Sagen, was ist

Tante hatte vor einiger Zeit bereits eine Browserextension veroeffentlicht, die „Political Correctness“ in Websitetexten durch „Haltung, andere mit Respekt zu behandeln“ ersetzt. Das klingt grammatikalisch leider gelegentlich holprig, hilft aber ungemein.

CNADy4WVAAAFqtp

Nun hat Ole Reissmann nachgelegt, allzu schwache Formulierungen ueber Mobs vor Asylbewerberunterkuenften passend zu aendern. Aus „Asylgegner“ und „Asylkritiker“ werden durch die passende Chrome-Extension „Rassisten“, aus „besorgten Buergern“ „Nazis“. Recht so.

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Exzellenzinitiative: cccamp15

Ich war auf meinem allerersten Chaos Communication Camp. Und so wie viele andere muss ich nach meiner Rueckkehr erst einmal drauf klarkommen, nicht mehr in Mildenberg auf dem staubigen Ziegeleiparkgelaende zwischen leuchtendem Datenklo und BER-Partyarea unterm Tarp zu schlafen.

wpid-wp-1440074879376.jpeg

Wir Ulmer hatten uns eine „etwas“ kompliziertere Anreise ausgesucht. Zusammen mit einem SG20-Zelt fuer das Open-Data-Village waren wir ueber 12 Stunden in Nahverkehrszuegen unterwegs und mussten teilweise innert fuenf Minuten mit 75 kg Zelt den Anschluss schaffen. Durch ICE-Tueren haetten wir naemlich die 2 Meter langen Stangentaschen nicht um die Ecke bugsiert bekommen 😉

wpid-wp-1440074924273.jpeg

Das Open-Data-Village war wirklich „das beste Village“ – eine gute Mischung aus Leuten, leicht versteckt neben Tor 2, aber 40 Meter weiter direkt die grosse Buehne mit Bar des BER-Villages. Wenn man wollte, konnte man abends innert einer Minute mitten im Partytrubel sein, Landesverraetern den Hut klauen, die Hamburger eine Seitenstrasse weiter besuchen – oder man sass einfach im Village, erfreute sich an der Tatsache, dass man das jetzt theoretisch sofort machen koennte, wenn man wollte, und hoerte stattdessen lieber Open-Data-Musikneukompositionen zu. Die haben’s dann sogar in die Lightning Talks geschafft :) (Video, ab 1:29:20)

The Open Data song by @malackate at #cccamp2015. With @johl and @sneakatdatavibe

Ein von jennifer gergen (@palebluejen) gepostetes Video am

Ansonsten war das vor Allem: Eine Woche Urlaub, mit Ausfluegen an die Stichseen um den Ziegeleipark, neugierigem Herumwandern zwischen den anderen Villages, dem Wiedertreffen alter Bekannter und dem Neu-kennenlernen verschiedenster neuer Leute. Und vor allem in der Aufbauphase und noch beinahe bis zum letzten Tag konnte man irgendwo irgendetwas zu Bestaunen finden, was man zuvor noch nicht gesehen hatte. wpid-wp-1440074944748.jpeg Weil herumwandern, Leute treffen und Baden gehen alleine zu sehr Nur-Urlaub waere, musste natuerlich ein Projekt her, und ich habe mich (natuerlich) nicht an der vordergruendigen vollstaendigen Sinnlosigkeit des Unterfangens gestoert. Leiwandville und Amateur Radio Village hatten gleich mehrere Feldvermittlungsstellen dabei, also liess ich mir fuer Mittwoch von @akrey meine Fernmeldekiste mit 800-Meter-Feldkabelspule, einer Feldvermittlung und zwei FF54 nach Mildenberg bringen – danke nochmal dafuer! wpid-wp-1440074965847.jpeg wpid-wp-1440074978506.jpeg wpid-wp-1440074995200.jpegLetztlich haben wir zusammen mit anderen Villages wohl so um die vier Kilometer Kabel kreuz und quer durch’s Camp verlegt. Weil die Zehnervermittlung im Leiwandville auch einen Amtszusatz hatte, der ans POC angeschlossen war, konnte man also mit dem Ackerschnacker auf dem Aussichtsturm die Vermittlung rufen und sich mit einem beliebigen DECT verbinden lassen – und wenn daraufhin das testweise verlangte DECT in der eigenen Hosentasche rappelte, konnten einige das gar nicht so recht fassen 😀 Umgekehrt ging das natuerlich auch: Einfach 3353 („FELD“) anrufen und sich mit dem „Bamt“ verbinden lassen kam wohl haeufiger vor. Dass das Interesse so gross werden wuerde, dass DL30C und Sja gleich mehrere Workshops an den verschiedenen Vermittlungsplaetzen anbieten wuerde, und es die Aktion sogar in einen FM4-Artikel schaffen wuerde, haette ich vorher auch nicht gedacht 😉

