Urbane Ebenen: Mobilität

Interfacedesign
21FVId-AM Advanced Media
2.135 Advanced Media
Wintersemester 2013/2014
223

In diesem Kurs werden städtische Mobilitätsdaten gesammelt, visualisiert und interaktiv erfahrbar gemacht, so dass Bewegungsmuster und -trends im urbanen Raum …
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Isoscope — Exploring Mobility

Unsere incom-Projektdoku ist online und hier einsehbar.

Die Zwischen- und Endpräsentation sowie weiteres Bildmaterial ist hier zu finden.

Eine Microsite zu Isoscope folgt in Kürze.

24. März 2014 um 21:53 Uhr
SK

Sehr schön!

Eure Microsite sollte jetzt kaum mehr Arbeit sein - eure Inhalte und Bilder sind schon sehr prima und geeignet so.

Eine Anmerkung zum Vimeo-Video: Schön gemacht, nur ein wenig lang. Es wäre gut, wenn ihr noch ein 1,5 - 3 Minuten Video mit den Highlights erstellt. Und am Besten noch einen Abspann mit zumindest eurem Copyright und evtl dem Link zu eurer Microsite. Und in der Vimeo-Description auch nochmal die Credits und einen Link.

25. März 2014 um 17:00 Uhr

TN

Ok gut, danke für die Hinweise. Werden wir so machen.

25. März 2014 um 17:37 Uhr

Mv

Viz Ideen und so

Yo!

(sorry für den langen Post aber ich war grad im Flow)

Ich wollte "kurz" noch ein paar Gedanken und Ideen zum Vortrag heute und zum Kurs festhalten. Ich war anscheinend einer der wenigen, die sich durch die Vorsicht von HERE nicht zu sehr eingeschränkt gefühlt hat. Was generell bisschen auf die Stimmung gedrückt hat war anscheinend die Tatsache, dass die Chancen klein sind dass wir Daten von individuellen Fahrzeugen oder Fussgänger bekommen sondern “nur” Daten der Infrastruktur und aggregierte Traffic Daten. Klar wär das super spannend genau diese Daten zu bekommen. Ich bin aber der Meinung dass das einfach nur eine von vielen Möglichkeiten ist die uns nun halt nicht offen steht. Was uns HERE bietet ist schlussendlich eine solide Basis auf der wir aufbauen können. Um es vielleicht in den Begriffen von Benjamin auszudrücken: Von den Ebenen Infrastruktur > Service > Aktivität > Partizipation ist die "Aktivität” diejenige die uns nicht in ihrer Ganzheit zur Verfügung steht. D.h. aber nicht, dass es keine anderen Möglichkeiten gibt an Aktivitätsdaten zu kommen (Openpath, Move und viele andere offene Daten). Andersrum stehen uns viele andere Möglichkeiten offen die Partizipation mit einzubeziehen (Foursquare, Flickr, Instagram, Twitter etc). Und schlussendlich kann man durch Partizipation auch wieder auf Aktivität schliessen (Generell kann man von Partizipation auf Aktivität auf Service auf Infrastruktur schliessen aber nicht anders rum ;) ). Ich kann mir aber auch vorstellen, dass sich aus den Unmengen an Daten, die wir bekommen einiges an Interessanten Ideen umsetzen lässt. Wichtig dabei ist evt. nicht nur an schöne Geschichte und Bilder zu denken sondern sich auch bisschen mit dem Servicegedanken anzufreunden.


Hier ein paar Ideen von mir:
Über den Zusammenhang von Wetter und Traffic Flow haben wir heute glaub schon geredet. Interessant wäre es die unmittelbaren Auswirkungen von Unwetter (oder Wetter im Allgemeinen) auf das Verkehrsverhalten, Verkehrsaufkommen, Unfälle und Speziell Staus zu untersuchen.
- Wie, wo und wann genau entwickeln Staus wenn es z.B. in Potsdam mal für 20 Minuten schneit wie heute Morgen?
- Welche Seitenstrassen werden nicht genutzt und könnten zur Entlastung genutzt werden?
- Wie ist das Verkehrsaufkommen im Sommer vs. Winter?


