*36C3 Vorspannmusik*
Herald 1: Ok. Spaß beiseite! Der nun folgende Zug is schon ganz schön lange
unterwegs. Beim 33C3, da fuhr er mit Xerox ab.
Herald 2: Beim 33C3 hat er dann SPIEGEL einmal gedataminet und hat geguckt. Was ist denn
dort? SpiegelOnline! Und hat uns wirklich eine total perfekte Datenanalyse zu dem
Thema gemacht? Herald 1: Und beim 36C3 geht's mit dieser
Zugfahrt weiter. Bitte begrüßt mit 'nem ries'n Applaus David Kriesel.
*Applaus* Herald 2: Applaus! Applaus! Applaus!
*Applaus* Herald 1: Viel Spaß!
*Applaus*
David Kriesel: Also ich glaub: So geil bin ich noch nie niemals eingeleitet worden.
*Lachen* D: Hm! Herzlich willkommen euch allen
hier! Auch Herzlich willkommen an die Leute im Stream - an die Aluhüte im
Besonderen. Die Aluhüte glühen aber leider noch nicht. Vielleicht kriegen wir das im
Verlaufe dieses Vortrages noch hin. Mein Name ist David Kriesel. Ich bin
Informatiker aus der Nähe von Bonn. Im richtigen Leben ist es mein Beruf
interessante Sachen in größeren Datenmengen zu finden. Neudeutsch heißt
das Data Scientist. Und zusätzlich zum Beruf habe ich verschiedene Projekte und
manchmal nehme ich mir eines davon raus und halte hier einen Vortrag. Ich bin
Rheinländer und bei uns sagt man Ab zweimal ist es Tradition und beim dritten
Mal ist es Brauchtum. Ich bin jetzt das dritte Mal hier. Das ist schon voll
Brauchtum und ich freue mich, dass es so oft geklappt hat. Unsere Geschichte heute
beginnt im Jahr 2018. Am Ende des Jahres 2018 hat nämlich die Bahn gesagt, rund 75
Prozent ihrer Fernzüge seien pünktlich gewesen. Dafür muss man erst mal wissen:
Was ist denn pünktlich? Die Bahn errechnet das folgendermaßen: Die sagen: Wenn ein
Zug bei einem Stopp weniger als sechs Minuten zu spät ankommt, dann ist er
pünktlich. Das ist wirklich die Definition, und wir übernehmen das
einfach. Da müssen wir dann nicht handeln. Und dann errechnen Sie den Prozentsatz
aller Stopps, bei denen das der Fall ist. Und das wären bei knapp 75 Prozent in 2018
so der Fall gewesen. Und das hat mich in meiner persönlichen Erfahrung irgendwie
gestört. In den letzten Jahren bin ich quer durch Deutschland gereist, davon
relativ häufig mit der Bahn. Und dann habe ich meine Mailbox geguckt, und für mehr
als die Hälfte meiner Fahrten habe ich diese E-Mail von verspätungsalarm@bahn.de.
Und da dachte ich Ich bin wohl dieser eine Typ - ja - der aufpassen muss, nicht vom
Blitz getroffen zu werden, während er den Sechser im Lotto abholt. Ja? Ich wollte
das dann genauer wissen. Also habe ich mal in die Statistiken geguckt, die auf der
Webseite der Bahn sind. Dann habe ich gesehen: Das sind kaum welche. Die Bahn
bietet auf ihrer Webseite nur die Prozent der pünktlichen Stopps pro Monat an. Fürs
Gesamtnetz, bundesweit nochmal getrennt im Nah und Fernverkehr und das ist
zusammengefasst. Damit kann man nichts anfangen. Man kann dann nicht nach
bestimmten Verbindungen filtern. Man kann aber nicht gucken, bei welchen Bahnhöfen
die Performance besonders schlecht ist oder gut ist und alles, was interessant
ist oder was ich interessant fand, das geht nicht. Also habe ich am 8. Januar
begonnen, die Deutsche Bahn zu vorratsdatenspeichern.
*Lachen & Applaus* In diesem Datensatz gucken wir heute rein
und wir werten das auch nicht nur aus, sondern ich werde auch ein bisschen Zeit
darauf verwenden, euch grob zu erklären, wie man so ein Datenprojekt angeht und
worauf man achten muss und wie man vor allem merkt, ob man Vertrauen in die Daten
haben kann. Das muss ja nicht sein, dass alles stimmt, was man so herunterlädt, und
über den ganzen Vortrag hinweg geb ich euch immer so ein paar... - Wie nenne ich
das? - Praxistipps, die ihr mit nach Hause nehmen und an die ihr denken könnt, wenn
ihr eine Bahnfahrt bucht. Disclaimer Vorweg: Ich habe mit der Bahn nicht über
die Auswertungen gesprochen. Behaltet im Hinterkopf: Am Ende ist das ein kleines
Hauptprojekt, und es kann durchaus sein, dass ich Fehler gemacht habe. Aber da wir
auch noch über die Vertrauenswürdigkeit der Daten reden, könnt ihr selbst
entscheiden, ob ihr meinen Daten vertraut oder nicht. Wir kucken uns jetzt endlich
mal an, wie die Daten aussehen. Hier sehen wir eine fiktive Fahrt eines ICE. Ich gebe
euch mal kurz fünf Sekunden für den ersten Überblick und danach erkläre ich die. Drei
Sekunden reichen auch. So! Der ICE fährt in München los und jede weitere Zeile ist
ein Stopp und irgendwann ist er am Ziel angekommen. Hier: Bergen auf Rügen. Eine
Fahrt ist die Sequenz aller Stopps, die der Zug von Anfang bis Ende macht. Danach
ist das eine neue Fahrt. Hier sind die Verspätungen pro Stopp. Der Zug ist mit
sechs Minuten Verspätung abgefahren und nach der Messmethode der Bahn wäre der
gerade als verspätet zu werten - an diesem Stopp. Und dann schwanken die
Verspätungen. In Erfurt sind wir auch mal sechs Minuten zu früh dran gewesen. Die
Verspätung ist negativ. Das passiert. In der Regel heißt das übrigens, dass der Zug
dann einfach länger bleibt und nicht zu früh wieder abfährt. Am Berliner
Flughafen; der Stopp fällt aus. In 20 Jahren werde ich diese Witze immer noch
machen können. *Lachen & Applaus*
Und diese Stopps aller Fahrten sind die Grundlage unserer Daten, meine Tabelle hat
25 Millionen Zeilen. Das sind 25 Millionen Stopps von irgendwelchen Zügen. Das sind
alle Stopps im Fernverkehr vom 8. Januar bis jetzt. Und auch der Nahverkehr, aber
der nur an den Fernbahnhöfen. Komme ich gleich noch zu. Und die Tabelle hat auch
verschiedenste Spalten - die, die ich hier vorführe und noch einige mehr. Wir können
in einzelne Orte reingucken, in einzelne Fahrten reingucken, in Zeiträume
reingucken. Wir können auch kompliziertere Auswertungen fahren. Machen wir auch heute
noch. Zum Anfang, machen wir mal ein paar ganz einfache Sachen mit den Daten. Das
ist nicht, um euch zu langweilen, aber wir müssen ja erst mal reinkommen, den
Datensatz kennenlernen und so weiter. Wir sortieren jetzt die ganze Tabelle von
Stopps, 25 Millionen Stück, mal nach Bahnhöfen und dann ermitteln wir die
Anzahl der Stopps für jeden Bahnhof über das ganze Jahr hinweg. Jeder Bubble hier
ist ein Bahnhof mit Fernverkehr und davon haben wir um die 350 Stück. Das sind die
wichtigen. Und die Größe der Bubble gibt die Anzahl der erfassten Halte für den
Bahnhof wieder, und zwar für alles, was da fährt: Fern- und Nahverkehr. Und der
Größte, was das angeht, ist Köln Hauptbahnhof mit im Moment 380 000 Stopps
in der Datenbank. Ich habe die Top 6 mal in der Karte beschriftet. Warum genau die
Top 6? Weil der sechste Bahnhof genau Hamburg Dammtor ist und das wollte ich
euch nicht vorenthalten. Das war unser letzter Congress-Bahnhof. Der Bahnhof
Leipzig Messe ist übrigens deutlich, deutlich kleiner. Inklusive Nahverkehr
haben wir hier so 60.000 Stopps im Jahr und überhaupt nur ein paar hundert
Fernverkehr. Wo wir schon dabei sind, machen wir jetzt was aus Kundensicht
Interessantes und färben mal die Bahnhöfe ein. Und zwar nach der Pünktlichkeit, nach
dem Prozentsatz der Pünktlichkeit, der dortigen Stopps im Fernverkehr. Das ist
die Pünktlichkeit. Knallrot ist 60 Prozent, knallblau ist 90 Prozent und
dazwischen farblos. Das ist ungefähr der Durchschnitt bei 75. Als erstes sieht man
In Ostdeutschland ist quasi alles blau. *Applaus*
Ich bin sicher, das sind diese blühenden Landschaften, von denen Altkanzler Kohl
immer sprach. In Nordrhein-Westfalen ist so ziemlich alles rot. Köln hat nur so 66
Prozent Pünktlichkeit. Bonn ist wirklich eines der Schlusslichter mit 59 Prozent.