Ingroup, Outgroup

Auf dem Weg zum Camp fiel mir ein Artikel in die Timeline, in dem argumentiert wurde, die Hackerkultur sei gentrifiziert worden – Mainstream quasi, das Label hip, und die Traeger_innen wohlhabend. Deswegen fand ich auch… interessant, dass Julia Reda das Camp damit in Verbindung brachte:

Wenngleich der Originalartikel mittlerweile Widerspruch erfahren hat, machte mich das nachdenklich. Waehrend die CCC-Veranstaltungen immer breiter, immer inklusiver zu werden scheinen, fehlen mir da noch eine ganze Menge Leute. Ich bitte darum, das nicht falsch zu verstehen: Das ist keine Kritik an denjenigen im Club, die durch verschiedenste Massnahmen versuchen, Diversitaet herzustellen. Aber: Ich hatte im wahrsten Sinne des Wortes das Privileg, ein tolles Camp erleben zu duerfen – weil ich ausreichend Zeit fuer einen Besuch habe, mir (mit reduziertem Ticket) die Woche finanziell gerade noch so leisten kann, und weil ich ein gutes Village mit vielen mir bekannten Leuten hatte, die auch meine (Erst-Club-Event-)Mitreisenden ganz selbstverstaendlich und unpraetentioes aufgenommen haben.

Das alles ist nicht selbstverständlich. Vor allem letzteres. Wer da vom Lande kommt und den Club im schlimmsten Fall nur vom oertlichen mackernden Erfa oder durch herablassende Twitter-Kommentare von Hacker-Granden kennt, traut sich am Ende vor lauter Impostor-Syndrom gar nicht, sich um ein Friends-Ticket zu bewerben – das bei klammem Budget die einzige Moeglichkeit ist, teilzunehmen. Der Club gibt sich gerne mal exklusiv, ob gewollt oder nicht, und das kommt aussen eben auch so an. Kann man ja mal drueber nachdenken.

Ansonsten

Exzellent, Top Camp, A++, gerne wieder. Vielleicht am Congress in Hamburg?

Nachtrag: Ha, jetzt haette ich fast vergessen, das Bild einzubinden, das mich ueberhaupt auf den bescheuerten Titel gebracht hat. Hier. Zusammenarbeit und so. Grossartig.

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OSM-Routing führt zur Mate

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Bislang waren Ausfluege zum Mate-Dealer fuer mich hier immer was, das man mit nem Auto macht. Schliesslich ist der Mate-Dealer im Industriegebiet NU-Offenhausen, was selbst fuer Neu-Ulm am Arsch der Welt ist.

Das hier schon beschriebene OSM-Fahrradrouting hat aber ne Strecke in petto, die auch ganz gut fahrradgeeignet ist. Die angegebene Viertelstunde je Richtung klappt mit vollem Haenger eher nicht, aber trotzdem.

Im Uebrigen soll angemerkt werden, dass die Radverkehrsfuehrung in Neu-Ulm zum Kotzen ist.

 

Randnotiz: Ja, es gibt „den“ Matedealer. Also den einzigen. Laut Matekarte gibt’s das zwar auch im Marktkauf Soeflingen und dem Oststadt-REWE, zu ersterem isses aber auch ne halbe Weltreise, und in letzterem hab ich die nie gesehen. Goebel in Neu-Ulm fuehrt das Zeug seit @hey_johnnypark die Belegschaft dort 2011 so lange geloechert hat, bis sie’s mal testweise bestellt hatten. Der Erfolg blieb nicht aus.

 

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William Shatner singt. Eine dreistuendige Sondersendung mit Funk.

William Shatner.

The Shat.

