders. Diese fehlenden Attribute sind ein Problem.

Wenn wir beispielsweise die Länge des Gesamtratnetzes in Berlin berechnen, sollten wir in der Lage sein, schlechte Infrastruktur gesondert auszuweisen. Ein Projekt aus Ottawa von 2019 zeigt, was mit besseren Daten und den daraus folgenden Auswertungen und Anwendungen möglich ist. Zuerst einmal wird

Infrastruktur in vier Stress Level kategorisiert. Blau ist geeignet für Kinder. Rot ist High Stress, sagen wir Kampfradler. Mit diesen Kategorien kann man routen. Die gewählte Strecke dauert dann 13 Minuten als Kampfradler, aber über 60 Minuten, wenn man sein Kind dabei hat.

Es gibt auch in Deutschland schon jetzt eine Reihe an Anwendungen, die von besseren Daten profitieren würden. Aufgrund der Zeit kann ich das jetzt nur anreißen, aber grundsätzlich alle Routing Anwendungen, die besonders sichere Infrastruktur bevorzugen wollen oder das Projekt Goat, das die 15 Minuten statt aus Sicht der Radfahrer visualisieren kann oder der Happy Bike Index in Berlin.

Und wie kommen wir jetzt zu besseren Daten? Als USM Community gilt es hier noch viel auszuprobieren, zu diskutieren und auch zu bauen. Ich sehe drei wichtige Themenfelder. Zum einen Tech-Reichtum. Die Fahrspuren für Autos haben häufig viel mehr und detailliertere Texts als Radwege. Das ist Oberfläche, Breite,

Smoothness, alles etablierte Texts, die wir aktiv ausrollen können. Dafür braucht es unter anderem besseren Editor-Support und natürlich auch die Motivation der Community. Dann das Thema separate Geometrien. Mehr Tech-Reichtum bedeutet auch mehr Wegestücke in OpenStreetMap, ein starkes Argument für separat

erfasste Radweggeometrien. Außerdem erlauben detaillierte Geometrien Infrastrukturschwächen auszuwerten, die wir nicht über Texts abbilden wollen würden, wie hier im Beispiel. Das sind Vorteile, aber es gibt auch eine Reihe an Nachteilen dieser Form der Erfassung, für die es parallel Lösungen zu suchen gilt.

Zuletzt das Thema Sicherheit. Hier gilt es weiter Texts auszuprobieren, die uns erlauben, die Sicherheit von Radinfrastruktur in hohem Detail und objektiv zu beschreiben. Wir haben in der Verkehrswendegruppe das Experiment des Separation Schemas gestartet, ein Versuch, die Protektion links

und rechts vom Radweg in Texts abzubilden. Hier gilt es noch, einiges an Erfahrungen zu sammeln und nachzujustieren. Über diese drei Tagging- Themen könnte man problemlos einen eigenen Vortrag füllen. Daher möchte ich es jetzt bei dieser ganz groben Betrachtung belassen.

Bevor wir jetzt zum nächsten Themawechsel noch ein motivierendes Beispiel. Südlich von Berlin gibt es drei Gemeinden, die gerade ihr Radnetz planen. Dafür werden größtenteils Daten aus OpenStreetMap ausgewertet und visualisiert. Und es werden damit Themen Karten generiert zur Oberfläche, Bestands Infrastruktur, speziellen Straßentypen und POIs.

OpenStreetMap ist hier eine hervorragende Basis für die Planung eines Radnetzes. Und das Projekt macht mir Mut, dass bald viele kleine Kommunen auf diese Weise mit OpenStreetMap gute Netze planen können. Im letzten unserer vier ausgewählten Themenblöcke möchte ich mich jetzt noch mal mit dem Thema Fußverkehr und Gehwege in OSM widmen.

Gehwege sind ja eigentlich was wahnsinnig alltägliches. Also wir alle nutzen sie jeden Tag, aber die meisten von uns machen sich nie Gedanken darüber, wo sie da fänglich gerade langlaufen. Das war zu Beginn der Corona-Pandemie mal ganz kurz anders da. Vielleicht erinnert ihr euch, da gab es einen Moment, da redeten alle plötzlich über Gehwegbreiten, um die Mindestabstände einzuhalten.