Das sind die beiden Bahnhöfe, über die ich oft fahre.
*Lachen* Generell. Der ganze dicht besiedelte Raum
in Nordrhein-Westfalen ist ziemlich schlimm dran. Und ich habe euch ja gesagt,
dass ich das ganze Projekt überhaupt erst gestartet habe, weil ich dachte, die
Statistik der Bahn wäre falsch, weil meine Züge so häufig unpünktlich sind. Die
simple Wahrheit ist, ich wohne nur schlecht. Hamburg, oben, ist auch schlimm.
Das finde ich auch gerecht. Warum soll ich der Einzige sein? Irgendwo bei 60 Prozent,
je nachdem, welchen Bahnhof man erwischt. Das sieht da jetzt röter aus, als es ist,
weil die Dinger transparent sind. Und was die Pünktlichkeit angeht, haben wir uns
mit Leipzig Messe definitiv verbessert. Wir sind hier so bei 80 Prozent oder etwas
mehr. Ganz wichtig: Ich zeige ab jetzt jetzt überall, wo es nicht anders dran
steht, nur noch den Fernverkehr an. Überhaupt wird der ganze Vortrag primär
über den Fernverkehr gehen, weil über das wird meistens berichtet in den Medien und
auch darüber gemeckert. Und der Fernverkehr ist das, worüber alle reden.
Aber wenn ich sage, dass ich hier primär über den Fernverkehr heute rede, dann muss
ich auch fair sein und das Folgende sagen: Der Nahverkehr, den wir jetzt auslassen,
erreicht fast flächendeckend Pünktlichkeitswerte von besser als 90
Prozent. Behaltet das bitte über den Rest des Vortrages im Hinterkopf. Die Bahn hat
auch gute Seiten und bringt gerade im Nahverkehr eine ziemliche Menge Leute
jeden Tag zu ihrem Job. Da geht sicher auch mal was schief, aber deutlich weniger
als im Fernverkehr. *Applaus*
Ich hoffe, die Leute von der Bahn hören zu und hören das jetzt gerade. Wir ändern
jetz nochmal die Ansicht, die Pünktlichkeit pro Bahnhof waren ja
interessant für den Kunden. Aber wenn man ein bisschen analytisch was machen will
und bei der Bahn arbeitet, dann ist da das Interessante. Welche Bahnhöfe richtig viel
Verspätung generieren, also dem Netz hinzufügen, und das ist die Ansicht. Ganz
schlimm sind große Bahnhöfe mit vielen Stopps, die gleichzeitig jedem Zug, der da
anhält noch so ein bisschen Verspätung mit auf den Weg geben. Die fünf schlimmsten
sind Hamburg, Köln, Frankfurt Flughafen, Mannheim. Die sind alle mit mehr als
50.000 hinzugefügten Verspätungsminuten im Messzeitraum. Spitzenreiter ist Frankfurt
Hauptbahnhof mit 93.000 generierten Verspätungsminuten. Ich höre, wir haben
eine Frankfurtfraktion, wie seid ihr hergekommen? *Lachen*
Publikumseinrufe: Zu spät! Auto!
D: Die sind heute erst angekommen. Ich hoffe
ihr habt euch nicht gehetzt! Zweiter Tag abends. Es gibt aber auch Bahnhöfe
funktionieren so gut, dass sie insgesamt Verspätungen aus dem Netz rausnehmen. Die
Top drei sind Bremen, Berlin Hauptbahnhof und Berlin Spandau.
*Applaus* Das hat mich sehr kalt erwischt. das mir
völlig unverhofft ein Nachweis dieser Größenordnung gelungen ist: Es gibt
tatsächlich etwas an Berlin, das funktioniert. *Lachen*
Wir machen weiter - sonst artet das aus. Hier seht ihr im
Vergleich, wie viele Fahrten es im Nahverkehr, Fernverkehr und von
Drittanbietern gibt. Wir ihr seht, ist das weitaus meiste der Nahverkehr - hier
orange. Hier sind mehr als fünf Millionen Fahrten im Datensatz. Dagegen gibt es nur
circa eine Viertelmillion Fahrten im Fernverkehr - der ist hier blau - und es
gibt noch ziemlich viele Fahrten von Drittanbietern. Wir dröseln das mal in
einzelne Zugfahrten auf, einfach, damit wir sehen, was es gibt, bevor wir richtig
einsteigen. Wir sehen jetzt, dass sich der Nahverkehr aufspaltet, in die drei
dicksten Bubble: Regionalbahnen Regionalexpress, S-Bahn. Und der
Fernverkehr in ICE, Intercity, das ist IC und Eurocity, EC. Die Abkürzungen verwende
ich auch im Folgenden. Diese vergleichsweise kleinen blauen Punkte, das
sind die eigentlich interessanten Zugarten für heute. Das sind nämlich die Züge, die
quer durch Deutschland fahren. Da kann man richtig was sehen. Jetzt gehen wir einen
Schritt weiter. Wir nehmen diese für uns relevanten Zugarten her - also ICE,
Intercity, Eurocity - und dann schauen wir einfach mal, welche Zugart generell am
spätesten dran ist, damit man gleich weiß, wo man ausweichen muss. Ich wiederhole
nochmals, wie die Bahn das misst. Prozentzahl der Stopps, die maximal sechs
Minuten zu spät sind, sind pünktlich. Im Fernverkehr am pünktlichsten sind die
Intercity, mit gut 76 Prozent. Dicht danach folgen die ICE. Deutlich dahinter
die Eurocity. Davon sind nicht mal 70 Prozent nach der Bahn-Definition
pünktlich. Da muss ich sagen, das kann ich in der Tat aus persönlicher Erfahrung
bestätigen. Nach meinem Eindruck ist die Qualität von den Teilen einfach schlechter
- in jeder Hinsicht. Die Züge sehen, auch wenn ich damit fahre, immer relativ alt
aus. Aber man muss auch fair sein. Die fahren internationaler als der Rest der
Züge und wenn die direkt von außen Verspätungen mitbringen, kann die Bahn da
nichts für und solche Fälle gibt es. Und es fehlt noch eine Größe, die wir messen
können und die wir messen werden. Und über die schweigt sich die Bahn auf ihren
Webseiten aus. Und wenn man sich so konsequent ausschweigt, hat das natürlich
zur Folge, dass man sich für eine Analyse bewirbt. Das ist der Prozentsatz der
Ausfälle. Hier ist er. Und das war für mich überraschend. ICEs sind ja das
Flaggschiff der Bahn und anscheinend fallen die mit weitem Abstand am
häufigsten aus. Eurocity gut zwei Prozent, Intercity gut drei Prozent und ICE über
fünf Prozent. Also wenn ihr einen ICE bucht, dann taucht er in einem von 20 Mal
einfach nicht auf. Das fand ich ganz schön stramm. Mich hat das überrascht. Mein
Praxistipp an euch lautet also: Vorsicht mit den ICEs! Ich weise fairerweise
nochmals darauf hin, dass das eine Auswertung von außen ist. Es besteht die
Möglichkeit, dass das nicht stimmt oder da ewig viele Extrafahrten dann für die
Ausfälle gefahren werden, die gar nicht im Plan standen, aber alle diese Stopps
standen in deren Daten explizit als ausgefallen drin. Die Daten sehen
insgesamt realistisch aus, und im SPIEGEL hatten Sie auch neulich eine Auswertung,
wo Sie auf ähnliche Werte kamen. Also schlage ich vor, wir betrachten das mal
als gegeben, bis die Bahn widerspricht. Übrigens einer der fettesten, nicht
ausgefallenen Verspätungen in meinem Datensatz, war der ICE 576 von Stuttgart
nach Hamburg, und zwar am 17. Oktober 2019. Der hatte 456 Minuten Verspätung.