Zum 80. Geburtstag von Shatner widmete ihm The Sound of Plaid nicht weniger als drei Stunden Programm, die vollkommen an mir vorbeigegangen waeren, wenn Monsi mir das nicht empfohlen haette. Nicht immer einfach verdaulich, schliesslich spielen sie nicht nur den damals noch lebenden Leonard Nimoy, der “The Ballad of Bilbo Baggins” singt, sondern auch Shatners sehr spezielle Platte “The Transformed Man”. Vollstaendig. Inklusive mehrerer Ausgleichsunterbrechungen durch Funk, weil die Comoderatorin drohte, ansonsten die Sendung zu verlassen.

Wenn ihr eine Mischung wirklich guter Musik und euch bislang vermutlich unbekannter Seiten von Shatner und Nimoy hoeren wollt: MP3-Direktlink / Sendungsseite

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OSM rendert jetzt auch Fahrradstellplaetze

Letzten Sommer hatten wir auf dem Campus alle Fahrradstellplaetze in OpenStreetMap nacherfasst, nachdem die Vorlage der Verwaltung leider nicht so praxistauglich war. Mit Leaflet und Overpass kamen die dann auch auf eine klickbare Karte – denn in der normalen Einstellung hat die OSM Fahrradabstellanlagen nicht gerendert.

fahrradstellplaetze_osm

Das ist seit dem Rollout von openstreetmap-carto v2.30.0 anders: Ueberall, wo Anlagen gemappt sind, tauchen sie auch im Default-Kartenstil auf. Yay 😉

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„Freude und Wut“ – Stolpersteine fuer Ulm

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Mehr als 70 Jahre hat es gedauert, bis in Ulm der waehrend der NS-Regierung deportierten und ermordeten Buerger_innen im Strassenbild sichtbar gedacht werden konnte.

Lange wurde von der Initiative Stolpersteine fuer Ulm fuer die Anbringung der „Stolpersteine“ von Gunter Demnig vor den ehemaligen Wohnhaeusern der frueheren Ulmer_innen gerungen – heute wurden die ersten 15 verlegt.

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Kudos fuer die Aufbereitung auf der Website und in der Broschuere, um die Erinnerung an die Vertriebenen und Ermordeten ergaenzend zu den Steinen lebendig zu halten.

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Kudos auch dafuer, dass die Verlegung zusammen mit ueberlebenden Angehoerigen vorgenommen wurde. Ein Schauer laeuft den Ruecken hinab, wenn die betagte Enkelin des Ehepaars Hecht vor dem frisch verlegten Mahnmal vor der Neutorapotheke steht, und nach einem „Grossvatter! Grossmutter! Hier ist eure kleine Anneliese!“ davon spricht, gleichzeitig Freude zu empfinden, endlich einen Ort zu haben, an dem sie der beiden (in Theresienstadt quasi verhungerten) gedenken kann – aber auch Wut: „Was haben die beiden denn getan?“.

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Das resoniert auf seltsame Weise. Ich freue mich, dass das Stadtbild nun nicht mehr nur von Denkmaelern an gefallene Soldaten oder die zivilen Opfer des Bombenkriegs gepraegt wird. Dass das aber 70 Jahre brauchte, ist kaum ertraeglich.

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Wie aus Italien Italien wurde

Beim WG-Abendessen mit Marco (aus Italien) wurde neulich mal wieder klar, wie wenige Leute eigentlich die Geschichte ihrer Nachbarlaender kennen. Was das mit Nord- und Sueditalien auf sich hat, die ganz verschieden waren und sind? (Siehe auch: Lega Nord). Wo dabei Garibaldi ins Spiel kam? Und warum viele (aeltere) Leute von sich sagen, dass sie aus $Stadt kommen, nicht aus Italien? Und dabei sogar noch ganz eigene Spezialdialekte sprechen? Die Langfassung ist… lang. Zum Glueck gibt es Erklaerbaervideos 😉

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Verkehrszaehlungsdaten mit R und ggplot2 visualisieren

Wie gestern erzaehlt, hatte ich mich beim Hackday Moers ja mit den Verkehrsmessdaten der Stadt Moers beschaeftigt. Die liegen als CSV-Export vor und umspannen jeweils einen Zeitraum von 48 Stunden – gemessen mit einer dieser Boxen, die am Strassenrand aufgestellt werden, und Geschwindigkeit, Fahrtrichtung und Laenge des Fahrzeugs erfassen. So sieht sowas aus:

