CAB RIDES: Visualizing Taxi Trips in Berlin

Urbane Ebenen: Mobilität

Eine der signifikanten Charakteristiken von Städten ist die Masse von Menschen, die sich im Laufe eines Tages durch den Raum bewegen. Dazu nutzen sie Bahnen, Busse, Räder, Autos, etc.. Wenn man diese Bewegungen aufzeichnet und visualisiert, kann man sehen, wie sich bestimmte Ströme herauskristallisieren und wie Adern durch die Stadt ziehen.

Im diesem Kurs wurden anhand aktueller Design- und Forschungsansätze der Geovisualisierung neue Konzepte entwickelt, um Menschen einen visuellen und greifbaren Zugang zur Stadt zu geben. Eines der Ziele ist es, Visualisierungen so zu gestalten, dass Bewegungsmuster und -trends im urbanen Raum sichtbar werden. Darüber hinaus soll die Lücke zwischen nützlichen und ästhetisch ansprechenden Darstellungen geschlossen werden.

Herangehensweise und erste Ideen

Im Rahmen dieses Kursprojektes zum Thema Mobilität in der Stadt, haben wir uns mit Musik und urbanen Daten auseinandergesetzt. Da das Ziel eine auf Geodaten basierende Visualisierung ist, führten uns erste Überlegungen dahin, die Clublandschaft in Berlin auf einer selbstgestalteten Karte zu verorten. Die Beziehungen zwischen den verschiedenen Clubs soll über deren unterschiedliche Musikstile hergestellt werden. Um dem Aspekt der Mobilität gerecht werden zu können, wollten wir die Wege zu und von den Clubs via Taxi darstellen. Dabei erhofften wir uns, einige Annahmen überprüfen und aufzeigen zu können. Gibt es beispielsweise Fahrten zwischen den Clubs (Clubhopping) oder werden die Fahrten länger je später es wird und die Besucher nach Hause möchten?

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Erste Experimente Daten auf der Karte zu verorten. 1 - Clubs in Berlin 2 - Clubs und Altersdurchschnitt nach Bezirken 3 - Kartenskizze

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Eine der frühen Skizzen, die erste Ansätze veranschaulicht. Im Verlauf des Kurses haben wir uns jedoch mehr von der ursprünglichen Idee entfernt und mehr auf Taxitrips konzentriert.

Prozess

Inspiration für die Visualisierung der Taxiwege (Bildlink: http://flowingcity.com/visualization/taxis-in-london-2/)

Datenerhebung

Mytaxi ist ein Service über den per App oder auf der Website Taxis bestellt werden können. Freie Taxis werden auf einer Karte mit iherer Position angezeigt. Wir haben mit Hilfe eines Skripts die Locations einzelner Taxis über die Webseite im 30s Takt abgefragt und gespeichert. Jedes Taxi besitzt eine eigene ID und kann so lange es frei ist nachverfolgt werden. Wird ein Taxi gebucht, verschwindet es jedoch von der Karte und taucht an einem anderen Punkt wieder auf, wenn es wieder frei ist. Aus diesem Grund mussten wir die inverse Strecke berechnen. Da Anfangs- und Endpunkt einem nur die Luftlinie geben, nutzten wir Nokias Routing-App um die wahrscheinlichste Strecke zu berechnen.

Zur Berechnung einer Taxifahrt benutzen wir die Routing Anwendung von Nokia Here.

Visualisierung

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Bei unserer finalen Visualisierung haben wir uns entschieden eine Reihe von Plakaten zu machen. Wir haben uns 3 komplette Tage angeschaut. Zum Einen das Wochenende der „Club TransMediale“ (CTM) am 25. & 26.01.2014 und einen normalen Wochentag 02.02.2014. Im Zentrum des Plakates sind alle Taxifahrten des Tages zusammen mit den Berliner Clubs zu sehen. Darunter vier „Small Multiples“ von verschiedenen Tageszeiten. Am unteren Bildrand soll eine Übersicht zur Häufigkeit von Fahrten zu jeder Tageszeit gegeben werden.

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Stories

Bei der Betrachtung von einzelnen Zeitspannen und Punkten in der Stadt, lassen sich kleine „Geschichten“ ablesen. Beispielsweise fahren am Morgen (7:00) deutlich mehr Taxis aus der Innenstadt zum Flughafen Tegel.

Grünen Linien > Fahrten zum Flughafen Tegel Roten Linien > Fahrten vom Flughafen Tegel

Am Abend (19:00) zeigt sich, dass es sich genau anders herum verhält. Eindeutig mehr Taxis fahren vom Flughafen Tegel in die Innenstadt.

Die zweite Geschichte stellt in Frage, ob es einen Club-Tourismus gibt, da es an einem Samstag zischen 4 und 10 Uhr eine Taxifahrt vom Berghain direkt nach Tegel gab.

Fazit

Es war für uns alle ein lehrreicher Kurs und Designprozess. Es gab viele verschieden Ansätze, erste Ideen und technische Hürden die es zu meistern galt. Dank Till Nagels großartiger Hilfe und in unserem Team vorhandenen Programmierkenntnissen (insbesondere Jordi), waren es oft weniger mangelnde Fähigkeiten die einem im Weg standen, als eher die Schwierigkeit an große Mengen von Daten zu kommen. Es gab sowohl freudige und überraschende Momente, wenn man es durch Umwege und Tricks geschafft hat Daten zu scrapen, genauso wie ziemlich ernüchternde Momente in denen Dinge einfach nicht so funktionieren wie man es sich vorgestellt hat. Mit dem Ergebnis sind wir jedoch sehr zufrieden und hoffen es weiterentwickeln zu können oder es als Grundlage für zukünftige Projekte zu nutzen.