Das sind mehr als siebeneinhalb Stunden und der war nicht ausgefallen. Und um
unseren Überblick zu vollenden, gucken wir uns jetzt das Ganze noch einmal über die
Zeit an. Hier sehen wir die Fahrten über die Zeit, die ich für den Fernverkehr in
der Datenbank habe. Die können wir uns mal angucken, wie das funktioniert. Wir sehen,
dass wir so um die 800 Fahrten am Tag haben im Fernverkehr. Die niedersten
Zacken sind immer Samstage, die hohen Zacken immer Freitage, das ist der
Berufsverkehr. Hier sind Ostern und Pfingsten. Weihnachten habe ich nicht mehr
hingekriegt. Und was sieht man noch? Man sieht zum Beispiel, dass ich zwischendurch
Mist gebaut habe und ein paar Tage Daten verloren habe. Wer meinen letzten Vortrag
hier gesehen hat, dem wird das bekannt vorkommen. Ich mache das jeden Vortrag.
Aber ich war besser. Diesmal war ich so klug - ja - und dann hab ich mir ein
vernünftiges Download Monitoring gebaut. Und dann dachte ich, ich wäre cool. Und
dann habe ich es irgendwie geschafft, den Debian Server, auf dem das Ganze läuft,
komplett zu crashen - also der hat gar nicht mehr geantwortet. Ich musste die
Kiste hart booten, und ich war da gerade in Urlaub und habe das nicht gemerkt. Also
diesmal Technischer Tipp für euch. Baut nicht nur ein Download Monitoring, sondern
lasst das auch noch auf einem anderen Server laufen als den Download selbst.
*Applaus* Und weil wir heute ja auf Bahnbewerbungen
hin die Ausfälle besonders genau machen wollen: Hier sind die Ausfälle über die
Zeit, das sind die Prozent der Stops pro Tag, die einfach ausgefallen sind und man
sieht sofort zwei fette Spikes. Hier ist der Orkan Eberhard. Dieser Orkan ist am
10. März über uns hereingebrochen, und am Nachmittag war der der Meinung, es würde
jetzt mal reichen mit Bahnverkehr. Und den gucken wir uns auch noch genauer an, und
hier ist der heißeste Tag des Jahres mit der Hitzewelle dieses Jahr. Und generell
sieht man, wenn ihr hier so ein bisschen genauer guckt, dass es im Hochsommer eine
stark erhöhte Ausfallrate gibt. Wie kommt das?
Publikumseinruf: Klimaanlage D: Klimaanlage höre ich da. Die Ausfälle
nach Zeit zerlegen wir jetzt nochmal in die relevanten Zugarten - bevor der alles
vorwegnehmt nimmt - und das machen wir jetzt nicht mehr auf der Basis von Tagen,
sondern von Wochen, das ist einfach etwas glatter. Und die gelbliche Linie sind die
ICEs und da sieht man erst mal, was für ein fettes Problem die mit den ICEs im
Sommer haben. Und ihr seht wie die Ausfälle der ICEs im Sommer im Vergleich
zu den anderen Zugarten richtig stark nach oben ausbrechen. Das sind so um die 8
Prozent Ausfallquote - fast an jedem zwölften Stop taucht so ein ICE in der
warmen Zeit dann einfach nicht auf. Und in der Woche vom 22. Juli sind in der ganzen
Woche sind mehr als 10 Prozent aller ICE Stopps ausgefallen. Also ich weiß nicht,
wie euch das geht, aber das geht bei mir über die Fehlertoleranz. Also wenn das
jeden Sommer so ist, wäre mein nächster Praxis Tipp für euch: Vorsicht mit ICEs im
Sommer. Und jetzt, wo es kälter wird, fängt das auch wieder so an, aber wenn man
das so anguckt - wir müssen noch ein bisschen abwarten. Es ist noch nicht raus,
ob das wirklich so wird. In zwei, drei Monaten wissen wir mehr, wenn es richtig
kalt war. Wir machen jetzt noch zwei kleine Sachen und danach reden wir mal
darüber, wie man so ein Projekt überhaupt aufbaut und was die Grundregeln sind. Hier
ist etwas Offensichtliches. Ich habe hier die Stops mal aller Fahrten sortiert nach
der Zeit, die die Zugfahrt bereits vor diesem Stop gedauert hat. Von links nach
rechts steigt die bereits gefahrene Laufzeit vor dem Stopp an, hier von null
bis 500 Minuten. Und was sieht man? Früher in der Fahrt ist der Prozentsatz der
pünktlichen Züge höher. Später in der Fahrt sinkt die prozentuale Pünktlichkeit
krass ab. Bei 500 Minuten sind unter 60 Prozent pünktlich. Das habt ihr euch
wahrscheinlich jetzt alle schon selbst gedacht. Warum sage ich das also? Weil ich
die Bahn ein bisschen in Schutz nehmen möchte. Man sieht nämlich häufiger in den
Medien irgendwelche Untersuchungen von Fahrten zwischen weit entfernteren
Metropolen und da werden dann unglaublich schlechte Pünktlichkeiten gemessen. Und
wenn ihr sowas seht, lasst mich euch sagen, die machen die Bahn schlimmer, als
sie ist, weil sie durch weiter entfernen eben nur den Datenteil mit der hohen
Verspätung auswählen. Und ganz ehrlich - die häufigen Probleme mit den japanischen
Hochgeschwindigkeitszügen sind aus meiner Sicht auch einfach Stuss. Die verbinden in
Japan nur die absolut riesigen Metropolen. Die haben ein komplettes Schienennetz für
sich alleine. Der Fernverkehr der Bahn muss sich das Netz mit Güter- und
Nahverkehr teilen und bindet auch noch die Mittelzentren mit an. Das ist nicht
vergleichbar. So fair müssen wir schon sein. Trotzdem hier wieder mein Praxistipp
für euch: Vorsicht mit Zügen, die bereits lange unterwegs sind. Ihr könnt ja, wenn
ihr bucht sehen, was das für eine Zug Linie ist und woher die kommt, könnt ihr
also mit einbeziehen. Als nächstes habe ich mich gefragt Ab welcher Verspätung
wird es nicht mehr besser? Und dafür habe ich für alle Stops aller Fahrten geguckt.
