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Tracking-Fehler und nicht zur Verfügung gestellte Daten

Diese Seite zeigt an, welche Routen in der Verkehrserhebung besonders fehleranfällig sind.

Die Tracking- Geräte der Stadt Bonn laufen teils nicht 24/7 durch, manche Tracker fallen regelmäßig nachts aus. Um die Fehler in der Datenerhebung mitigieren zu können, werden die Ausfälle hier transparent aufgelistet. Mehr dazu auch in den FAQ.

","faq_items":"[{\"question\":\"Was ist das Verkehrsdashboard? Warum?! \",\"answer\":\"

Das Projekt zeigt auf, wie sich der Verkehr auf wichtigen Straßen in Bonn entwickelt. Das interaktive Dashboard veranschaulicht in Echtzeit, wo es fließt und wo es stockt - mit Karten, Graphen und historischen Zeitverläufen. So lassen sich Muster im Stadtverkehr erkennen, etwa Stoßzeiten oder besonders belastete Streckenabschnitte. Die Plattform macht Verkehrsdaten leicht zugänglich und hilft, Trends besser zu verstehen. Ich verfolge mit diesem Tool keine eigene Agenda - vielmehr bin ich selbst kaum mit dem Auto in Bonn unterwegs. Die Stadt Bonn trackt manche Verbindungen (z.B. zum Venusberg / UKB) nicht, was in Anbetracht der Verkehrslage manchmal aber sehr sinnig wäre.

\"},{\"question\":\"Welche Verkehrsdaten werden erhoben?\",\"answer\":\"

Lediglich die Fahrtzeit bzw. Durchschnittsgeschwindigkeit von Punkt A nach B. In einem bestimmten Takt (Stadt Bonn: 15 Minuten, Google: 15 - 60 Minuten, ggf. mit nächtlichen Pausen) werden die Datenquellen ausgewertet und lokal gespeichert. Langfristig soll die Erhebung Engstellen aufzeigen und eine neutrale Diskussionsgrundlage schaffen. Die Daten der Stadt Bonn basieren auf Bluetooth, die von Google Maps auf der von Smartphones, die Google Maps aktiv nutzen bzw. die Location dauerhaft an Google teilen (Zeitachse).

\"},{\"question\":\"Woher stammen die Daten?\",\"answer\":\"

Zwei Quellen:

Die Google Maps Routes API liefert Echtzeit-Informationen zu Verkehrsfluss und Reisezeiten über anonymisierte Smartphone-Daten.
Die Bundesstadt Bonn, Amt 66 lässt Bluetooth-Messungen durchführen; vorbeifahrende Geräte werden anonym erfasst, um Reisezeiten aufzuzeichnen. Open Data Bonn stellt die Daten netterweise über eine GeoJSON-API zur Verfügung. Beide Quellen werden im Dashboard pro Route ausgewiesen.

\"},{\"question\":\"Gibt es bekannte Einschränkungen?\",\"answer\":\"

Unfälle werden derzeit nicht getrackt.
Daten von Google Maps können bei langen Reisezeiten Umwege zwischen Punkt A und B nehmen, statt der angezeigten Route zu folgen.
Einige Messstationen der Stadt fallen häufiger aus. Darauf wird bei betroffenen Routen hingewiesen; außerdem gibt es eine Auflistung aller Fehler.
Die Daten zwischen Google Maps und der Stadt Bonn unterscheiden sich. Mehr dazu im Datenvergleich: So genau sind die erhobenen Daten

\"},{\"question\":\"Wer ist die Zielgruppe von dem Verkehrsmonitoring? \",\"answer\":\"

Hauptsächlich habe ich es für mich gebaut, aber: Jede*r interessierte Bürger*in darf gern an den Daten teilhaben. Es gibt keinen politischen Hintergrund und ich komme nicht aus der Forschung. Eigentlich habe ich mal Technikjournalismus gelernt. Durch die zahlreichen Verkehrsmaßnahmen (A565-Neubau, Nordbrücke, Sperrung Endenicher Ei, ...) werden sich in den nächsten Wochen, Monaten und Jahren so einige Änderungen ergeben, dessen Tracking sicherlich interessant ist.

