Daten als Grundlage
Daten zur Auslastung (Personen pro Fahrzeug) stellen eine neuartige Informationsschicht zur Reisendeninformation und -lenkung dar. Die Echtzeit-Auslastungsdaten aus dem Schienenpersonen-Nahverkehr im VBB stellen in diesem Umfang bisher national ein Alleinstellungsmerkmal dar.
Im Projekt SAFIRA sollen deshalb vorhandene Daten aus Fahrgastzähleinrichtungen um Prognosen ergänzt werden, die über Big Data-Ansätze zusätzlich aus den Anfragedaten der Reiseinformationssysteme gewonnen werden. Der VBB betreibt bereits seit längerem seine verbundweite Datendrehscheibe zum Austausch von Fahrplan-Echtzeit- und Prognosedaten. Hier werden die Daten von 33 VBB-Unternehmen plus Nachbarverbund NASA zusammengeführt und an die Abnehmer weitergeleitet.
Die Übernahme erster Echtzeit-Auslastungsdaten der Niederbarnimer Eisenbahn (NEB) zur aktuellen Belegung über eine Standardschnittstelle (VDV 454) an die VBB-Datendrehscheibe wird derzeit umgesetzt. Ab Dezember 2022 sind dann auch die Eisenbahnverkehrsunternehmen DB Regio und ODEG verpflichtet, Zähldaten der Auslastung sowie Kapazitätsdaten in Echtzeit an den VBB zu liefern. Durch den Start der Verkehrsverträge „Netz Lausitz“ und „Netz Elbe-Spree“ zählen hierzu u.a. die Strecken Magdeburg – Berlin – Frankfurt (Oder), Wismar – Berlin, Berlin – Cottbus, Cottbus – Leipzig und Berlin – Flughafen BER. Alle weiteren künftigen Eisenbahn-Verträge werden diese Anforderungen an die Lieferung von Auslastungsinformationen ebenfalls beinhalten.
Darüber hinaus engagieren sich DB Regio, die Niederbarnimer Eisenbahn (NEB), die S-Bahn Berlin, der DEFI e.V. und die Berliner Verkehrsbetriebe (BVG) als assoziierte Partner des Projekts.
Folgende quantitativen Daten sollen in den Prognoseverfahren sowie in der Verbindungsauskunft berücksichtigt werden:
- Wagenreihungen der Verkehrsunternehmen (VU) des schienengebundenen Verkehrs, für eine detaillierte Beschreibung der aktuellen Kapazitäten (d.h. Fassungsvermögen an Personen, Fahrrädern etc.).
- Daten aus verschiedenen Fahrgastzählsystemen der VU, insb. als Echtzeitinformation (im Unterschied zur derzeitigen Verwendung solcher Daten aus Archiven).
- Anonyme, aktuelle Verbindungsergebnisse des VBB-eigenen Fahrgastinformationssystems, die Rückschlüsse auf die aktuelle ÖV-Nachfrage erlauben. Die Erhebung dieser Daten erfolgt DSGVO-konform.
- Fahrplandaten, Stammdaten des ÖV, ÖPNV für den Großraum Berlin (entsprechend den von VBB in der mCloud veröffentlichen GTFS Daten)
Neben den generierten Auslastungsprognosen werden im Rahmen der Nutzer:innenforschung folgende qualitativen Daten im Projekt erhoben: (1) Anforderungen an die Fahrgastinformation und -lenkung aus Nutzer:innensicht, (2) Daten zur Wahrnehmung des Füllstandes und (3) Daten zur Bewertung der Lösung zur Motivation von Verhaltensänderungen.