Wie sehr ist der gerade schon verspätet, und das hier ist von links nach rechts
aufgetragen. Links stehen die wenig verspäteten Stops, rechts die, die mit
mehr Verspätung. Und dann habe ich geguckt Wieviel Prozent bauen auf dem Rest ihrer
Fahrt fünf Prozent der Verspätung ab und existieren noch also sind nicht
ausgefallen. Ja? Hört sich jetzt kompliziert an, aber kurz: wieviel Prozent
werden nochmal spürbar besser oder war es das jetzt? Und was man sieht ist, dass bei
Verspätungen unter 40 Minuten noch mehr als die Hälfte der Züge am Ende der Fahrt
besser dastehen als jetzt gerade und ab 40 Minuten Verspätung - da ist eine gut
sichtbare Stufe in den Daten, die einzige - da scheint die Bahn die Dinger irgendwie
aufzugeben. Ab da wird es in der Mehrzahl der Fälle bis zum Fahrtende nicht mehr
besser. Woran das liegen könnte, darauf kommen wir gleich auch noch. Praxistipp für
euch: Ab einer Verspätung von 40 Minuten erwägt ein anderes Transportmittel! So,
das war ein Höllenritt. Jetzt haben wir schon diverse Praxistipps abgestaubt. Ich
schlage vor, wir machen jetzt einen Einschub, und ich versuche, euch ein paar
Anhaltspunkte zu geben, was ihr beachten sollte, wenn ihr Datenprojekte selber
hochzieht. Und ich werde das kurz halten, so dass wir wieder in die Daten eintauchen
können bald. Punkt 1: organisiert den Download gut. Die Bahn hat einige
öffentliche Schnittstellen. Es gab hier auch schon einen schönen Vortrag zu
ebendiesen Schnittstellen. Ich bin froh, dass jemand ermessen kann, wieviel
Schmerzen ich gehabt habe. Über zwei davon kann man Fahrpläne und Veränderungen
abrufen. Wenn ihr in eurem Smartphone mit der Bahn App oder Öffi Bahnverbindung
nachguckt, dann macht euer Handy genau das. In den Fahrplänen steht, wann welcher
Zug ankommen soll und in den Änderungen steht, was sich dem gegenüber verändert.
Ausfälle, Verspätungen und so weiter. Das ist ein bisschen anstrengend, denn leider
müsst ihr beides in getrennten Abfragen abrufen. Und wenn ihr die Schnittstellen
abruft, erhaltet ihr nur zeitlich begrenzt Daten - paar Stündchen vor und zurück.
Leider müsst ihr beides für jeden Bahnhof einzeln abrufen. Das bedeutet, wir können
uns nicht am Schluss einfach ein Jahr Daten ziehen, sondern wir müssen wirklich
über das ganze Jahr hinweg mit ein bisschen Infrastruktur sehr häufig Daten
abrufen, die sich überlappen. Solche Szenarios findet man relativ häufig. Das
funktioniert dann so, dass man die Downloads einfach erst einmal weg
speichert und konkrete Werte auslesen und Duplikate raus sortieren - das passiert
dann einfach alles später. Und jetzt machen wir mal eine Nebenrechnung auf. Wir
haben sechseinhalbtausend Bahnhöfe in Deutschland. Für jeden müssen wir einzeln
beides abrufen, also mal zwei. Und jetzt sagen wir mal, wir machen das alle zehn
Minuten für Fahrplan und Änderungen. Das macht dann 6600 mal 2 mal 144. Das sind
knapp zwei Millionen Abrufe am Tag. So ein Abruf hat im Durchschnitt 22 KB bei den
Veränderungsdaten, ein bisschen weniger bei den Plandaten und wir würden dann so
bei 40 Gigabyte XML landen, am Tag. Für das ganze Jahr - ja das parst sich dann
auch nicht mehr von alleine. Für das ganze Jahr wären das dann 14 TB in 700 Millionen
Requests. Diesen Moment kriegen die Admins der Bahn vermutlich einen Herzanfall. Wenn
sie damit fertig sind, dann werden sie in ihre Logs schauen welche Abrufe von mir
sind, und dann werden Sie Ihren Anwalt anrufen, um mir eine riesige Rechnung zu
schicken. Aber die enttäuschen wir jetzt. Natürlich habe ich das nicht so gemacht.
Erstmal hätte ich das speichern und verarbeiten müssen, das viel zu aufwendig.
Und zweitens ist eine Sache ganz wichtig, wenn ihr so etwas macht. Ihr müsst den
Traffic minimieren, und zwar aus zwei Gründen. Das sind die Punkte 2 und 3.
Punkt 2: Handelt verantwortungsvoll. Das bedeutet, dass Ihr bitte nicht so viel
Traffic erzeugt, dass ihr die Infrastruktur des Ziels abwürgt oder
irgendwie unnötige Kosten verursacht. Das ist jetzt realistischer, als es sich
anhört,vielleicht nicht bei der Bahn, aber beispielsweise bei den Justizportalen in
Deutschland müsst ihr aufpassen. Die sind erstaunlich schwach auf der Brust...
Hab ich gehört. *Gelächter und Applaus*
Meine Lösung dafür: Ich rufe maximal stündlich ab und auch nur die ca.
350 Fernbahnhöfe, das sind dann statt der zwei Millionen sofort nur noch 16 000
Requests am Tag. In der Regel ist das nochmal deutlich geringer, weil man das
adaptiv machen kann. Und in diesem Moment kriegen die Admins zwar keinen Herzanfall
mehr, aber die sind trotzdem enttäuscht, weil sich dafür keine Rechnung mehr lohnt.
Punkt 3: Fliegt unter dem Radar. Sowas soll ja eine Weihnachtsüberraschung bleiben. Da
wäre es natürlich schlecht gewesen, wenn die Millionen Abrufe vom Server D. Kriesel
kommend irgendwie in ihren Logs stehen haben. Das fällt nämlich irgendwann auf.
Und die Lösung hierfür ist Ihr schickt die Abfragen über Tausende
Zwischenstationen in der ganzen Welt. In der Fachsprache heißen die "anonyme
Proxys". Mit anderen Worten: Wenn ich Massen von Daten runterlade, dann sieht
das für das Ziel aus wie so ein Grundrauschen von winzigen Abfragen, die
von der ganzen Welt kommen. Viele von euch werden das auch so machen. Niemand
sieht mich, aber in Wirklichkeit laufen die Daten dann einfach im Hintergrund auf
meinem Server wieder zusammen - sofern ich sie nicht crashe. An dieser Stelle
hören, die Admins der Bahn vermutlich auf meine Abfrage in ihren Logs zu suchen.
Und ich freue mich, dass sie jetzt wieder voll beim Vortrag dabei sind. Damit ich
euch nicht abschrecke, so einen Aufwand müsst ihr nicht bei jedem Datenprojekt
treiben. Das war vielleicht ein bisschen Overkill, weil ich das mal ausprobieren
wollte mit den Proxys. Punkt 4: Es kann passieren, dass ihr nicht sicher seid,
was ihr rechtlich dürft ohne dranzukommen. Die meisten unter uns sind keine Juristen,
und manche AGB sind auch einfach mies formuliert. Und wenn ihr nicht sicher
seid, was ihr dürft, dann fragt einen Anwalt, der für euch die AGB liest. Es
gibt im Internet Portale, wo ihr für schmales Geld Anwälten Fragen stellen
könnt, und danach kriegt ihr eine rechtsverbindliche Antwort. Wenn das
nicht stimmt, haftet der. Bei mir kam dann leider raus, dass ich bei der Bahn lieber
eine schriftliche Genehmigung erfragen sollte. Und das war so ein Moment, wo ich
kurz dachte, dass das Projekt vielleicht auf der Kippe steht. Und das wäre schade
gewesen, weil ich mir vorab schon ein bisschen Arbeit gemacht hatte. Also lest
zuerst die AGB. Und Punkt 5: Habt trotz Hindernissen den Mut, es einfach zu tun.
Ich hab dann gepokert und wirklich bei der Bahn nachgefragt, ob ich automatisiert
Daten runterladen und darüber zum Beispiel einen kleinen Communityvortrag halten darf.
