In-Memory Data Management

Twitter beschleunigt die S-Bahn-Fahrt

| Autor: Ira Zahorsky

Macht die S-Bahn-Fahrt smart durch Twitter-Auswertung: Der Potsdamer HPI-Forscher Dr. Matthieu-P. Schapranow
Macht die S-Bahn-Fahrt smart durch Twitter-Auswertung: Der Potsdamer HPI-Forscher Dr. Matthieu-P. Schapranow (Bild: Kay Herschelmann / HPI)

Eine neue Analysesoftware soll künftig jede S-Bahn-Fahrt smart machen. Gemeinsam mit der S-Bahn Berlin arbeitet das Hasso-Plattner-Institut daran, auftretende Beeinträchtigungen in Echtzeit zu analysieren.

Durch blitzschnelle Auswertungen von Einträgen im Kurznachrichtendienst Twitter wollen die Forscher des Potsdamer Hasso-Plattner-Instituts (HPI) Nahverkehrs-Kunden über Unregelmäßigkeiten im S-Bahn-Fahrplan informieren. Eine Analysesoftware ermittelt, welche Verkehrsereignisse zu welcher Zeit an bestimmten Orten gehäuft auftreten und gemeldet werden, um frühzeitig darauf reagieren zu können.

Alternativen erkennen

„Ziel ist es, frühzeitig Alternativen zu erkennen, wenn plötzliche Störungen im Ablauf des öffentlichen Nahverkehrs Reisepläne aus dem Takt zu bringen drohen“, erläutert HPI-Projektleiter Dr. Matthieu-P. Schapranow. „Aus den Twitter-Kurznachrichten der S-Bahn extrahieren wir so zum Beispiel Informationen über betroffene Linien, Bahnhöfe oder Gründe, verknüpfen diese und errechnen in Echtzeit Prognosen für künftige Ereignisse“, erklärt Schapranow. Er setzt zur permanenten Analyse von Tweets über aktuelle Betriebsstörungen mit seinem Team die am HPI erforschte In-Memory Database Technology ein.

Die Software soll unter anderem von Menschen geschriebene Texte in computerverständliche Informationen übersetzen. Die HPI-Wissenschaftler, deren Institut in unmittelbarer Nähe des S-Bahnhofs Griebnitzsee auf der Strecke Berlin-Potsdam liegt, brachten ihrer Softwareanwendung bei, selbst verschiedene Deklinationsformen, Abkürzungen und Umlautschreibweisen von Stichwörtern zu erkennen. Selbst Rechtschreibfehler in Tweets will die Potsdamer Analyse-Software meistern.

Live-Statistiken

Die HPI-Software könne jederzeit in Live-Statistiken anzeigen, was die häufigsten Arten von Vorfällen sind und zu welchen Tageszeiten welche Ereignisse für welche Linien besonders oft gemeldet werden. Erste Erkenntnisse aus der Analyse zehntausender Tweets der Berliner S-Bahn seit Mitte 2013 ergaben bisher: Gut die Hälfte gibt Hinweise auf Ereignisse im Betriebsablauf. Meistens handelt es sich um Ausfälle oder Verspätungen von Zügen. Am häufigsten genannter Grund ist der „Polizeieinsatz“, gefolgt von „Notarzteinsatz“.

„Für Verkehrsunternehmen sind solche Auswertungen wichtig, bedeuten heutzutage jedoch sehr hohen Aufwand bei der Datenanalyse“, erläutert HPI-Direktor Prof. Christoph Meinel. Dank des HPI-Systems könne künftig sowohl schon bei der Verkehrsplanung als auch im laufenden Betrieb besser auf Engpässe und Unregelmäßigkeiten und deren Auswirkungen reagiert werden. Einen besonderen Vorteil erhoffen sich Wissenschaftler und Praktiker von der Möglichkeit, aus vergangenen Vorkommnissen aktuelle Ereignisse besser einschätzen zu können.

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