Die Digitalisierung bietet auch der Radverkehrsplanung eine große Chance. Mit relativ einfachen Mitteln können umfangreiche Daten zum Radverkehr gesammelt und ausgewertet werden. Dabei
ist allerdings darauf zu achten, die erhobenen Daten im Kontext der Gruppe der Nutzenden zu sehen und sie gegebenenfalls auf die Gesamtbevölkerung umzurechnen. Die Simulation des
Radverkehrs mir Verkehrsmodellen wird in Zukunft sicherlich zuverlässigere Ergebnisse bringen, aber auch schon heute bieten Programme wie BikePrint oder das kürzlich eingeführte Bike Citizens
Analytics-Tool eine gute Alternative. Radfahrende können sich zudem aktiv an der Radverkehrsplanung beteiligen, indem sie ihre Bewegungsdaten anonymisiert zur Verfügung
stellen oder angebotene Tools wie Meldeplattformen oder Radschulwegplaner nutzen.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:82098 |
| Date | 11 November 2022 |
| Creators | Klein, Tobias |
| Contributors | Deutsches Institut für Urbanistik (Difu) |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German, German |
| Detected Language | German |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:PeriodicalPart, info:eu-repo/semantics/PeriodicalPart, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-820850, qucosa:82085 |
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