14.05.13 07:39:33;00;030;07;0
14.05.13 07:39:35;00;030;04;0
14.05.13 07:39:37;00;027;04;0
14.05.13 07:40:52;00;024;07;0
14.05.13 07:40:53;00;024;07;1
14.05.13 07:41:39;00;035;01;0 

In der ersten Spalte kommt ein Zeitstempel, gefolgt von einem Platzhalter (00), der Geschwindigkeit in km/h, der Fahrzeuglaenge in Metern und der Fahrtrichtung. Auf den Beschreibungsseiten gibt es noch Hinweise zur Klassifizierung der Fahrzeuge nach der Laenge, und Angaben zum Dateinamen (Name der Messstelle und vorgeschriebene Hoechstgeschwindigkeit).

Ich habe das zum Anlass genommen, die nicht sonderlich uebersichtlichen Rohdaten grafisch in R mit ggplot2 aufzubereiten. Cave: Ich bin kein Statistiker, und auch kein R-Crack – das Ergebnis kam durch strategisches Googeln und Ausprobieren von Codeschnipsel zusammen mit dem Lesen der R-internen Dokumentation zustande, und war vor allem auch eine prima Gelegenheit, meine eingerosteten R-Faehigkeiten wieder aufzufrischen. Pull-Requests fuer Verbesserungen sind gerne gesehen 😉

Daten einlesen

Um die Daten zu analysieren, muessen sie natuerlich erst einmal eingelesen werden. Das geht recht fix – Separator fuer die CSV-Spalten ist das Semikolon, und da die Datei ohne Spaltenueberschriften kommt, wird header=FALSE gesetzt:

endstr <- read.csv("endstrasse_17_t50_03112014.txt",header=FALSE,sep=";")
names(endstr) <- c("date","place","tempo","length","direction")

Danach werden mit names() die passenden Spaltenueberschriften gesetzt.

Das reicht schon, um eine erste Auswertung zu machen:

summary(endstr)
                date          place       tempo        length      
 03.11.14 10:56:07:   2   Min.   :0   Min.   :12   Min.   : 1.000  
 03.11.14 12:42:34:   2   1st Qu.:0   1st Qu.:37   1st Qu.: 2.000  
 03.11.14 16:44:23:   2   Median :0   Median :42   Median : 3.000  
 03.11.14 16:44:30:   2   Mean   :0   Mean   :42   Mean   : 3.512  
 04.11.14 10:03:37:   2   3rd Qu.:0   3rd Qu.:47   3rd Qu.: 4.000  
 04.11.14 11:17:40:   2   Max.   :0   Max.   :89   Max.   :43.000  
 (Other)          :2723                                            

Das ist schon einmal ein aufschlussreicher erster Blick: Der Median der Geschwindigkeit ist 42 km/h – und nur ein Viertel der Messungen lag bei 47 km/h oder mehr.

Das laesst sich auch in einem Histogramm fuer die Geschwindigkeit auswerten:

jpeg('endstr_histo.jpg')
hist(endstr$tempo)
dev.off()

endstr_histo

Schoen ist natuerlich anders 😀

Ausgabe als Scatterplot

Passender waere, die Messung als Scatterplot ueber die Zeit hinweg auszugeben. Mein erster Ansatz analog zum unlaengst hier verlinkten Tutorial war ein wenig naiv:

library(ggplot2)
ggplot(endstr, aes(x=date, y=tempo)) +
geom_point()

endstr

Na, wem faellt auf, was da nicht stimmt? Klar, die Zeitpunkte werden nicht als Zeit interpretiert, sondern gleichverteilt auf der X-Achse aufgetragen. Ich habe am Anfang ein wenig herumgebastelt, das bei der Auswertung in POSIX-Zeit umzuwandeln, letztlich war aber die sinnvollere Variante, einfach die Tabelle um einen „richtigen“ Zeitstempel zu erweitern:

endstr$datetime <- as.POSIXct(endstr$date,format="%d.%m.%y %H:%M:%S")

ggplot(endstr, aes(x=datetime, y=tempo)) +
geom_point()

endstr_datetime

Schon besser :) Analog habe ich auch fuer die Fahrzeuggroesse und die Tempoabstufungen Klassen angelegt – bei der Fahrzeuggroesse analog zur Klassifizierung in der Dateibeschreibung der Stadt, bei der Geschwindigkeit bis zum Tempolimit, bis 6 km/h ueber dem Tempolimit, und mehr als 6 km/h zu schnell:

endstr$tempoclass <- cut(endstr$tempo, breaks = c(0,50,56,Inf), labels=c("<50 km/h", "50–56 km/h", ">56 km/h"))
endstr$vehicleclass <-cut(endstr$length, breaks = c(0,8,12, Inf), labels=c("PKW", "LKW", "Lastzug"))

Einfaerben!

