Bachelor-Arbeit Univ. St. Gallen, 2006.

Universiẗat, Diss., 2003--Bonn.

Das Gutachten arbeitet die Rechtsgrundlagen der Herausgabe geologischer Daten speziell im Internet auf. Im Fokus stehen Daten, die Geschäftsgeheimnisse oder Urheberrechte beinhalten. Die Veröffentlichung gibt Hinweise zu Anhörungsverfahren möglicher betroffener Rechteinhaber sowie zur Abwägung öffentlicher und privater Belange. Unterstützung erfahren Institutionen, die im Rahmen von INSPIRE zur Bereitstellung von Daten verpflichtet sind, vor allem Geologie- oder Bergämter.

Der vorliegende Bericht richtet sich an die beteiligten Akteure der Demografie-Fokus-Reihe und an alle, die an den Ergebnissen der Fokus-Reihe interessiert sind. Die Veranstaltungsreihe wurde im Rahmen des Landesförderprogramms Demografie und unter Begleitung der Sächsischen Staatskanzlei unterstützt. Konzeption und Durchführung lagen in der Hand der Arbeitsgemeinschaft Panse + Wend. Redaktionsschluss: 30.01.2018

Seit 850 Jahren werden in Sachsen Informationen zu Bodenschätzen erhoben und in Archiven gesammelt. DATA MINING 4 YOU : Das Bergbauland Sachsen birgt einen wertvollen Schatz – er besteht aus rohstoffgeologischen und wissenschaftlichen Daten, Berichten und Informationen über den regionalen Untergrund. Dieser Datenschatz steht nun online und kostenfrei für Sie auf verschiedenen Portalen bereit. Im Zeitraum von 2013 bis 2024 sammelte das Projekt „Rohstoffdaten Sachsen“ (ROHSA 3) deutschlandweit Daten zu sächsischen Erz- und Spatrohstoffen aus allen relevanten Archiven. Die Digitalisierung und öffentliche Bereitstellung der umfangreichen Informationen waren kernaufgaben des Projektes. Redaktionsschluss: 30.06.2018

The mining state of Saxony is home to a valuable treasure – it consists of geological and scientifi c data relating to raw materials, reports and information on the regional subsurface. This treasure trove of data is now available online and for free for you on various portals. From 2013 to 2024, the project “Rohstoffdaten Sachsen” (ROHSA 3), or Saxon Raw Material Data, collected data on Saxon ore and spar raw materials from all relevant archives throughout Germany. The core tasks of the project were the digitisation and public provision of the extensive information. Redaktionsschluss: 23.11.2023 / Seit 850 Jahren werden in Sachsen Informationen zu Bodenschätzen erhoben und in Archiven gesammelt. DATA MINING 4 YOU : Das Bergbauland Sachsen birgt einen wertvollen Schatz – er besteht aus rohstoffgeologischen und wissenschaftlichen Daten, Berichten und Informationen über den regionalen Untergrund. Dieser Datenschatz steht nun online und kostenfrei für Sie auf verschiedenen Portalen bereit. Im Zeitraum von 2013 bis 2024 sammelte das Projekt „Rohstoffdaten Sachsen“ (ROHSA 3) deutschlandweit Daten zu sächsischen Erz- und Spatrohstoffen aus allen relevanten Archiven. Die Digitalisierung und öffentliche Bereitstellung der umfangreichen Informationen waren kernaufgaben des Projektes.