*Lachen*
*Applaus* Und sie haben es mir genehmigt. Ohne
weitere Auflagen. Ohne Auflagen und ob sie wirklich so offen sind oder einfach
vergessen haben zu googlen, weiß ich nicht. Aber ganz ehrlich: Das könnte
jetzt mal einen Applaus für die Bahn wert sein. Das ist sportlich.
*Applaus* Nicht schlecht. Ich hoffe, die hören zu.
Und Punkt 6: Seid fair bei der Auswertung, wenn ihr Daten für ein Jahr habt, zum
Beispiel, dann sucht ihr nicht die 4 Monate heraus, wo die Bahn besonders
unpünktlich war, damit ihr fiesere Dinge behaupten könnt. Gängiges Mittel. Und das
Wichtigste zuletzt - Punkt 7: Guckt, ob ihr euren eigenen Daten vertrauen könnt.
Und das ist gar nicht so einfach. Und ich führe das jetzt mal vor. Und dann könnt
ihr entscheiden, ob wir meinen Daten vertraut. Und außerdem ist das jetzt
unsere Ausrede, dass wir diesen Einschub verlassen und endlich wieder in die Daten
reingucken. Am besten schafft Ihr Vertrauen in einen Datensatz, indem ihr
eine Analyse komplett nachbaut, die Quelle des Datensatzes, also hier die
Bahn, schon mal gemacht hat. Die Bahn gibt auf ihrer Webseite ja pro Monat die
Prozentzahl der pünktlichen Stopps an. Und in Ihren Dokumenten steht auch, wie sie
das exakt ausrechnen. Und die hab ich einfach genau so nachgebaut und siehe
da: Das sieht wirklich fast genauso aus. Die zwei größten Abweichungen sind die
folgenden: Im Januar messe ich die Bahn einen halben Prozentpunkt schlechter, als
sie ist. Das liegt vermutlich daran, dass ich erst am 8. Januar angefangen habe,
Daten aufzunehmen. Und im September 0,8 Prozentpunkte. Das ist da, wo mir ein paar
Tage fehlen. Ansonsten scheint bei mir die Bahn sogar generell minimal besser
wegzukommen. Exakt die gleichen Werte werdet ihr nie kriegen. Die meisten
Abweichungen sind hier um 0,1 Prozentpunkte, aber für eine Messung von
außen ist das verdammt akkurat. Wenn eure Werte mit denen des Ziels so
übereinstimmen, dann seid ihr auf einem guten Weg. Das heißt externe
Verifikation, weil wir etwas Externes zum Vergleichen hatten. Jetzt kommt die
interne, das bedeutet, ihr guckt in den Datensatz rein, ob da alles realistisch
aussieht - zum Beispiel anhand der Tageszeiten. Jeder Punkt hier ist wieder
ein Fernverkehrsbahnhof. Das ist der Tagesbeginn um 0 Uhr vom 9. März diesen
Jahres. Ich gehe jetzt die Zeit Stunde für Stunde durch, und dann sehen wir, wie
so ein Tag für die Bahn aussieht. Die Bahnhofspunkte schwellen an, wenn in der
Stunde mehr Stopps stattgefunden haben. Und die Farbe markiert die Ausfälle: Blau
ist wenig, Rot ist viel, dunkelrot entspricht 50 Prozent oder mehr
Ausfällen. Und es ist jetzt null Uhr, und man sieht, dass noch einige wenige Züge
des Vortages sozusagen unterwegs sind. Die Lumpensammler sozusagen. Und das wird
jetzt immer weniger werden, und die Nachtruhe kehrt ein. Die Zeit vergeht.
Nachtruhe. Und hier erwacht ein neuer Tag. Jetzt ist so langsam Vollbetrieb, es ist
8 Uhr. Wir sehen hier ein paar punktuelle Ereignisse, die für Ausfälle sorgen. Das
sind die roten Flecken, da ist Unwetter oder so passiert. Keine Notizen. Es ist
Mittag. Jetzt wird es wieder weniger. Der Tag geht seinem Ende entgegen. Die letzte
Stunde des Tages. Ein neuer Tag beginnt: Das ist der zehnte März. Wir sehen wieder
die letzten Züge bevor die Nachtruhe beginnt. Alles schläft. Der Tag wird
älter, es ist 6 Uhr. Man sieht schon ein bisschen Traffic. Es ist 9 Uhr, wir sind
wieder im Vollbetrieb. Es ist Mittag am 10. März, und wir erinnern uns: An dem
Tag war ja was. Und hier zeigt der Orkan Eberhard erste Auswirkungen. Hier hat er
dann in fast ganz Deutschland den Fernverkehr flachgelegt. Ich musste die
Farbskala erweitern, weil man 50 Prozent Ausfälle normal nicht hat. Wir lassen
diesen sehr schlechten Tag für die Bahn nun ausklingen. Und hier ist wieder
Mitternacht, die Grenze zum Folgetag. Eine Störung in der Größenordnung zieht
natürlich noch einige Tage messbarer Verspätungen und Ausfälle nach sich. Wenn
man das aufblühte, sieht man das mehrere Tage runtergehen. Die spielen wir jetzt
aber nicht alle durch. Aber wir sehen: Nicht immer Ist die Bahn schuld. Wenn ihr
die Daten so auf Plausibilität checkt, da nutzt unbedingt gute Visualisierungen,
die am besten gleich mehrere Dimensionen abdecken. Hier hatten wir Ausfälle und
Ort, das sind zwei Dimensionen und die Anzahl der Stopps und die Zeit nach
Stunden. Der beste Apparat zu Mustererkennung, den wir zurzeit haben,
das ist nun mal das Gehirn. Und da gibt's nur eine Breitbandleitung hin, und das
sind die Augen. Wir werden jetzt noch ein paar größere Auswertungen machen, und als
erstes bitte ich euch dafür, in Gedanken die Seiten zu wechseln. Stellt euch vor,
ihr gebt keine Analysen raus, sondern ihr lest welche. Und wenn ihr Analysen lest,
die andere euch geben, dann ist es immer sehr wichtig zu riechen, worüber die
anderen mit euch nicht reden möchten. Und bei Firmen findet man das heraus, indem
man deren Kennzahlen genau anguckt. Die Bahn hat zum Beispiel gesagt, sie wollte
dieses Jahr 76,5% pünktliche Stopps haben. Daran wollen sie sich messen.
Dieser Bericht ist aus dem Januar 2019, und Anfang Dezember 2019 haben sie das
Ziel dann kassiert. Es werden nur unter 75% pünktlicher Stopps im Fernverkehr. In
meinen Daten sind es im Moment noch knapp über 75%. Aber trotzdem:
eigentliches Ziel wird verfehlt. Aber was insgesamt auffällt, ist, dass sich die
Bahn zu Ausfällen - ich sagte das schon - ganz komisch ausschweigt. Und jetzt bitte
ich mal um Handzeichnungen von Euch. Stellt euch vor, ihr steht am Bahnsteig,
und der Zug fällt einfach aus. Ihr steht da mit leerem Blick und der kommt einfach
nicht. Und ihr dürft jetzt entscheiden: Ist der pünktlich oder unpünktlich? Wer
von euch würde sagen, der ist eher pünktlich? Ich sehe zwei Hände... drei im
Saal von 5000 Mann... Okay, ist messbar. Und wer würde sagen, der Zug ist eher
unpünktlich? Uiuiui, das sind so ziemlich alle. Und so sehe ich das eigentlich auch.