\"},{\"question\":\"Wie genau sind die Daten denn?\",\"answer\":\"

Daten lügen nicht.. manchmal aber schon. Dieses Tool bietet keine Garantie auf Richtigkeit. Alle Werte sind irgendwie gemittelt, ich erhebe keine Daten selber und habe dementsprechend keine Hoheit über die Bereitstellung.

Stadt Bonn:

Die Stadt nimmt manche Mess-Stationen manchmal offline, sodass kein zuverlässiges 24/7-Tracking möglich ist. Siehe dazu die /error
Fehlerseite.
Es wird nicht gefiltert, welche Bluetooth-Geräte tatsächlich Autos sind: \\\"(...) daher bildet der ermittelte Wert nur den Durchschnitt der erkannten und für plausibel befundenen „Bluetooth-Paare“. Daher können sowohl Fahrradfahrende oder auch Benutzer des ÖPNV in einem Bus oder einer Bahn die Daten erzeugen.\\\"
Heißt: Würden z.B. auf der Oxfordstraße ausreichend Fahrräder schneller unterwegs sein als Autos, könnten sie die reale Verkehrszeit zwischen Stadthaus und Bertha-von-Suttner-Platz verfälschen. Auf fast jeder anderen Route sollten Autos schneller unterwegs sein.

Google Maps:

Google Maps erkennt manche Peaks vielleicht nicht (oder nicht so schnell), sodass die Rush Hour angeblich schneller ist als gedacht. Ich versuche, statistische Auffälligkeiten zu annotieren und auf Datenausfälle proaktiv durch einen Infokasten hinzuweisen.
Google Maps mittelt die Verkehrsdaten; insbesondere bei länger auseinanderliegenden Anfragen (alle 60 Minuten) können kurze Staus in den Daten untergehen.
Für Interessierte: Die Google Maps Roads API
wird mit dem Parameter \\\"BEST_GUESS\\\" abgefragt, um die bestmöglichen Live-Daten zu erhalten.

\"},{\"question\":\"Was ist der Datenvergleich?\",\"answer\":\"

Unter /datenvergleich können zwei Routen gegenübergestellt werden: Route A nutzt Stadt Bonn, Amt 66, Route B die Google Maps API. So lassen sich Abweichungen, Korrelationen und mittlere Fahrtzeiten zwischen den Quellen vergleichen. Somit wird ein nachvollziehbarer Vergleich zwischen den Quellen geschaffen, der möglichst transparent Unterschiede aufzeigt und eine Grundlage schafft, um die Daten auch für andere Routen miteinander vergleichen zu können.

\"},{\"question\":\"Was sind die \\\"originalen Routen\\\" bzw. Multi-Teil-Routen? \",\"answer\":\"

Die von der Stadt Bonn zur Verfügung gestellten Daten heißen anders als bei diesem Dashboard. Um sie entsprechend bearbeiten / anpassen zu können, werden sie umbenannt.

Manche Routen bestehen aus mehreren Strecken, die von der Stadt erhoben sind: Die Strecke B9 ⬆️ besteht zum Beispiel aus den Teilen 144, 132, 128, 46, 53, 54, 30, 39, 64 und 95. Wirft eine dieser Teilstücke einen Error-Code aus, ist die Gesamtstrecke an diesem Zeitpunkt fehlerhaft. Die Zeiten der einzelnen Teilstücke werden addiert, es findet keine weitere Bereinigung der Daten statt - dadurch kann es durchaus zu groben Ungenauigkeiten kommen. Alle Multi-Routen sind entsprechend in den Statistiken unten gekennzeichnet.

\"},{\"question\":\"Was kostet das Projekt und wer finanziert das eigentlich? \",\"answer\":\"

Die Kosten werden komplett durch mich getragen, ich freue mich über Spenden

o.ä. :) Möchte z.B. ein Verein die Schirmherrschaft übernehmen?

Kosten:

Server: monatlich 29€
Google Maps API: pro Abfrage ca. 0,03€ (abgerufene Google-Maps-Routen * 4 (Abfragen pro Stunde) * 24 (Stunden) * 30 (Tage).
Entwicklung: ca. 4 Tage nebenbei, 20€ Cursor-Abo
API-Daten der Stadt Bonn: Kostenlos

\"},{\"question\":\"Kann ich die Rohdaten exportieren? \",\"answer\":\"

Nicht implementiert. Aber: Hit me up, ich kann CSV-Daten für einzelne Routen bereitstellen. Dafür ist ggf. Attribution nötig.

