15.03.2016 - 11:07

HPI will Berliner S-Bahn pünktlicher machen

Mit einer neuen Analysesoftware wollen Forscher des Potsdamer Hasso-Plattner-Instituts Twitter-Einträge in Echtzeit zu analysieren. So sollen Verkehrsereignisse frühzeitig erkannt und darauf reagiert werden können.

"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.

"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. Er setzt zur permanenten Analyse von Tweets über aktuelle Betriebsstörungen mit seinem Team die am HPI erforschte In-Memory Database Technology ein. "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.

Nutzt ein Anwender die Informationen, welche die S-Bahn Berlin den Kunden bereitstellen will, kann er sich angesichts der jeweiligen Situation auf die Wahl der Route und des Verkehrsmittels einstellen, um mit möglichst geringem Zeitverlust ans Ziel zu kommen.

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Ressort: M-Development, Mobile
Maximilian Feigl

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