Mit diesen Daten lassen sich nun die einzelnen Punkte auch einfaerben. Ich habe die Punkte semitransparent gemacht, damit die Faerbung an den Haeufungen intensiver wird, und die Groesse anhand der Fahrzeugklasse gewaehlt. Fuer die Farben der Geschwindigkeitsklassen habe ich ein Pseudo-Rot-Gelb-Gruen-Schema gewaehlt, das auf eine fuer Farbenblinde taugliche Farbpalette zurueckgreift.

ggplot(endstr, aes(x=datetime, y=tempo, colour = tempoclass)) +
geom_point(alpha=0.2, aes(size=vehicleclass)) +
scale_color_manual(values= c("#009E73", "#E69F00", "#D55E00"), name="Geschwindigkeit")

endstr_colour

Feinanpassung

Ein wenig fehlt noch: Die Achsen und das Diagramm muessen noch richtig beschriftet werden: Die Zeitachse sollte ein im deutschen Sprachraum „passend“ lesbares Zeitformat bekommen, und in der Legende sollten die Punkte und ich wollte auch gerne eine Trendlinie sowie eine Hilfslinie bei der „richtigen“ Geschwindigkeit haben. Die Datumsformat-Umformatierung ist in library(scales) zu finden. Die Farben in der Legende sollten ausserdem nicht transparent angezeigt werden, das geht mit override_aes.

Fuer die Trendlinie habe ich den Tipp aus dem vorher verlinkten Tutorial verwendet, die ein Generalized Additive Model verwendet – ich habe keinen blassen Schimmer, ob das passt, aber es sieht zumindest fuer Semilaien wie mich passend aus 😉

Der komplette Code fuer den Graphen samt Ausgabe als PNG sieht nun so aus:

library(ggplot2);library(scales);library(Cairo);

ggplot(endstr, aes(x=datetime, y=tempo, colour = tempoclass)) +
# Punkte sind semitransparent, Größe abhängig von der Fahrzeugklasse
  geom_point(alpha=0.2, aes(size=vehicleclass)) +
  scale_color_manual(values= c("#009E73", "#E69F00", "#D55E00"), name="Geschwindigkeit") +
  # Hilfslinie bei 50 km/h
  geom_hline(yintercept=50, size=0.4, color="#efefef") +
  # Hilfslinie auf dem Nullpunkt der Y-Achse
  geom_hline(yintercept=0, size=0.1, color="black") +
  # Trendlinie mit Generalized Additive Model, siehe http://minimaxir.com/2015/02/ggplot-tutorial/
  geom_smooth(alpha=0.25, color="black", fill="black") +
  # Achsenbeschriftungen
  labs(title="Geschwindigkeitsmessung in der Endstraße", x="Zeit", y="Geschwindigkeit", size="Fahrzeugart") +
  guides(colour = guide_legend(override.aes = list(size=5 ,alpha=1))) + 
  scale_x_datetime(labels = date_format("%d.%m %H:%M"))

ggsave("endstr_final.png", width=8, height=4, dpi=300, type="cairo-png")

Mit library(Cairo) funktioniert die Transparenz auch bei der Bildausgabe wenigstens leidlich. Ich musste dazu libcairo-dev installieren (mehr Informationen dazu hier und hier)

Und voila – so sieht’s aus:

endstr_final

Juka spielt gerade noch nebenher mit Leaflet herum, um die Graphen auch zu kartieren – die gesamte Ausgabe ist derweil auf Github anzusehen.

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Vier Wochenenden voller Open Data

Es gibt ja so Veranstaltungen, nach denen geht man voller Motivation nach Hause. Bei mir sind es gerade fuenf Open-Data-Veranstaltungen in fuenf verschiedenen Staedten an den letzten vier Wochenenden gewesen, und sollte jetzt noch irgendwas kommen fallen mir vermutlich vor lauter Grinsen die Ohren ab.