Und es entstanden dann auch so Gehwegbreitenkarten in verschiedenen Städten, also hier zum Beispiel in Wien, in New York, auch bei uns in Berlin. Aber das war eben nur eine Momentaufnahme. Und einen ganz anderen Blick auf Gehwege hat man natürlich, wenn man zum Beispiel im Rollstuhl sitzt oder auch wenn man einfach nur regelmäßig mit einem Kinderwagen unterwegs ist. Weil die Nutzbarkeit von

Wegen und insbesondere von Querungsmöglichkeiten über Straßen dann ganz schnell eingeschränkt sein kann. Und die schlichte Frage, ob oder wie man am besten von A nach B kommen kann, das wird dann mit den vorhandenen Daten erstaunlich schnell unbeantwortbar. Selbstverständlich könnten wir diese Frage mit OSM beantworten, denn die Erfassungsmöglichkeiten sind

weitgehend gut gereift und Fehlerorts wurde damit auch bereits begonnen. Also vor allem Gehweggeometrien, Bordsteinhöhen und auch andere Barrierefreiheitsinformationen sind bisweilen in OSM zu finden. Aber wirklich gute Routingfähige und analysierbare Gehwegdaten sind doch eher rar oder es fehlen einfach sehr viele Daten. Was bräuchten wir also dafür?

Aus Perspektive der Barrierefreiheit am wichtigsten sind natürlich Bordsteinhöhen und andere bauliche Maßnahmen wie so taktile Bodenleitsysteme, aber auch einfach detaillierte Daten zu den Bürgersteigen selbst, also zum Beispiel die bereits genannte Breite oder auch Infos zur Oberflächenqualität, zur Beleuchtung, Steigungen und schließlich auch so was wie Engstellen oder Hindernisse

sind da durchaus relevant. Und außerdem braucht es natürlich auch Daten zu den Querungsstellen und Überwegen über die Straßen, also sind diese zum Beispiel markiert oder nicht, welche Oberfläche findet man dort vor und so weiter. In Berlin haben wir in diesem Zusammenhang auch Text entwickelt, um Daten zu baulichen Maßnahmen zu erheben, also die Sicherheit beim

Queren erhöhen können, da ist so ein typischer Fall, solche Gehwegvorstreckungen, also die Sichtbeziehungen schaffen zwischen den Querenden und den Fahrzeugen und das Queren dadurch deutlich sicherer machen oder gerade in Berlin auch recht häufig sind solche randseitigen Markierungen, die ja zumindest einen symbolischen Beitrag zum besseren Queren leisten können.

Und man muss sich ja vor Augen führen, dass es vielfältige Anwendungsmöglichkeiten gibt, die von solchen Daten profitieren können, von solchen detaillierten Mappings, also nicht nur bei ihrem freien Routing, sondern generell wäre die datenbasierte Analysierbarkeit von Gehwegnetzen ja ein tolles Planungstool, um Schwachstellen, um Verbesserungsmöglichkeiten zu finden. Ich habe hier beispielsweise

mal in fünf Minuten mit Kugis eine einfache Visualisierung von Gehwegdaten aus Neukölln gemacht, die ja schon andeutet, wo essenzielle Infrastruktur wie abgesenkte Bordstände zum Beispiel fehlt oder die vielleicht auch erahnen lässt, wo ein Gehweg- Sanierungsprogramm für marode Bürgersteiger als erstes ansetzen könnte und ja, ähnlich könnte man sich mit vielen weiteren Fragen beschäftigen.

Also es gibt zum Beispiel nachher einen Lightning-Talk zum Thema Schulweg-Sicherheit, in dem die Frage eine große Rolle spielt, wie sicher man Kreuzungen überqueren kann. Also auch bei solchen Fragestellungen könnte man OSM heranziehen, wenn wir die Daten dafür erfassen. Die Dokumentation von gutem Rad, von gutem Gehwegmapping

scheint allerdings zur Zeit in OSM noch eher eine Leerstelle zu sein. Also es gibt bereits viele Versatzstücke und zum Teil auch ältere Proposals, aber es gibt noch keine wirklich umfangreichen, ich sage mal, zentralen Empfehlungen. Das führt leider regelmäßig dazu, dass es zwar immer mehr Gehwege in OSM gibt, beziehungsweise Mapper, die Gehwege kartieren, aber das geschieht oft so nach der Prämisse,

dass man die für den Renderer malt und sich weniger Gedanken über die Routing-Fähigkeit macht, weil die Konstruktion von gutem Routing-fähigen Fußverkehrsnetzen ist auch handwerklich durchaus anspruchsvoll, wenn man es richtig machen möchte. Da sind wir auch da so dran, demnächst vielleicht mal die Dokumentation zu verbessern. Wir haben zumindest für Berlin schon

einen Mapping-Guide als Diskussionsgrundlage und als Erweiterung des Schemas vorgeschlagen, den wir, wie bereits angedeutet, ja auch schon in unserer Modellregion in Neukölln getestet und angewendet haben. Und ja, dabei geht es auch oft um die Diskussion separates oder Straßenlinien orientiertes Gehwegmapping. Wir sind da ganz klar Verfechter von separaten

Varianten und haben auch ein interessantes Schema kultiviert, um die gegenseitigen Bezüge zwischen Straßenbegleitenden Wegen und ihren Wegen und ihren Straßen, meine ich, zu stärken. Aber wer sich dafür interessiert, der kann ja einen Blick auf die Seiten der Verkehrswendegruppe in Berlin werfen. In den USA gibt es übrigens auch die Open-Sidewalks-Initiative.