Und jetzt schauen wir mal in die Unterlagen der Bahn dazu. Ihr müsst das
nicht lesen, ich lese euch das vor. "Komplettausfälle oder Teilausfälle
werden - wie übrigens bei den anderen europäischen Bahnen auch - nicht in
Statistiken eingerechnet. Zum einen ist es schwierig, dafür ein sinnvolles
mathematisches Modell zu hinterlegen." What? "Welche Pünktlichkeit ordnet man
einem Zug zu, wenn er an einer bestimmten Stelle seiner Fahrt ausfällt?" Wir können
binär messen, ob drei von acht Stopps pünktlich oder nicht pünktlich sind, aber
mit ausgefallen nicht ausgefallen - das geht nicht. Und "zum anderen liegt die
sogenannte Erfüllungsquote aller täglich verkehrenden DB-Personenzüge über 99
Prozent im Jahresschnitt sowohl für Fern- als auch für Nahverkehr." Also Punkt 1: Da
möchte ich als erstes Mal anmerken, dass ich das in der Sache nicht nachvollziehen
kann, weil wir schon gesehen hatten, dass alleine der Fernverkehr eine Ausfallquote
von mehr als vier Prozent hat und nicht ein Prozent. Das heißt, wir haben
insgesamt 103% Fernverkehr. Aber vielleicht ist die Erfüllungsquote auch
etwas anderes, was ich hier nicht verstehe. Keine Ahnung. Aber vor allem:
So ein ausgefallener Zug ist, der ist nicht unpünktlich, der fällt einfach
komplett aus der Wertung. Die Ausfälle werden statistisch verdeckt, weil man sie
angeblich nicht statistisch einbauen kann. Also, liebe Leute, ich mache solche
Auswertungen ja auch beruflich, und da habe ich echt schon manche Ausrede zu
hören gekriegt. Aber das ist schon krass. Ich nenne sowas den "finalen
Rettungsstuss". *Lachen*
*Applaus* Wenn ihr so etwas erzählt kriegt, dann
wisst ihr ganz genau: Ihr habt es gefunden, hier müsst ihr gucken und nicht
woanders. Also helfen wir jetzt mit, und wir entwickeln jetzt eine Idee, wie man
die Ausfälle doch sinnvoll in die Statistik reinkriegt. Hier sehen wir eine
Zugfahrt mit vier Stopps. Die beiden weißen links sind pünktlich, der hellblaue
ist unpünktlich, > 6 Minuten, und der rechte in rot ist ganz ausgefallen. Im
Moment zählt die Bahn einfach alle Stopps, die nicht ausgefallen sind, und misst
davon den Prozentsatz der Pünktlichkeit. Das wären hier zwei von drei - 66
Prozent. Und ich schlage stattdessen vor: Wir zählen alle Stopps, die geplant
waren, und messen davon den Prozentsatz, der angekommen ist und pünktlich war. Das
wären hier 50%. Nehmt das nicht auf die leichte Schulter - das ist jetzt wirklich
große Mathematik. *Lachen*
Bahnbrechend sozusagen. *Lachen und Applaus*
*Applaus* Und wenn man mit den Ausfällen ehrlich
umgeht, dann liegt die Bahn nicht bei den 76,5% Pünktlichkeit, das waren die
angekündigten, und auch nicht bei 75%, das ist der aktuelle Wert, sondern bei 72,5%.
Und mit jedem Prozent weniger wird es sehr viel unwahrscheinlicher, dass Leute
ihre Anschlüsse kriegen. Also unterschätzt das nicht, wenn das nochmal
zwei Prozent weniger sind, als sie behaupten oder drei. Das ist knackig. Beim
Fernverkehr liegt bei denen einiges im Argen. Damit möchte ich zum wichtigen
Thema kommen: Erfolgskriterien in Unternehmen. Wenn ihr als Unternehmen eure
Erfolgskriterien schlecht setzt, dann schafft ihr Anreize, die das Unternehmen
in eine unerwartete Richtung lenken. Hier haben wir ein Paradebeispiel dafür. Wenn
die Bahn einen unpünktlichen Zug einfach spontan ausfallen lässt, dann steht die
nach ihrer eigenen Messmethode danach besser da und nicht schlechter, weil die
Ausfälle einfach komplett aus der Statistik fliegen. Also müssen wir uns die
Frage stellen: Wo genau lohnt es sich für die Bahn am meisten, ein paar Ausfälle zu
erzeugen, um damit die Pünktlichkeitsstatistik zu pushen?
*Lachen* *Applaus*
Ihr klatscht ja schon vorher. So kann ich nicht arbeiten.
*Lachen* Die Lösung ist am Ende und am Anfang von
Fahrten. Züge fahren nämlich häufig dieselbe Strecke hin und her und der hier
fährt los. Bis hier ist alles gut gegangen. Hier hat er dann satt Verspätung
angesammelt. Das passiert. An diesem Punkt ist zu erwarten, dass die letzten beiden
Halte auch verspätet sein werden. Und auch die ersten beiden halte der Rückfahrt
natürlich, also schlecht für die Statistik. Also lassen wir sie doch
einfach ausfallen. Blasen wir ab, der Zug schmeißt die Fahrgäste raus, dreht an Ort
und Stelle um und ist wieder pünktlich. Und wer an den roten Stopps einsteigen
und aussteigen will, der steht halt mit leerem Blick am Gleis. Aber die
Verspätungsstatistik verbessert sich, denn die Ausfälle fallen ja einfach unter den
Tisch. Aber wie könnte man so etwas messen? Ganz einfach.
Publikumseinruf: Hamburg. D: Hackburg?
Publikumseinruf: Hamburg. D: Oh ja. Also, ganz einfach: Hier ist
wieder eine Zugfahrt mit all ihren Stopps, die unterteilen wir jetzt einfach in drei
Klassen - frühe, mittlere und späte Stopps. Die frühen und späten Stopps sind
die ersten und letzten drei, hier grau und die mittleren sind der Rest. Und für
diese drei Arten Stopps machen wir getrennte Auswertung. Wenn Ausfälle
aufgrund technischen Betriebes entstehen, würde man ja erwarten, dass es am Start
an einer Fahrt statistisch weniger Ausfälle gibt. Und dann werden das so
über die Zeit mehr. Und beim IC ist das auch genaus. Die Ausfälle steigen nach
hinten an. Und beim ICE dagegen, fallen die ersten und letzten Stopps häufiger
aus. Das passt alles genau. Die scheinen die Dinger einfach hart zu wenden. Ich
habe dieses Verhalten auch von zwei unabhängigen Quellen bestätigt bekommen,
und das war vor einiger Zeit schon mal irgendwo klein in der Presse. Also ich
verrate hier auch keine Staatsgeheimnisse. Und je nachdem, wen man
fragt, heißt dieses Vorgehen entweder nach unserem Verkehrsminister die Scheuer-
Wende oder aber nach dem Bahnvorstand, die Pofalla-Wende. Das müssen wir jetzt
heute Abend beim Bier entscheiden, was ihr jetzt besser findet. Jedenfalls ein
weiterer Praxistipp Vorsicht am Anfang und am Ende eines ICE-Zuglaufs. Die fallen
gerne mal aus. Bucht die nach Möglichkeit nicht. Aus Gründen der Neutralität, muss
ich dazusagen: Die Bahn hat natürlich ein Interesse daran, dass das ganze Netz
ungefähr im Plan ist. Also werden die sich denken, dass bei so einem Manöver
nicht so viele Passagiere von den Ausfällen betroffen sind, dafür aber im
weiteren Verlauf deutlich mehr Passagiere einen pünktlichen Zug kriegen ist. Das ist
eben deren Geschäftsentscheidung. Es liegt mir fern, da jetzt von der Seitenlinie
ohne tieferes Wissen altkluge Ratschläge zu erteilen. Wir sind hier nicht auf
Twitter. Was ich hier kritisiere... *Lachen*
*Applaus* Und was ich hier kritisieren möchte, ist
aber, dass ausschließlich die positive Seite des Manövers danach in der Statistik
auftaucht und die negative einfach verschwindet. Das stört. Wir wollen gar
nicht wissen, wie viele Leute im Verkehrsministerium denen das abgekauft
haben. Wir hatten jetzt schon ein bisschen Praxistipps gesehen, die euch zu
