Nach anfänglichen Schwierigkeiten kann ich den RadmesserS nun seit ein paar Tagen problemlos benutzen und die Daten auch ohne viel Zeitaufwand Zuhause auswerten und mich somit auf die Auswertung konzentrieren. Ich habe jetzt einen Workflow, um die gemessenen Daten zu validieren, ein paar Zusatzinformationen einzufügen und in einem definierten Format zu speichern. Wenn sich das alles bewährt hat, dann werde ich den auch mal irgendwo dokumentieren; aber da kann sich noch viel ändern.

Aktuell erfasse ich folgende Daten:

  • id – Nummer des Datensatzes, also des Überholvorgangs
    • datetime – Datum Uhrzeit
    • cyclistspeed – Geschwindigkeit des Radfahrenden laut GPS in km/h, mit einem Dezimalpunkt als Trenner
    • spacerwidth – Ueberhang des Abstandshalters links über das Lenkrad in cm
    • distance – Gemessener Abstand in cm (exklusive Rückspiegel des Fahrzeugs)
    • vehicletype – Fahrzeugtyp, Auto, Motorrad, Lkw, etc.
    • vehiclespeed – Geschätzte Geschwindigkeit des Überholenden in km/h; man entwickelt mit der Zeit ein Gefühl dafür, wie schnell jemand von einem selbst davon fährt. Das sind keine genauen Angaben, eher sowas wie 30, 60, 80, usw.
    • tracktype – 0 = Landstraße, 1 = Stadt, weitere möglich
    • optraffic – Opposit traffic; 0 = es gab keinen Gegenverkehr, 1 = es gab Gegenverkehr
    • incurve – 0 = Gerade, 1 = in Kurve überholt
    • honked – 0 = nicht gehupt, 1 = gehupt
    • wswiperactive – windscreen wiper, 0 = ohne Scheibenwischer, 1 = Scheibenwischer beim Überholen aktiviert

Den jeweils gesamten Datenbestand kann man hier ansehen. Ich könnte mir noch vorstellen, die aktuelle GPS-Position zu speichern, um später eine Heatmap erzeugen zu können von den Stellen, an denen man oft knapp überholt wird. Über OpenStreetMap ließen sich zudem viele weitere Informationen hinzufügen, wie z. B. Höchstgeschwindigkeit, Spurbreite/Straßenbreite und vieles mehr. Auch könnte man noch speichern, ob der Fahrer des Gegenverkehrs gehupt hat, was auch immer wieder passiert.

Auf Twitter wurde mir von „Silvan“ das Programm Veusz empfohlen, um die Daten zu visualisieren. Meine erste Visualisierung – mit Abstand, geschätzter Geschwindigkeit des Überholenden und der Information ob Landstraße oder Stadt – sieht so aus:

Ich bin weiterhin auf der Suche nach anderen Möglichkeiten der Visualisierung. Mit diesem Thema kenne ich mich bisher überhaupt nicht aus und kenne demnach auch die verwendete Terminologie nicht. Hier wäre es schön, Unterstützung zu bekommen. Alle gemessenen und validierten Daten seit dem 1. August 2019 stelle ich deshalb immer unter derselben URL zur Verfügung, siehe hier. Mich würde unter anderem auch interessieren, was man aus den vorhandenen Daten alles „herauslesen“ bzw. „interpretieren“ kann.

Auf Twitter bekam ich von „Bea Schwartz“ auf so eine Bitte bereits eine Auswertung aus dem Statistikprogramm „R“ von den Daten des 1. August 2019:

Nach dem, was ich bisher von R erfahren habe, sollen die Auswertungen reproduzierbar sein, d. h. man erstellt einmalig eines oder mehrere sogenannte R-Scripte und kann dann zu tagesaktuellen Daten jeweils verschiedene Diagramme erstellen. Man könnte damit also Vieles automatisieren.

Für die Zukunft habe ich noch vor, die Validierung der Daten teilweise zu automatisieren und zu vereinfachen.

Die bisherigen Erfahrungen und die Dokumentation für den RadmesserS finden sich in meinem Wiki, siehe hier.