Aber der Reihe nach.

Berlin: Bahn, die erste

IMG_1104

Beste Aussichten hatte am ersten Märzwochenende der Workshop, den die OKF fuer die DB Station&Service in Berlin ausrichtete – buchstaeblich wie metaphorisch. Die Station&Service moechte naemlich sich und ihre Daten oeffnen, wie das die SNCF in Frankreich bereits getan hatte. Die Personenzusammensetzung war genau richtig, und ich am Ende ganz schoen geschlaucht vom Brainstormen und reden. Ich bin sehr gespannt, wie es hier weitergeht, und hatte mir den gesamten Abend danach und die Heimfahrt noch ueberlegt, welche Community-Teile zum Beispiel aus der OpenStreetMap sich hier noch verknuepfen lassen.

Freiburg: Hackathon unterm Sternenbanner

Ganz ohne Getoese hat sich auch Freiburg einen festen Platz auf der Landkarte der innovationsbereiten Staedte verschafft. Das liegt auch an Ivan Acimovic, der in seiner Stadtverwaltung auf ueberraschend viele Open-Data-Vorantreiber_innen bauen kann – und gleich mit einer halben Armee von Mitstreiter_innen einen Open-Data-Hackathon im Carl-Schurz-Haus aus dem Boden stampfte.

Mit der Stadt alleine war es naemlich nicht getan – bwcon Suedwest, das Carl-Schurz-Haus und Profs der Hochschulen Offenburg und Furtwangen warfen sich mit ins Zeug, um diese Veranstaltung durchzufuehren. Dass alle Ergebnisse im Rathaus ausgestellt werden, ist da nur konsequent.

Neben den zu erwartenden Wiederkehrern auf allen Open-Data-Hackathons (natuerlich gab es eine neu erfundene Issue-Tracking-App, die nicht bestehende Loesungen wie Mark-A-Spot verwendet :D) stach fuer mich „Frieda“ besonders hervor: Eine benutzerfreundlichere Neuinterpretation des Freiburger Datenportals FR.ITZ, das bei der Usability noch… Potenzial hat.

Ein wenig schade, dass dieses Projekt bei der Preisvergabe nicht mehr gewuerdigt wurde – zusammen mit dem Projekt „Data Canvas“, das Datenangebot und Bedarfe anhand von Problemstellungen analysieren wollte, haette ich „Frieda“ deutlich hoeher gerankt. Ich bin gespannt, wie viele der Projekte noch weiter entwickelt werden – und wie viele der enthusiastischen Teilnehmer_innen beim kommenden OK Lab Freiburg zu sehen sein werden, das ich leider ganz alleine vertreten musste :)

Frankfurt: Die Bahn bewegt (sich) doch!

Und eine Woche spaeter verstummten die Voegel, und der Mond verdunkelte die Sonne, und das scheinbar undenkbare geschah: Die Deutsche Bahn lud zu einem Datenhackathon!

Gerade mal zwei Wochen vorher hatte ich ueberhaupt davon erfahren – ironischerweise auf dem Rueckweg vom DB-Workshop in Berlin, auf dem wir uns fragten, wann sich denn die DB Fernverkehr endlich bewegen wuerde. Der Hackathon war wohl binnen weniger Wochen auf die Beine gestellt worden und war fuer mich eine ausgezeichnete Gelegenheit, einmal mit den Leuten im Konzern zu sprechen, die gerne viel mehr Daten freigeben wuerden – die aber nicht einfach machen duerfen, wie sie gerne wuerden.

In gigantischer 1970er-Jahre-James-BondSuperschurken-Hauptquartier-Atmosphaere hackten immerhin rund 50 Teilnehmer_innen an den noch-nicht-wirklich-offenen Daten der Bahn – Daten, an die in einigen Faellen wohl bislang selbst die Bahn-Leute konzernintern noch nie herangekommen waren, und die es nur durch diesen Hackathon erstmals aus ihrem jeweiligen Silo herausgeschafft haben. Ausgangszustand: Dass die Teilnehmer_innen „nur“ ein einseitiges NDA-Dokument unterzeichnen mussten, ist bereits ein grosser Fortschritt.

