Forschung: Tweets sollen die S-Bahn-Fahrt bequemer machen
Es ist ein immer wiederkehrendes Ärgernis, wenn ein Fahrgast auf einem S-Bahnhof steht und vergeblich wartet, weil der nächste Zug nicht oder mit großer Verspätung kommt. Dieses Problem will das Hasso-Plattner-Institut (HPI) angehen, indem solche Verspätungen oder Ausfälle vorhergesagt werden. Möglich werden soll das durch die Analyse und Auswertungen von Twitter-Nachrichten.
Gemeinsam mit der S-Bahn Berlin arbeitet das HPI daran, auftretende Beeinträchtigungen im Berliner S-Bahnnetz in Echtzeit zu analysieren. Die Analysesoftware S-Bahn-Analyzer stellt das HPI auf der Technikmesse Cebit in Hannover vor. Damit soll ermittelt werden, welche Verkehrsereignisse zu welcher Zeit an bestimmten Orten gehäuft auftreten, um frühzeitig darauf reagieren zu können.
Zurückliegende Vorkommnisse werden analysiert
Diese Informationen könnten sowohl bei der Verkehrsplanung als auch im laufenden Betrieb berücksichtigt werden, damit die S-Bahn Berlin etwa besser auf Engpässe und Unregelmäßigkeiten sowie deren Auswirkungen reagieren kann. Dabei sollen Rückschlüsse aus vergangenen Vorkommnissen möglich sein. "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 Matthieu Schapranow.
Die HPI-Software zeige in Live-Statistiken, welches die häufigsten Arten von Vorfällen sind und zu welchen Tageszeiten welche Ereignisse für welche Linien besonders oft gemeldet werden. Mit diesen Informationen kann ein Fahrgast Ausfälle umgehen, eine andere Route wählen und möglicherweise trotzdem mit möglichst geringem Zeitverlust ans Ziel gelangen. "Fahrgäste, denen mehrere Routen zur Wahl stehen, können künftig diejenige wählen, für die die geringste Wahrscheinlichkeit für störende Ereignisse prognostiziert wurde" , sagt Schapranow. Die S-Bahn Berlin will ihren Kunden diese Daten bereitstellen.
Software analyisiert Twitter-Nachrichten
Das HPI verwendet eine sogenannte In-Memory-Database-Technologie. Sie kann unter anderem von Menschen geschriebene Texte in computerverständliche Informationen übersetzen. Damit sollen sich durch parallele Verarbeitung besonders große Datenmengen in kurzer Zeit analysieren und auswerten lassen. "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.
Die HPI-Wissenschaftler brachten ihrer Software nach eigenen Angaben bei, verschiedene Deklinationsformen, Abkürzungen und Umlautschreibweisen von Stichwörtern zu erkennen. Mit der sogenannten unscharfen Suche werden Rechtschreibfehler übergangen. Dabei werden zwei Wörter buchstabenweise verglichen und ein Ähnlichkeitswert berechnet, um dann zu beurteilen, wie wahrscheinlich die Übereinstimmung mit einem relevanten Stichwort ist.
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