\"},{\"question\":\"Ich habe eine Idee! Wie kann ich Kontakt aufnehmen?\",\"answer\":\"

Idee für eine neue Route oder einen Vorschlag zur Verbesserung? Einfach eine Mail an kontakt@mikabaumeister.de senden.

\"},{\"question\":\"Was ist das eigentlich für Code, der im Hintergrund rennt?! \",\"answer\":\"

Was selbst ge-vibecodetes. Die GitHub-Repo: https://github.com/mb4umi/verspaetung-bonn

\"},{\"question\":\"Wie werden Ausreißer (Outliers) erkannt und behandelt?\",\"answer\":\"

Ein Ausreißer ist ein einzelner Messwert, der so extrem von den üblichen Werten abweicht, dass er mit hoher Wahrscheinlichkeit auf einen Messfehler oder eine Datenübertragungsstörung zurückzuführen ist – und nicht auf tatsächlichen Verkehr. Beispiel: Eine gemessene Fahrtzeit von 68 Minuten auf der A59 Süd ⬆️, obwohl der Median bei 5,3 Minuten liegt und selbst das 99. Perzentil nur 7,4 Minuten beträgt.

Wie erkennt das System Ausreißer?

Das System verwendet einen konservativen \\\"SPIKE-Algorithmus\\\", der nur isolierte Extremwerte als Ausreißer markiert. Ein Messwert wird nur dann als Ausreißer eingestuft, wenn alle folgenden Bedingungen gleichzeitig erfüllt sind:

Kriterium: 5× Median

Beschreibung: Die Fahrtzeit muss mehr als das 5-fache des Medians betragen.

Kriterium: 2× P99

Beschreibung: Die Fahrtzeit muss mehr als das 2-fache des 99. Perzentils betragen.

Kriterium: 3× Vorheriger Wert

Beschreibung: Die Fahrtzeit muss mehr als das 3-fache der vorherigen Messung sein (plötzlicher Sprung nach oben)

Kriterium: 3× Nächster Wert

Beschreibung: Die Fahrtzeit muss mehr als das 3-fache der nächsten Messung sein (plötzlicher Abfall)

Kriterium: +10 Minuten über Median

Beschreibung: Die Fahrtzeit muss mindestens 10 Minuten über dem Median liegen (absoluter Schwellenwert)

Warum diese strengen Kriterien?

Der Algorithmus ist bewusst konservativ gestaltet, um nur eindeutige Messfehler zu erkennen:

Echte Staus werden nicht als Ausreißer markiert: Wenn der Verkehr langsam zunimmt und über mehrere Messungen hinweg hoch bleibt (z.B. bei einem Unfall oder zur Rushhour), werden diese Werte als echte Verkehrsdaten behandelt.
Nur isolierte Spitzen werden erkannt: Der \\\"SPIKE-Algorithmus\\\" greift nur, wenn ein einzelner Wert extrem hoch ist, während die Messungen unmittelbar davor und danach normal sind – ein typisches Muster für Datenübertragungsfehler.
Kurze Routen sind geschützt: Der absolute Schwellenwert von +10 Minuten verhindert, dass normale Schwankungen auf kurzen Strecken fälschlicherweise als Ausreißer markiert werden.

Was passiert mit erkannten Ausreißern?

Ausreißer werden in der Datenbank mit dem Status \\\"outlier\\\" markiert
Sie werden automatisch aus allen Statistiken ausgeschlossen (Durchschnitt, Median, Perzentile, Verspätungsmatrix)
Die Rohdaten bleiben für Transparenz und Nachvollziehbarkeit erhalten
Die Erkennung läuft täglich automatisch im Hintergrund

Kann ein echter Stau fälschlicherweise als Ausreißer erkannt werden?

Sehr unwahrscheinlich. Ein echter Stau baut sich typischerweise über mehrere Messungen auf (z.B. 5 Min → 8 Min → 15 Min → 20 Min) und löst sich ebenso graduell auf. Der SPIKE-Algorithmus erkennt nur Muster, bei denen ein einzelner Wert extrem hoch ist, während die direkt benachbarten Werte normal sind – ein Muster, das bei echtem Verkehr praktisch nicht vorkommt.