Für einen attraktiven Radverkehr bedarf es einer qualitativ hochwertigen Infrastruktur. Bisher liegen durch den hohen Aufwand von Vor-Ort-Erfassungen nur punktuelle Radverkehrsstärken vor. Die aktuell wohl zuverlässigsten und tauglichsten Werte liefern bisher fest installierte automatische Radverkehrszählstellen, wie sie bereits viele Kommunen installiert haben. Ein Nachteil ist hierbei, dass für eine flächige Abdeckung mit einer besseren Aussagekraft für die gesamte Stadt oder Kommune die Anzahl der Erhebungspunkte meist deutlich zu gering ist. Die Bedeutung des Nebennetzes für den Radverkehr wird somit nur unvollständig erfasst. Für weitere Parameter, wie Wartezeiten, Routenwahl oder Geschwindigkeiten der Radfahrenden, fehlen dagegen meist die Daten. Perspektivisch kann diese Lücke unter anderem durch GPS-Routendaten gefüllt werden, was durch die mittlerweile sehr hohe Verbreitung von Smartphones und den entsprechenden Tracking-Apps ermöglicht wird. Die Ergebnisse des im Leitfaden vorgestellten Projektes sind durch das BMVI im Rahmen des Nationalen Radverkehrsplans 2020 gefördert wurden. Das Forschungsprojekt untersucht dabei die Nutzbarkeit von mit Smartphones generierten Nutzerdaten einer App für die kommunale Radverkehrsplanung. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass unter Beachtung der im folgenden Leitfaden beschriebenen Faktoren GPS-Daten, im vorliegenden Fall die der Firma Strava Inc., mit einigen Einschränkungen für die Radverkehrsplanung nutzbar sind. Bereits heute sind damit Auswertungen möglich, die zeigen, wo, wann und wie sich Radfahrende im gesamten Netz bewegen. Die mittels Smartphone-App generierten Daten können sehr sinnvoll als Ergänzung zu bestehenden Dauerzählstellen von Kommunen genutzt werden. Berücksichtigt werden sollten bei der Auswertung und Interpretation der Daten jedoch einige Aspekte, wie der eher sportlich orientierte Kontext der erfassten Routen in den untersuchten Beispielen. Des Weiteren werden aktuell die Daten zum Teil noch als Datenbank- oder GIS-Dateien zur Verfügung gestellt, bzw. befinden sich online Masken zur einfacheren Nutzung im Aufbau oder einem ersten Nutzungsstadium. Die Auswertung und Interpretation erfordert also weiterhin Fachkompetenz und auch personelle Ressourcen. Der Einsatz dieser sinkt jedoch voraussichtlich zukünftig durch die Weiterentwicklung von Web-Oberflächen und unterstützenden Auswertemasken. Hier gilt es zukünftig, in Zusammenarbeit mit den Kommunen, die benötigten Parameter sowie die geeignetsten Aufbereitungsformen zu erarbeiten. Im Forschungsprojekt erfolgte ein Ansatz der Hochrechnung von Radverkehrsstärken aus Stichproben von GPS-Daten auf das gesamte Netz. Dieser konnte auch erfolgreich in einer weiteren Kommune verifiziert werden. Jedoch ist auch hier in Zukunft noch Forschungsbedarf vorhanden bzw. die Anpassung auf lokale Gegebenheiten notwendig. In naher Zukunft ist es notwendig, den Praxisnachweis für die Nutzbarkeit von GPS-Daten zu erbringen. Vorbilder hierfür können die Städte Bremen, Dresden, Leipzig oder Mainz sein, die jeweils bereits erste Schritte zur Nutzung von GPS-Daten in der Radverkehrsplanung und -förderung unternehmen. Diese Schritte sind vor dem Hintergrund der weiteren Digitalisierung von Mobilität und Verkehrsmitteln und dem damit wachsenden Datenangebot – auch trotz der bisherigen Einschränkungen der Daten – sinnvoll, um in den Verwaltungen frühzeitig entsprechende Kompetenzen aufzubauen. Langfristig bietet die Nutzung von GPS-Daten einen Mehrwert für die Radverkehrsplanung. Der aktive Einbezug von Radfahrenden eröffnet zudem neue Möglichkeiten in der Kommunikation und der Bürgerbeteiligung – auch ohne Fachwissen vorauszusetzen. Der vorliegende Leitfaden liefert dafür einen praxisorientierten Einstieg in das Thema und weist umfassend auf Angebote, Hindernisse und Potenziale von GPS-Daten hin.