Ich musste leider noch am selben Abend weiter, um rechtzeitig nach Moers zu kommen, aber Falco aus der Ulmer Arbeitsgruppe hatte sich spontan mit drei anderen zusammengetan und mit seiner Gruppe mal eben eine bessererere™ Reiseauskunft gestrickt, die historische Verspaetungen beruecksichtigt und die Wahrscheinlichkeit angibt, einen bestimmten Anschluss zu erreichen. Hut ab! Mehr Eindruecke gibt es in einem Youtube-Video der Veranstalter.

Ich warte jetzt jedenfalls ganz gespannt, dass die Ergebnisse des Hackathons konzernintern durch die Entscheiderpositionen sickern – und hoffe instaendig, dass wir demnaechst einmal ein Transit-Camp auf die Beine stellen koennen, bei dem Vortraege, Austausch und Coding Hand in Hand gehen. Idealerweise mit einem Augenmerk auf moeglichst hohe Diversitaet – Fahrtkostenbezuschussungen und eine inklusivere Ansprache koennten viel dazu beitragen, nicht nur die ueblichen Verdaechtigen bzw. die Leute aus dem direkten Umland anzulocken 😉

Moers: Die heimliche Open-Data-Hauptstadt im Nirgendwo

Solcherlei Inklusivitaetsfoerderung war fuer Moers dagegen gar kein Problem – Dank Reisekostenbezuschussung waren „die Ulmer_innen“ gleich zu zweit beim dortigen Hackday, und auch aus Berlin kamen Abordnungen an den Niederrhein.


Claus Arndt
tut sich schon seit einiger Zeit damit hervor, am Rande der Einoede zwischen Pott und den Niederlanden in seiner Kommune das Thema voranzubringen — und kann in seiner Position hierzu auch einiges bewegen. Zum Beispiel diesen Hackday zu veranstalten, bei dem sich auch gleich Interessierte aus dem gesamten Umland fanden, um auch gleich ueber eine Gruendung von „Code for Niederrhein“ nachzudenken.

Moers zeigt fuer mich vor allem, dass Erfolg bei Open Data momentan weniger das Ergebnis grossangelegter Strategiepapiere ist, sondern vom Aufeinandertreffen einer aktiven Community auf engagierte Einzelpersonen mit Gestaltungsspielraum in der Verwaltung lebt. Die besten Absichtserklaerungen, die tollsten Forschungsprojekte nuetzen nichts, wenn die Verwaltung nicht dafuer sorgen kann, dass die freiwilligen Datenveredler ihren Spass nicht verlieren. Indem sie zum Beispiel die Rahmenbedingungen schafft, dass 1.) Daten reibungsarm beschafft werden und 2.) Ergebnisse reibungsarm den Weg zurueck in die Verwaltung finden koennen. In Moers klappt das.

Mehr nachzulesen gibt es auf Wegweiser-Kommune [2], im Government-2.0-Netzwerk, bei Habbel, und in einem Flickr-Fotoset von @mrtopf. Und im Blog von Anke Knopp wird auch erklaert, was es mit der Feuerwehr auf sich hatte 😉

Im Video klingt es auch ein wenig an: Neben Redeployment-Auslotung hatten Juka und ich auch inhaltlich was gemacht, Verkehrszaehlungsdatenauswertung naemlich. Dazu kommt aber noch spaeter mehr :)

Leipzig: Code for Germany meets again

Etwas ueber ein Jahr nach dem Auftakt von Code for Germany waren Rens und ich zum gemeinsamen Workshop in Leipzig — um eine grossartig gewachsene Familie von OK Labs zu treffen, die sich mittlerweile auf verschiedenste Themengebiete verteilt hat, von Spielplatzkarten bis zu Feinstaubsensoren fuer jede_n zum Selbst-aufstellen.

Dementsprechend werden mittlerweile auch die Herausforderungen umfangreicher. Ging es anfangs um die Vernetzung an sich, Sichtbarkeit und Austausch, geraten wir als Gemeinschaft nun an die etwas knackigeren Probleme — offenbar genauso, wie das schon beim Vorbild Code for America der Fall war. Redeploying, also das Ausrollen bereits anderswo erprobter Loesungen mit den Daten der eigenen Kommune, scheitert allzu haeufig an der Vielfalt der Datenformate, die aus den Fachverfahren fallen, Standardisierung ist weit weit weg, und akademische Ideen wie die Semantifizierung aller Daten sind momentan leider noch wenig praxistauglich. Zudem sind vielfach Interessierte zu einem Thema bei sich eher alleine, und andere Interessierte anderswo muessen erst einmal gefunden werden.