Das ist ein Projekt, welches ebenfalls auf OSM-Basis sehr detaillierte Gehwegdaten erfasst, insbesondere vor dem Hintergrund der Barrierefreiheit und mit denen wir auch schon mal im Kontakt standen, um, ja ich sage mal, Mapping-Schematal global möglichst synchron zu halten. Und dieses Beispiel zeigt vielleicht auch einmal mehr, welches Potenzial OSM entfalten kann, wofür man OSM einsetzen kann. Und wir sind auch optimistisch,

dass sich hier in diesem Bereich Gehwege, Fußverkehr in den nächsten Jahren noch einiges tun wird. Wir haben jetzt viele Beispiele angeschaut, wie die Verkehrswende von Open Street mehr profitieren kann. Für viele Daten kategorieren und an vielen Orten ist OSM schon jetzt der beste Datensatz zu Daten der Verkehrswende.

Ich hoffe, das motiviert euch mit den Daten zu arbeiten und auch selbst zu mappen. Ich bin mir jedenfalls sicher, dass wir mit unserer Arbeit die Verkehrswende nicht nur begleiten, sondern sogar beschleunigen können. Und damit vielen Dank. Alex Tobias, vielen Dank für einen super

interessanten Vortrag. Ihr habt verschiedene Tools gezeigt, wo ihr immer wieder auf viele oder unterschiedliche Attribute zurückgreift von der OSM Streetmap, die ich nicht unbedingt sagen würde, dass man davon ausgehen kann, dass man die vollständig in jeder Stadt weltweit irgendwie vorfinden kann. Könnt ihr da ein bisschen was von euren Erfahrungen sagen?

Klappt das in Berlin sehr, sehr gut, weil ihr dort vielleicht eine aktive Community habt oder wie sieht es vielleicht in anderen Städten in Deutschland oder in Europa oder weltweit aus? Könnte da vielleicht ein bisschen was zu sagen? Ja, sehr gerne. Das reißt zwei Themen an, die wir aus dem Vortrag rausgenommen haben aufgrund der Zeit, nämlich die Frage nach Aktualität

und nach Vollständigkeit. Wir haben viele der Projekte, die wir gerade hier in der OSM Verkehrswende Gruppe in Berlin starten, in Neukölln oder in so kleinen, sage ich mal, Budell-Regionen gestartet, wo wir eine gute Kenntnis über den Stand und die Qualität des Taggings haben. Das erlaubt überhaupt solche Projekte mal auszuprobieren

und mal Erfahrungen zu sammeln. Aber wenn man das weiter ausrollen will, dann muss man natürlich überlegen, wie aktuell und wie vollständig sind meine Daten? Bei Vollständigkeit gibt es da so zwei Dimensionen. Es gibt Tags, wo man einfach sagen kann, hier habe ich nur 100 Prozent, die kann ich ja dann abarbeiten. Also überall da, wo es Tags gibt, wo ich halt weiß,

wie viel es davon geben müsste, alle Kreuzungen zum Beispiel brauchen ein bestimmtes Attribut. Und dann kann ich die alle mal abarbeiten. Aber dann gibt es auch Tags, wo eben diese 100 Prozent unbekannt ist. Und dann haben wir damit experimentiert, so ein Tool wie den Tasking Manager umzubauen, sodass es halt nicht auf Quadraten arbeitet, sondern auf Straßenabschnitten.

Das geht auch mit so Custom Shapes, die man da nutzen kann. Und darüber kann man ein Community-Projekt starten, um zum Beispiel alle Straßensegmente einmal abgearbeitet zu haben, im Vier-Augen-Prinzip. Und dann auch sagen zu können, so, jetzt haben wir 2022 mal alle Straßensegmente in dem Bezirk systematisch nach den bestimmten Dimensionen halt betrachtet.