For cycling to be attractive, the infrastructure must be of high quality. Due to the high level of resources required to record it locally, the available data on the volume of cycling traffic has to date been patchy. At the moment, the most reliable and usable numbers seem to be derived from permanently installed automatic cycling traffic counters, already used by many local authorities. One disadvantage of these is that the number of data collection points is generally far too low to cover the entirety of a city or other municipality in a way that achieves truly meaningful results. The effect of side roads on cycling traffic is therefore only incompletely assessed. Furthermore, there is usually no data at all on other parameters, such as waiting times, route choices and cyclists’ speed. This gap might in future be filled by methods such as GPS route data, as is now possible by today’s widespread use of smartphones and the relevant tracking apps. The results of the project presented in this guide have been supported by the BMVI [Federal Ministry of Transport and Digital Infrastructure] within the framework of its 2020 National Cycling Plan. This research project seeks to investigate the usability of user data generated using a smartphone app for bicycle traffic planning by local authorities. In summary, it can be stated that, taking into account the factors described in this guide, GPS data are usable for bicycle traffic planning within certain limitations. (The GPS data evaluated in this case were provided by Strava Inc.) Nowadays it is already possible to assess where, when and how cyclists are moving around across the entire network. The data generated by the smartphone app could be most useful to local authorities as a supplement to existing permanent traffic counters. However, there are a few aspects that need to be considered when evaluating and interpreting the data, such as the rather fitness-oriented context of the routes surveyed in the examples examined. Moreover, some of the data is still provided as database or GIS files, although some online templates that are easier to use are being set up, and some can already be used in a basic initial form. This means that evaluation and interpretation still require specialist expertise as well as human resources. However, the need for these is expected to reduce in the future with the further development of web interfaces and supporting evaluation templates. For this to work, developers need to collaborate with local authorities to work out what parameters are needed as well as the most suitable formats. This research project carried out an approach to extrapolating cycling traffic volumes from random samples of GPS data over the whole network. This was also successfully verified in another municipality. Further research is still nevertheless required in the future, as well as adaptation to the needs of different localities. Evidence for the usability of GPS data in practice still needs to be acquired in the near future. The cities of Dresden, Leipzig and Mainz could be taken as examples for this, as they have all already taken their first steps in the use of GPS data in planning for and supporting cycling. These steps make sense in the light of the increasing digitisation of traffic and transport and the growing amount of data available as a result – despite the limitations on these data to date – so that administrative bodies can start early in building up the appropriate skills among their staff. The use of GPS data would yield benefits for bicycle traffic planning in the long run. In addition, the active involvement of cyclists opens up new possibilities in communication and citizen participation – even without requiring specialist knowledge. This guide delivers a practical introduction to the topic, giving a comprehensive overview of the opportunities, obstacles and potential offered by GPS data.

Für einen attraktiven Radverkehr bedarf es einer qualitativ hochwertigen Infrastruktur. Bisher liegen durch den hohen Aufwand von Vor-Ort-Erfassungen nur punktuelle Radverkehrsstärken vor. Die aktuell wohl zuverlässigsten und tauglichsten Werte liefern bisher fest installierte automatische Radverkehrszählstellen, wie sie bereits viele Kommunen installiert haben. Ein Nachteil ist hierbei, dass für eine flächige Abdeckung mit einer besseren Aussagekraft für die gesamte Stadt oder Kommune die Anzahl der Erhebungspunkte meist deutlich zu gering ist. Die Bedeutung des Nebennetzes für den Radverkehr wird somit nur unvollständig erfasst. Für weitere Parameter, wie Wartezeiten, Routenwahl oder Geschwindigkeiten der Radfahrenden, fehlen dagegen meist die Daten. Perspektivisch kann diese Lücke unter anderem durch GPS-Routendaten gefüllt werden, was durch die mittlerweile sehr hohe Verbreitung von Smartphones und den entsprechenden Tracking-Apps ermöglicht wird. Die Ergebnisse des im Leitfaden vorgestellten Projektes sind durch das BMVI im Rahmen des Nationalen Radverkehrsplans 2020 gefördert wurden. Das Forschungsprojekt untersucht dabei die Nutzbarkeit von mit Smartphones generierten Nutzerdaten einer App für die kommunale Radverkehrsplanung. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass unter Beachtung der im folgenden Leitfaden beschriebenen Faktoren GPS-Daten, im vorliegenden Fall die der Firma Strava Inc., mit einigen Einschränkungen für die Radverkehrsplanung nutzbar sind. Bereits heute sind damit Auswertungen möglich, die zeigen, wo, wann und wie sich Radfahrende im gesamten Netz bewegen. Die mittels Smartphone-App generierten Daten können sehr sinnvoll als Ergänzung zu bestehenden Dauerzählstellen von Kommunen genutzt werden. Berücksichtigt werden sollten bei der Auswertung und Interpretation der Daten jedoch einige Aspekte, wie der eher sportlich orientierte Kontext der erfassten Routen in den untersuchten Beispielen. Des Weiteren werden aktuell die Daten zum Teil noch als Datenbank- oder GIS-Dateien zur Verfügung gestellt, bzw. befinden sich online Masken zur einfacheren Nutzung im Aufbau oder einem ersten Nutzungsstadium. Die Auswertung und Interpretation erfordert also weiterhin Fachkompetenz und auch personelle Ressourcen. Der Einsatz dieser sinkt jedoch voraussichtlich zukünftig durch die Weiterentwicklung von Web-Oberflächen und unterstützenden Auswertemasken. Hier gilt es zukünftig, in Zusammenarbeit mit den Kommunen, die benötigten Parameter sowie die geeignetsten Aufbereitungsformen zu erarbeiten. Im Forschungsprojekt erfolgte ein Ansatz der Hochrechnung von Radverkehrsstärken aus Stichproben von GPS-Daten auf das gesamte Netz. Dieser konnte auch erfolgreich in einer weiteren Kommune verifiziert werden. Jedoch ist auch hier in Zukunft noch Forschungsbedarf vorhanden bzw. die Anpassung auf lokale Gegebenheiten notwendig. In naher Zukunft ist es notwendig, den Praxisnachweis für die Nutzbarkeit von GPS-Daten zu erbringen. Vorbilder hierfür können die Städte Bremen, Dresden, Leipzig oder Mainz sein, die jeweils bereits erste Schritte zur Nutzung von GPS-Daten in der Radverkehrsplanung und -förderung unternehmen. Diese Schritte sind vor dem Hintergrund der weiteren Digitalisierung von Mobilität und Verkehrsmitteln und dem damit wachsenden Datenangebot – auch trotz der bisherigen Einschränkungen der Daten – sinnvoll, um in den Verwaltungen frühzeitig entsprechende Kompetenzen aufzubauen. Langfristig bietet die Nutzung von GPS-Daten einen Mehrwert für die Radverkehrsplanung. Der aktive Einbezug von Radfahrenden eröffnet zudem neue Möglichkeiten in der Kommunikation und der Bürgerbeteiligung – auch ohne Fachwissen vorauszusetzen. Der vorliegende Leitfaden liefert dafür einen praxisorientierten Einstieg in das Thema und weist umfassend auf Angebote, Hindernisse und Potenziale von GPS-Daten hin.