Umso dankbarer bin ich mittlerweile fuer die verbindende Klammer, die CfG mittlerweile bildet, und bin gespannt auf das, was da noch kommt. Ich bin unglaublich froh darueber, dass schon sehr frueh Diskussionen ueber einen Code of Conduct begonnen hatten — aus Fehlern anderer lernen, ganz angewandt. Und ich moechte mal ganz ausdruecklich ein Dankeschoen an Fiona und Julia aussprechen, die sich nun ueber ein Jahr lang um Vernetzung, Bereitstellung passender Werkzeuge, und das Ruehren der Werbetrommel gekuemmert haben.

Auf das naechste Jahr! Und noch viele kommende Open-Data-Wochenenden 😉

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Free and Open Source your Transit System, Now!

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Yesterday, I came across two pieces on how Baltimore’s transit systems got accidentally opened – saving development costs quoted by Baltimore MTA as 600,000 USD:

If you’ve ever taken a bus, you know just how fun it is to be stuck outside in the cold wondering when the next one will come. That’s why the state of Maryland spent $2.7 million dollars developing a real-time bus tracking system for Baltimore, so that riders would finally be able to overcome the city’s “notoriously unpredictable” bus service.

[…]

When reporters asked the MTA why they opted to only show the info on their mobile webpage instead of developing an app (or better yet, formatting the data for third parties like us), the MTA responded that it would have been too expensive.

We know in many cases, the information needed to create an application is made public so private firms can attempt to develop an application at their own expense. However, it would cost approximately $600,000 more to be able to format the data from our 25-yr-old CAD/AVL system into GTFS for use by outside developers.

You read that right. Baltimore’s MTA rolled out real-time bus tracking and neglected to provide it via an Open API, because it would have cost them another 600k USD. Luckily, transitapp came to the rescue, parsed the data and re-formatted it into GTFS-realtime, so that other App developers could make use of it. The code is on Github, of course 😉

Now, the US is not really public transit heaven. If there even is such a thing, it might be somewhere in Europe, D-A-CH specifically, where Verkehrsverbuende are plentiful and real-time data is the norm for urban areas rather than the exception. Still, transit agencies hold on to their data like dragons hoard their treasures – the only means of getting onto those sweet, sweet real-time data is their official APIs, which are one-size-not-really-fits-all-solutions which they attempt to open-wash by calling them “Open Service”.

Even worse, real-time AVL data is mostly restricted to transit operators who can afford them – and thus mostly to urban areas. The suburban and rural areas of Germany seldom get any of the benefits stemming from on-board IBIS computers on their transit vehicles – in-vehicle stop information as announcements and visual displays, reliable outer displays and, of course, real time data, to name only a few. These additional features would make suburban and rural transit not only more reliable for riders in general[1], but also more accessible to handicapped riders.

As the situation presents itself now, though, only well-off operators usually found in urban centres can afford to deploy on-board information systems such as the German IBIS model on all their vehicles. And even if they do, their implementation often leave you shaking your head – just as the in-vehicle stop display at the top of this article, which still can’t correctly implement an encoding standard written in 1984(!).

Sneer as much as you want on Baltimore’s MTA, which (admittedly) deploys solutions on their customers which look and feel like it’s the 1990s again – Germany is not that much farther.

It is time, we took a cue from the effort made in Baltimore and took matters in our own hand. There are people out there willing and capable to re-engineer displays like the one shown at the top of this article in their own time, as a hobby – and who, I dare say, propably do a better job than the “official” vendors in doing so. What if, through a collaborative effort, we developed low-cost solutions to enable small pop-and-mom transit operators in Back of the Woods, Bavaria, to provide not only the in-vehicle information that is already standard in urban areas within Germany, but also with real-time arrival and connection information?

The pieces are already out there. And I can’t be the only one willing to invest time in making this come true. Thing is, on my own, I can’t. If you’re into this kind of thing, please ping me. Please.

 

[1] for positive effects of real-time transit information on perceived service quality, see Dziekan, K., & Kottenhoff, K. (2007). Dynamic at-stop real-time information displays for public transport: effects on customers. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 41(6), 489-501.

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