Bei der Aktualität ist das dann noch ein bisschen komplizierter, weil uns da das Tooling, glaube ich, noch fehlt in der Community. Das Beste, was wir da im Moment haben, ist das, was StreetComplete eingeführt hat, nämlich Checkdates für einzelne Tag Cluster oder einzelne Tags. Sowas wie dann das Checkdate der Oberfläche

von einem Radweg oder so. Und das, glaube ich, ist etwas, was wir als Community durchaus noch weiter durchdenken und ausrollen sollten und auch im Editor-Support ausbauen sollten, um halt auch einen Datenstand zu erreichen oder überhaupt den Datenqualitätsstand auch mal zeigen zu können und auch damit argumentieren zu können und auch eine gewisse Sicherheit zu haben, wenn wir daraus

damit Auswertungen machen, wie gut sind die Sachen, die wir da dann auswerten und die Ergebnisse, die wir da erzeugen. Aber tatsächlich ist es auch unheimlich motivierend, nach fehlenden Tags zu suchen oder die dann systematisch zu erfassen, wenn man auch so einen Grund hat, das zu tun und weiß, wofür man das verwenden kann. Ist natürlich in so einer großen Stadt

wie Berlin nicht besonders einfach oder auch wenn man das nur auf Bezirks-Ebenen macht, durchaus zeitaufwendig. Aber wenn man so eine aktive Community hat wie in Berlin, dann wird man das schon irgendwann schaffen. Ich meine, wir haben jetzt 20 Jahre OSM und wir haben echt verdammt viel schon gesammelt. Und gerade in den letzten Jahren ist so viel dazu gekommen. Da bin ich auch optimistisch, dass das zumindest in größeren Städten

machbar ist. Jetzt noch zwei Fragen in den Fragentakt erschienen. Habt ihr Kontakt zu Kollegen von der V-Map? Alles. Ich nicht. Nee, ich auch nicht. Ich habe vor ein paar Jahren

immer Kontakt gehabt, aber im Moment nicht. Wo seht ihr da den Kontakt oder wo seht ihr die Ankündigungspunkte? Müsste dann jetzt jemand noch versuchen, in den Chat uns reinzuschreiben, die andere Frage ist, da hat sich jemand entschuldigt, dass er den Vortrag verpasst hat. Aber inwieweit wurden Fahrgemeinschaften bei euch als Beispiel für die

Verkehrswende berücksichtigt? Einfacher Antwort ist gar nicht. Es ist kein Themenfeld, mit dem wir uns gerade beschäftigen. Aber ja, sicher auch ein Aspekt davon. Ein Thema, mit dem wir uns beschäftigt haben, aber das wir auch noch nicht in den Vortrag reinbekommen haben, ist das Thema

von Leihmodellen, von Fahrrädern und Scootern, das ja auch in Städten immer mehr Sichtbarkeit bekommt und wo es auch noch kein ausgearbeitetes Tagging gibt, wo auch gerade die Business-Modelle sich, glaube ich, ein bisschen schneller entwickeln als unsere Taggings. Das ist auch ein Thema, was wir immer wieder in der Verkehrswende-Gruppe

diskutiert haben. Ansonsten ist es mit euch beiden nicht abgesporen, aber ich mache einfach mal ein bisschen Werbung für euren Stammtisch, wo ich letztes Jahr auch mal, virtuell mit dabei war. Ich finde das super spannend, was ihr dort in Berlin macht. Ihr habt sicherlich den Vorteil, dass ihr dort eine größere Community habt, dass ihr Daten dort, dass Daten dort gesammelt werden, validiert werden können

und ihr einfach verschiedene Sachen ausprobieren könnt. Das geht leider nicht in jeder Stadt in Deutschland oder weltweit, aber trotzdem schaut gerne mal bei den beiden auf der Stammtisch-Seite im OSM-Wiki vorbei. Ihr findet dort immer wieder ein Datum, wann die Gruppe sich dort trifft.

Ich glaube, die würden sich auch alle freuen, wenn dort mal neue Gesichter mit dabei sind oder vielleicht einfach mal Ideen austausch machen. Ihr habt sicherlich in dem Vortrag auch mitbekommen, was so die Tools sind, die die dort in Berlin so einsetzen, ausprobieren, erweitern und implementieren. Super spannend. Es sind jetzt noch zwei weitere Fragen dort reingeploppt. Ich muss ein bisschen auf die Zeit achten.

Dort kriegen wir noch hin. Wurde der Aspekt der Sicherheit auch noch weiter beleuchtet oder nur abgesicherte Radwege? Gute Frage. Ich glaube, das beschränkt sich bis jetzt auf die Radwege. Wobei dieses Schema theoretisch auch auf andere, also für alle Verkehrsdelemer anwendbar ist. Aber darüber hinaus haben wir uns mit Sicherheit

noch nicht beschäftigt. Ist auch ein sehr subjektives Thema und damit eher an der Grenze von OSM, sage ich mal. Ansonsten aufgrund der fortgeschrittenen Zeit. Vielen Dank an euch beide.