Hause beim Buchen vielleicht ein bisschen was bringen. Vorsicht mit
bestimmten Bahnhöfen; Vorsicht mit ICEs im Allgemeinen; Vorsicht mit ICEs im
Sommer im Speziellen; Vorsicht, wenn Züge schon lange unterwegs waren;
Vorsicht, wenn sie 40 Minuten oder mehr verspätet sind und jetzt gerade Vorsicht
mit ICEs am Anfang und am Ende der Fahrt wegen der Scheuer-Wenden. Ich könnte
jetzt mit euch noch jede Menge Standardkram machen, der sich irgendwie
aus den Daten ergibt: Top Ten Bahnhöfe oder Zuglinien nach Verspätungen,
Ausfällen und so weiter. Aber das hilft doch nur wenigen, ganz ehrlich. Also
machen wir jetzt noch zwei Sachen: Erstens machen wir unsere letzte große Sache mit
den Bahndaten, und ich hoffe, dass ihr davon zumindest für ein paar Monate ganz
konkret was habt. Danach würde ich mit euch gerne kurz über das ausklingende
Jahrzehnt nachdenken. Zuerst die Datensache. Wenn ihr ein Bahnticket kauft,
könnt ihr wählen. Mit Spartickets seid ihr an exakt die Züge, die ihr gebucht
habt, gebunden. Oder ihr nehmt ein Flexticket, das ist deutlich teurer, aber
dafür habt ihr keine Zugbindung. Interessant ist nun folgende Regel: auf
den Spartickets, wenn Sie durch Verschulden der DB ihren Anschlusszug
nicht erwischen oder allgemein eine Verspätung von mehr als 20 Minuten
erwartet werden muss, wird die Zugbindung automatisch aufgehoben. Ich verstehe das
so, dass ihr dann eigentlich ein Flex Ticket habt plötzlich. Und dann gucken
wir mal auf den Prozentsatz der Stopps, die entweder mehr als 20 Minuten zu spät
waren oder aber ausgefallen sind und insgesamt sind das immerhin 12,4%. Und
wenn man jetzt diese Stopps erwischt, dann verwandeln die einem vielleicht schon
vor Abfahrt ein preiswertes Sparticket in ein Flexticket. Und das wäre doch total
cool, wenn man die vorher wissen könnte. *Lachen*
*Applaus* Bin ich so vorhersehbar? Und komplett
vorhersehen geht natürlich nicht. Aber es gibt Züge, bei denen sowas häufiger
auftritt und Bahnhöfe, bei denen sowas häufiger auftritt und es gibt auch
Wochentage, bei denen sowas häufiger auftritt.
*Lachen* Und hier ist ein Beispiel. Lest mal mit.
Das bedeutet beim Intercity 2221 ist an allen Halten bei Mainz Hauptbahnhof an
allen Mittwochen dieses Jahr mit 53% Wahrscheinlichkeit die Zugbindung
aufgehoben. Also von allen Stopps, die ich dazu erfasst habe, waren 53% entweder mehr
als 20 Minuten zu spät oder sind ganz ausgefallen. Und am Freitag das Ganze mit
50 Prozent. Ich muss die Schreibweise so kurz machen und euch das so beibringen,
das Lesen, damit ich jetzt gleich platzsparend arbeiten kann. Euch schwant
vermutlich schon, was ich jetzt mache. Also, ich habe für euch mal die
Kombination aus allen Wochentagen, allen Bahnhöfen und allen Fernzügen durchsucht
und habe dann nur die Kombinationen genommen, wo ich mindestens 10 Datenpunkte
hatte, damit das einigermaßen fundiert ist. Und für die habe ich gemessen, bei
wie viel Prozent die Zugbindung dieses Zuges an diesem Wochentag, an diesem
Bahnhof gekillt wurde. Und dann habe ich gesagt: Ich will nur die ganz Fiesen
haben, wo das mit mindestens 50 Prozent der Fälle der Fall war. Herausgekommen
sind fast 500 Kombinationen aus Wochentagen, Bahnhöfen und Zügen.
Hier sind sie. *Applaus*
Also ich würde kein Flexticket für teuer Geld kaufen, wenn ich an einem dieser
Bahnhöfe einsteige, aussteigen oder umsteige an dem Wochentag mit diesem Zug.
Kauft ein Sparticket. Und für alle, die das jetzt nicht lesen können, ich stelle
den Foliensatz wieder irgendwie bei mir auf die Seite, morgen oder so. Beachtet
auch, dass die Daten irgendwann ungültig werden. Ihr behaltet den Zug bitte am
Fahrtag im Auge. Ich bin nicht schuld, wenn ihr unverhofft doch pünktlich zum Zug
eintreten müsst. *Lachen*
Weil die Kiste halt pünktlich ist. Also bitte, bitte behandelt diese Daten, als
wären sie mit Xerox-Geräten gescannt. *Lachen und Applaus*
Wenn ihr doch pünktlich da sein müsst, dann ist das ja auch ein gutes Zeichen,
weil es nichts anderes bedeutet, als dass die Bahn was verbessert. Verbesserungen
passieren nämlich durchaus. Dieses Jahr wurde zum Beispiel die ICE-Trasse zwischen
München und Berlin ausgebaut. Da kann man jetzt unter vier Stunden zwischen beiden
Städten hin und her fahren, ohne den Zug zu wechseln. Und wenn das rund läuft, ist
das echt mal eine Alternative zum Flug. Es ist also nicht alles schlecht. Ich hoffe
auch, ich bin bei aller Kritik fair mit der Bahn umgegangen heute. Ich bin
jedenfalls, obwohl ich das alles gesehen habe, mit der Bahn zum Congress gefahren
und werde das auch auf dem Rückweg machen. Und für heute möchte ich damit die Bahn-
Betrachtung abschließen mit den Worten: Seid nett zur Bahn mit ihren Fehlern. Wir
haben nur diese eine. *Lachen und vereinzelter Applaus*
Und was bleibt? *Applaus*
Einen habe ich noch. Da kam er [Herald Engel] schon gelaufen. Das hier ist der letzte
Vortrag, den ich in diesem Jahrzehnt halten werde. Ich lasse euch jetzt mal ein
paar Sekunden in Ruhe und wünsche mir, dass jeder kurz darüber nachdenkt, was für
ihn in diesem Jahrzehnt die maßgebliche gesellschaftliche Entwicklung war.
*Ruhepause zum Nachdenken*
Glaube hat jeder was. Für mich ist es der
Aufstieg der Empörten und damit meine ich ausdrücklich jede politische Richtung. Ich
habe in diesem Jahrzehnt tausend Mal an jeder Ecke gehört, wie wichtig heutzutage
technische, naturwissenschaftliche und analytische Skills seien angeblich, mit
anderen Worten: Rationalität. Und auf der anderen Seite aber reicht das heute im
öffentlichen Diskurs als Totschlagsargument, wenn jemand empört
ist. Und ich finde das paradox. Das ist das Gegenteil von Rationalität. Man kann
nicht beides gleichzeitig propagieren. Und ich möchte anregen, dass wir für das jetzt
kommende Jahrzehnt zu einer Kultur finden, in der es ungern gesehen wird, einfach nur
alles Mögliche anzuprangern, und in der es ganz umgekehrt bewundert wird, wenn man
sich die Datenlage anguckt und sie sich gegenseitig präsentiert mit seinem
Kontrahenten und sich dann zusammensetzt. Und wer soll das starten, wenn nicht wir
hier. Verlassen wir uns nicht auf die Medien, denn die leben vom Aufruhr. Auch
wenn es positive Gegenbeispiele gibt. Verlassen wir uns nicht auf irgendwelche
Stars, die leben von Likes und die kriegt man am besten durch Zuspitzung. In der
Regel sind die Teil des Problems. Verlassen wir uns nicht auf Politiker, die
achten wegen der Shitstorm-Kultur nur noch darauf, bis zur nächsten Wahl nicht
anzuecken. Und zu viele von denen haben ohnehin niemals außerhalb der Politik
gearbeitet. Was soll da schon kommen? Und das ist der Grund, warum ich das hier
mache. Ich versuche, euch zu inspirieren, eure eigenen Analysen zu strittigen Themen
anzustellen. Und in meinen letzten Vorträgen, meinen beiden hier, habt ihr
ein paar Instinkte davon bekommen, wie das geht, und ich hoffe, ich habe euch
bewiesen, dass das absolut keine Raketenwissenschaft ist.