Visualisierung - next grocery stores

Diese Visualisierung (von Tills ffffound?) zeigt, basierend auf einem Grid von Punkten, die jeweils am nächsten gelegenen Supermärkten. Super simpel aber ziemlich aussagekräftig. Mit den Möglichkeiten, die uns HERE bietet können wir ähnliche Ideen umsetzten jedoch mit der Möglichkeit genaue Routen/ Verkehrsmittel mit einzubeziehen. Auch kann man das für eine Vielzahl von verschiedensten Services, Geschäften etc. untersuchen. Ich glaub auch dass da noch viel interessantere Anwendungsfälle rauskommen könnten…
- Gibt es einen “Fingerprint” von Quartieren auf Grund der Distanzen zum nächsten Bücherladen?
Kann man Charakteristiken von Quartieren erkennen wenn man die Distanzen/Routen zu verschiedenen Geschäften/Services/Lokalen vergleicht?
- Wie sieht solch eine Visualisierung für ein Land für eine Stadt aus?
- Wie unterscheiden sich sind Städte?
- Ist zum Beispiel die durchschnittliche Distanz zum nächsten Bankomat, zur nächsten ÖV Haltestelle oder zum nächsten Kino ein direkter Indikator für die Wohnkosten und somit das was allgemein als “Lebensqualität” bezeichnet wird höher?
- Was für Alternativen gibt es an Stelle eines festen Grids? Ist es spannend selber Punkte zu definieren (explorativ)? Kann man interessante Punkte finden, die nahe an ÖV, Bibliothek und vielen Kaffes sind (service)?

…was mich zur nächsten Idee führt:


Eine Hilfe zum Finden von Standorten (Wohnung, Büro, Geschäftsstandort) unter bestimmten Kriterien. Ich will z.B. Gebiete in der Stadt in die ich bald hinziehe finden die zu meinen Wohnbedürfnissen passen. “Ich arbeite in der Blaubergstrasse 34, will im Sommer mit dem Fahrrad und um Winter mit den ÖV hingehen, möchte nicht länger als 30min unterwegs sein, arbeite aber meistens bis 1 Uhr morgens. Ich will schnell im Grünen sein, mag Kaffees, möchte in der Nacht ruhig schlafen können blabla…” Auf Grund dieser Kriterien, denen man natürlich mehr oder weniger Gewicht geben kann, bekomm ich verschiedene Gebiete die zu mir passen. Das gleiche könnte man z.B. machen wenn man ein Geschäft eröffnen will mit anderen Kriterien. Hier wären natürlich Passantenzahlen wieder unglaublich spannend.


Zu guter Letzt hab ich mir noch ein paar Sachen überlegt, die man mit seinen persönlichen Geodaten anstellen kann.
- Wenn ich (mit “ich” mein ich den zu dem die Daten gehören) unterwegs bin, hab ich immer nur eine sehr begrenzte Sicht auf die Dinge. Hauptsächlich wegen Gebäuden, aber auch oft weil ich einfach auf mich, mein Handy oder mein unmittelbares Umfeld konzentriert oder in Gedanken versunken bin. Kann ich nun z.B. an Hand von verschiedensten Datensets herausfinden was eigentlich noch so um mich passiert ist? Events? Interessante Menschen? Prominente Menschen? Waren Freunde am selben Ort zur selben Zeit? Unfälle? Überfälle? Todesfälle? uuundsoweiter…
- Ich bewege mich oft an ähnlichen Orten/ in den selben Bezirken. Dadurch entsteht meine eigene subjektive Wahrnehmung von der Stadt und der Welt. Kann man herausfinden wie sich “meine subjektive Welt” zu der “objektiven Durchschnittswelt” verhält? z.B. Wie ist das Durchschnittsalter an Orten an denen ich mich häufig aufhalte verglichen mit dem Stadtweiten/ Landesweiten Durchschnitt? Ich denke da kann man viele interessante Vergleiche anstellen mit verschiedenen Daten, die öffentlich zugänglich sind ( z.B. offenedaten oder govdata).
- Interessant wäre es auch meine Routen mit Bilder von anderen zu dokumentieren. Ich mache persönlich nicht viele Bilder. Dafür machen ganz viele andere Leute Bilder und stellen diese ins Internet. Kann man nun z.B. meine Wege mit Instagram und Flicker Bildern dokumentieren? Kann ich mich evt. dadurch an bestimmte Situationen wieder erinnern oder bin ich sogar auf gewissen Bildern zu erkennen?

