Berliner S-Bahn : Betriebsstörungen werden zum Forschungsthema

Das Plattner-Institut forscht zu Störungen der S-Bahn. Mit einer Software werden die Tweets zu jeder S-Bahn-Fahrt ausgewertet. So soll man schneller alternative Reisewege finden.

Kommt sie oder kommt sie nicht? Störungen im S-Bahn-Betrieb sollen jetzt gründlich untersucht werden.
Kommt sie oder kommt sie nicht? Störungen im S-Bahn-Betrieb sollen jetzt gründlich untersucht werden.Foto: dpa

Twitternachrichten über Störungen im öffentlichen Personennahverkehr könnten künftig helfen, schnell alternative Reisewege zu finden. Wie das Potsdamer Hasso-Plattner-Institut (HPI) mitteilte, arbeitet ein Forscherteam an einer Analysesoftware, die Tweets zu jeder S-Bahn-Fahrt auswertet. Ziel sei es, Ärger über unpünktliche Bahnen zu vermeiden, wenn plötzliche Störungen den Fahrplan durcheinanderbringen. Das Projekt wird bei der Berliner S-Bahn getestet. Es soll auf der Hightech-Messe Cebit im März in Hannover vorgestellt werden.

Demnach sollen Tweets auf Hinweise zu aktuellen Betriebsstörungen überprüft werden. Dazu setzt das HPI sogenannte Höchstgeschwindigkeits-Datenbanken ein, mit denen riesige Datenmengen in kürzester Zeit ausgewertet werden können. Möglichst viele Informationen über betroffene Linien und Bahnhöfe sollen dadurch gesammelt und miteinander verknüpft werden. Anschließend werde in Echtzeit eine Prognose zu den wahrscheinlich bevorstehenden Folgen der Störungen errechnet, erklärt ein HPI-Sprecher.

Statistiken sollen erhoben werden

Außerdem sollen Statistiken über die häufigsten Arten von Vorfällen im Bahnverkehr erhoben werden. Die Kunden könnten so schnell erkennen, mit welcher alternativen Route oder welchem Verkehrsmittel der Zeitverlust am geringsten sei, um ans Ziel zu kommen. Fahrgäste, die sich zwischen zwei gleich lange dauernden S-Bahn-Fahrten entscheiden müssten, könnten etwa die Verbindung wählen, auf der es in der Vergangenheit die wenigsten Ereignisse gegeben habe.

Bei einer ersten Analyse der Tweets der Berliner S-Bahn seit Mitte 2013 ergab sich, dass sich gut die Hälfte der Hinweise auf Ausfälle oder Verspätungen von Zügen bezieht. Am häufigsten genannter Grund ist der „Polizeieinsatz“, gefolgt von „Notarzteinsatz“. Auch Rechtschreibfehler oder Abkürzungen in den Tweets soll die Software richtig zuordnen können. Tsp

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