For cycling to be attractive, the infrastructure must be of high quality. Due to the high level of resources required to record it locally, the available data on the volume of cycling traffic has to date been patchy. At the moment, the most reliable and usable numbers seem to be derived from permanently installed automatic cycling traffic counters, already used by many local authorities. One disadvantage of these is that the number of data collection points is generally far too low to cover the entirety of a city or other municipality in a way that achieves truly meaningful results. The effect of side roads on cycling traffic is therefore only incompletely assessed. Furthermore, there is usually no data at all on other parameters, such as waiting times, route choices and cyclists’ speed. This gap might in future be filled by methods such as GPS route data, as is now possible by today’s widespread use of smartphones and the relevant tracking apps. The results of the project presented in this guide have been supported by the BMVI [Federal Ministry of Transport and Digital Infrastructure] within the framework of its 2020 National Cycling Plan. This research project seeks to investigate the usability of user data generated using a smartphone app for bicycle traffic planning by local authorities. In summary, it can be stated that, taking into account the factors described in this guide, GPS data are usable for bicycle traffic planning within certain limitations. (The GPS data evaluated in this case were provided by Strava Inc.) Nowadays it is already possible to assess where, when and how cyclists are moving around across the entire network. The data generated by the smartphone app could be most useful to local authorities as a supplement to existing permanent traffic counters. However, there are a few aspects that need to be considered when evaluating and interpreting the data, such as the rather fitness-oriented context of the routes surveyed in the examples examined. Moreover, some of the data is still provided as database or GIS files, although some online templates that are easier to use are being set up, and some can already be used in a basic initial form. This means that evaluation and interpretation still require specialist expertise as well as human resources. However, the need for these is expected to reduce in the future with the further development of web interfaces and supporting evaluation templates. For this to work, developers need to collaborate with local authorities to work out what parameters are needed as well as the most suitable formats. This research project carried out an approach to extrapolating cycling traffic volumes from random samples of GPS data over the whole network. This was also successfully verified in another municipality. Further research is still nevertheless required in the future, as well as adaptation to the needs of different localities. Evidence for the usability of GPS data in practice still needs to be acquired in the near future. The cities of Dresden, Leipzig and Mainz could be taken as examples for this, as they have all already taken their first steps in the use of GPS data in planning for and supporting cycling. These steps make sense in the light of the increasing digitisation of traffic and transport and the growing amount of data available as a result – despite the limitations on these data to date – so that administrative bodies can start early in building up the appropriate skills among their staff. The use of GPS data would yield benefits for bicycle traffic planning in the long run. In addition, the active involvement of cyclists opens up new possibilities in communication and citizen participation – even without requiring specialist knowledge. This guide delivers a practical introduction to the topic, giving a comprehensive overview of the opportunities, obstacles and potential offered by GPS data.