Ok das wär’s mal. Ich freu mich natürlich über Feedback. Für ausführlichere Diskussionen würde ich aber dennoch nächsten Freitag vorschlagen. Ich wollte das einfach mal irgendwo festhalten.

6. Dezember 2013 um 21:45 Uhr
Fg

Vielen Dank für die Ideen, Flavio. Sehr schöner Überblick!

Ich stimme auch zu, dass man mit den zur Verfügung gestellten Daten bereits spannende Visualisierungen machen kann. Wenn man gewisse Constraints hat, muss man die eben mit Kreativität ausgleichen.

Es wäre super, wenn ihr alle am Freitag solche und weitere Ideen mitbringt, so dass wir die gemeinsam diskutieren können.

12. Dezember 2013 um 00:04 Uhr

TN

72 Zyklen

Ich habe Autofahrern mit meinem Stativ und der Kamera anfangs einen Schrecken eingejagt, bin aber nach kurzer Zeit unauffällig abgetaucht und habe eine Straßenkreuzung für eine Stunde lang beobachtet.

Von der Anzahl der Rot-/Gelb-/Grünphasen bis hin zur Überquerung der Straße von Fußgängern, habe ich alles protokolliert und anschließend aufbereitet.

Kleine Anekdote: Die Gelbphase hat sich z.B. als eher unspektakulär erwiesen, da die meisten sie nicht erwischt haben, trotz aufheulen des Autos…

PS: Auf's Bild klicken!

8. November 2013 um 02:03 Uhr
SP

Sehr schöne Idee mit der Ampelphasenanimation! Und natürlich auch, deine Ergebnisse insgesamt als Overlay über den beobachteten Ort zu legen.

Ich nehme an, du wolltest mit den Zahlen an die Ästhetik aktueller LongForm-Infographiken und gestalteter Geschäftsberichte erinnern, aber hattest du auch versucht, statt dessen einfache graphische Umsetzungen zu machen? Etwa Balkendiagramme für die Zahlen, o.ä. Es ist so ein wenig schwierig, die Zahlen miteinander zu vergleichen.

Und: Es verwundert mich, dass du in so kurzer Zeit 42 Rotfahrer erwischt hast. Sind das teilweise auch Dunkelgelbe gewesen?

Da du ja einer der Nachzügler bist: Gerne auch von anderen Feedback hier als Kommentar.

8. November 2013 um 20:27 Uhr

TN

Von A nach A

Ich habe bin komplette Rundfahrt mit der Ringbahn S42 faharen und beobachtet, was die Fahrgäste machen. Ich habe mich in 8 Sitzplätze fokussiert und die Tätigkeiten der Passagiere, ihr Geschlecht und Ein- und Aussteigstation notiert.

Ich habe mit der Information eine Visualisierung gestaltet, in der man die Anzahl der Passagiere für jede Tätigkeit sehen kann. Als Metaphor habe ich die die "introspektive" Tätigkeiten nach innen und die "Äußerliche" nach draußen dargestellt.

Leider stellt sie nicht dar, wo die Passagiere ein- und ausgestiegen sind oder ob sie ihre Tätigkeit geändert haben (was oft passiert ist, zum Beispiel als es eine Kontrolle gab. Ich habe für eine andere Visualisierung schon ein paar Skizzen gemacht.

PS: Wenn ihr Sprachfehler im Bild sieht, könnt ihr gerne Bescheid sagen :-)

7. November 2013 um 22:22 Uhr
JT

U-Bahnzeit

Sebastian und ich haben die Aktivitäten der U-Bahnpassagiere der U1 beobachtet. Während einer kompletten Runde (Warschauerstrasse -> Uhlandstrasse -> Warschauerstrasse) haben wir für jede Haltestelle d.h. Fahrt zwischen Haltestellen die Anzahl der Passagiere notiert, die am Handy sind, im Gespräch sind, Musik hören, am Lesen sind oder nichts tun.

7. November 2013 um 11:26 Uhr
Fg

Strassenbahn-Haltestellen-Blues

Ich habe eine Strassenbahnhaltestelle beobachtet und die Abstände zwischen einzelnen Personen näher betrachtet.

4. November 2013 um 23:22 Uhr
CG