\"}]","info_tagesvergleich":"

Tagesvergleich: Wie viel langsamer / schneller war Tag A im Vergleich zu B?

Ob Großveranstaltung, gesperrte Brücke oder Baustelle: Hier lassen sich Tage (und Zeiträume) der gleichen Routen miteinander vergleichen.

","seo_title":"Bundesstaustadt | Stau- und Verkehrsmonitoring Bonn mit historischen Analysen","seo_description":"Wo entsteht Stau in Bonn? Entdecken Sie aktuelle und historische Analysen zu Reisezeiten und Verspätungen auf wichtigen Verkehrsachsen.","info_quellen_google":"

Zum einen liefert die Google Maps Routes API Echtzeit-Informationen zu Verkehrsfluss und Reisezeiten über anonymisierte Smartphone-Daten. 40 Millionen Deutsche nutzen Google Maps täglich (Nutzungsdauer 3,2 Minuten) und tragen damit zur Erhebung bei. Nachteil: Viele Pendler*innen nutzen Google Maps nicht aktiv, dadurch sind die Daten zu Stoßzeiten ggf. ungenauer.

","info_quellen":"","info_quellen_bonn":"

Weitere Daten stammen von der Bundesstadt Bonn, Amt 66. Die Stadt lässt Bluetooth-Messungen durchführen, bei denen vorbeifahrende Geräte anonym erfasst werden, um Reisezeiten aufzuzeichnen. Dabei werden die Bluetooth-Signale von Infotainment-Systemen und Smartphones erfasst. Dadurch trägt fast jedes Fahrzeug zur Erhebung bei. Die Verkehrsteilnehmer*innen bleiben anonym.

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Unfälle werden derzeit nicht getrackt.
Daten von Google Maps können bei langen Reisezeiten Umwege zwischen Punkt A und B nehmen, statt der angezeigten Route zu folgen.
Einige Messstationen der Stadt fallen häufiger aus. Darauf wird bei betroffenen Routen hingewiesen; außerdem gibt es eine Auflistung aller Fehler.
Die Daten zwischen Google Maps und der Stadt Bonn unterscheiden sich. Mehr dazu im Datenvergleich: So genau sind die erhobenen Daten

","footer_ideas":"

Ideen und Routenvorschläge?

Andere, neue Routen oder einen Vorschlag zur Verbesserung? Hier Kontakt aufnehmen: kontakt@mikabaumeister.de

","info_ueber":"

Bundesstaustadt: Verkehrs-Monitoring Dashboard für Bonn

Bundeshauptstadt oder Bundesstaustadt?!

Das Projekt zeigt auf, wie sich der Verkehr und Stau auf wichtigen Straßen in Bonn entwickelt. Das interaktive Dashboard veranschaulicht in Echtzeit, wo es fließt, wo es stockt und wo Stau ist – mit Karten, Graphen und historischen Zeitverläufen. So lassen sich Muster im Stadtverkehr erkennen, etwa Stoßzeiten oder besonders belastete Streckenabschnitte.

Die Plattform macht Verkehrsdaten leicht zugänglich und hilft, Trends besser zu verstehen. Ob zur täglichen Routenplanung, für Rad- oder Autofahrer*innen, oder einfach aus Neugier: Das Dashboard bietet einen schnellen Überblick darüber, wie sich der Verkehr in Bonn tatsächlich bewegt. Ohne Wertung und ohne Geschmäckle aus der Politik oder Verwaltung.

Farbgebung in der interaktiven Karte:

Grün = geringer Verkehrsstau, Durchschnittsgeschwindigkeit oder schneller
Gelb = mittlerer Verkehrsstau, stockend, bis zu 1,5-fach langsamer als die Durchschnittsgeschwindigkeit
Rot = hoher Verkehrsstau, ggf. Stau, ab 1,5-fach langsamer als die Durchschnittsgeschwindigkeit

Diese Verkehrsdaten werden erhoben:

Lediglich die Fahrtzeit / Durchschnittsgeschwindigkeit von Punkt A nach B. In regelmäßigen Abständen werden die Datenquellen ausgewertet und lokal gespeichert. Langfristig soll die Erhebung Engstellen aufzeigen und Argumente ggf. be- / entkräften. Die Daten sollen eine neutrale Diskussionsgrundlage schaffen.

Streckenverlauf

Streckenverlauf