*Vereinzelter Applaus* Und ich frage nochmal: Wer soll das
machen, wenn nicht wir hier? Wenn wir es gemeinsam schaffen, dass wenigstens
manche, die heute echt nichts Besseres zu tun haben, als sich im Internet zu empören
im nächsten Jahrzehnt zur engagierten Analyse übergehen und dabei auch
anerkennen, wenn was herauskommt, dass sie vorher nicht gedacht hätten, dann haben
wir gesellschaftlich unglaublich viel gewonnen. Und heute Abend stehe ich hier
in einem Saal mit 5000 Leuten, voll belegt. Da sitzen Sie noch neben der
Tribüne, die sich mit 5000 Leuten, die sich am Samstagabend zwischen Weihnachten
und Silvester hier hinsetzen. Also da, wo die allermeisten Menschen einfach gar
nichts tun und sich die Flasche Wein an den Hals anschließen.
*Lachen* Und warum tun die 5000 Leute das? Um einen
Statistik Vortrag zu hören. *Lachen*
Das gibt mir Hoffnung. Ich werde glücklich heimfahren. Da kann die Bahn mit mir
machen, was sie will. Und ich bedanke mich, dass ihr hier wart, und wünsche euch
ein schönes neues Jahrzehnt.
*Großer, tosender Applaus*
*Standing Ovation*
*Applaus*
Jetzt stehen sie wieder auf...
*Applaus*
Danke schön.
*Applaus*
Vielen lieben Dank.
Herald 1: Wow. Auch von mir nochmal herzlichen Dank. Super Vortrag wie immer,
super lustig. Dankeschön David, dass du das immer wieder machst, echt schön. Wir
haben noch ein bisschen Zeit für Fragen. Bitte an die Mikrofone. Es gibt 4, 5
Stück, glaube ich, hier im Saal, wenn ihr Fragen habt. Wir fangen mal mit Mikrofon 1
an. Frage: Du hast ja damit angefangen, dass
du der Fairness halber die Pünktlichkeitsdefinition der Bahn von 6
Minuten, höchstens, gesetzt hast. Hast du aus purer Neugier mal Sachen
durchgerechnet mit Pünktlichkeitsdefinitionen, die irgendwie
sinnvoller anfühlen? Müssen ja nicht gleich die 30 Sekunden aus Japan sein.
D: Ja, da kann man sich streiten, welchen Wert man setzt.
F: Hast du und welche? D: Ja, habe ich. Das sieht dann so aus,
als wenn man das eng zieht, am Schluss natürlich alle Züge verspätet sind. Jeder
hat mal irgendwie eine Minute. Was ich gemacht habe, war: Ich habe mal eine
Reibungslos-Metrik gesetzt. Reibungslos, habe ich gesagt, das ist alles, was
maximal 3 Minuten zu spät ist, nicht ausgefallen und keinen Gleiswechsel, weil
das geht mir immer unglaublich auf die Nerven, wenn ich dann mit Koffer einmal
hoch und runter... Und das waren dann irgendwie 60%. Aber nagele mich jetzt
darauf nicht fest. Ich habe es jetzt nicht im Kopf, aber es waren deutlich
weniger. Ich glaube, es war bei 60% oder so, diese Pünktlichkeit.
F: Danke. Herald 1: Ich weiß jetzt nicht, welches
Mikro Erster war. Wir fragen mal den Signal Angel, der hat eine Frage.
Signal Angel: Also der Stream schließt sich den Standing Ovations an.
D: Danke schön! Signal: Und es gab viele Leute, die darauf
hingewiesen haben, dass für ausgefallene Züge oft Ersatzfahrten bereitgestellt
werden. D: Ja.
Signal: Die das dann teilweise kompensieren. Wie taucht das bei dir in
der Statistik auf? D: Das taucht bei mir gar nicht auf.
Deswegen war ich mir auch nicht komplett sicher. Deswegen habe ich das auch gesagt.
Wenn die komplett neue Fahrt haben die irgendwie gar nicht im Plan aufgetaucht
waren, dann werde ich die vermutlich nicht drin haben. Wenn die Fahrten in
irgendeiner Form in den Plandaten drinnen waren, habe ich die aber drin. Deswegen
kann ich es nicht genau sagen. Ich weiß jedenfalls, dass die Kollegen beim SPIEGEL
eine ähnliche Analyse neulich hatten auf einem kleineren Datensatz. Und da war das
auch jenseits der 4% Ausfallquote. Wenn es falsch ist, stimmt das zumindest überein.
Es kann sein, dass sie drin sind. Ich bin mir nicht völlig sicher.
Herald 1: Danke, Mikrofon 5 bitte mit einer Frage.
F: Vielen dank für diesen sehr interessanten Vortrag. Es war bestimmt
auch super viel Aufwand, das alles zu analysieren und nach den Standing Ovations
traue ich mich ja auch fast gar nicht, eine kritische Frage zu stellen.
D: Bitte! F: Aber Sie hatten ja ziemlich an den
Anfangsslides bei den Bahnhöfen, die den Zügen Verspätungen hinzufügen oder wo die
Züge vielleicht Verspätung aufholen. Aber ist es nicht viel eher so, dass die
Strecken zwischen den Bahnhöfen dazu führen, dass die Züge Verspätung bekommen
und nicht die Bahnhöfe selber? Und wäre das dann nicht auch für die Bahn
interessant zu schauen, zwischen welchen Bahnhöfen kriegen die Züge am meisten
Verspätung? D: Also das ist eine exakt sehr geile
Frage. Weil diese Auswertung war in der Tat ein bisschen tricky, genau aus dem
Grund. Vielleicht ist der Bahnhof Frankfurt die Verspätung gar nicht schuld,
sondern die Gleise beim Rein- und Rausfahren zum Beispiel. Deswegen messe
ich die Verspätungsänderung von dem Streckensegment vor dem Bahnhof und dem
Streckensegment nach dem Bahnhof. Und der jeweilige Bahnhof kriegt man den
Durchschnitt, damit ich genau von diesem Effekt geheilt werde. Dann habe ich einen
sehr guten Durchschnittswert. Und wer halt immer was dazufügt im Schnitt, der wird
auch selber was dazu beitragen. Oder beide Streckenstreckensegmente dahin sind
schlecht, also immer. Dann ist das auch für mich ein Bahnhofsproblem. Also genau
genommen, was ich hier analysiere ist dann des Problem des Bahnhofs und der näheren
Umgebung darum herum. Danke für diese Frage.
F: Vielen Dank für die Antwort. *Applaus*
D: Da hab ich mir nämlich lange Gedanken gemacht, ob ich da jetzt einfach immer nur
die Änderung der Verspätung nehme, aber das hätte ich mir selbst als Statistik
zerrissen, wenn ich da einen bei erwischt hätte. Aber deswegen perfekt, dass es
aufgefallen ist. Sehr gut. Herald 1: Wir haben nur gute Menschen
hier, sehr schön. *lacht* Wir nehmen Mikrofon 3, wechseln mal die Seite bitte.
D: Ich muss immer ein bisschen suchen. Bitte entschuldigt, wenn ich euch nicht
sehe. Da hinten ist er. F: Du hattest am Anfang angeprangert oder
in der Mitte angeprangert, dass die Ausfälle nicht zu Verspätungen zählen. Und
hattest aber am Anfang diese Slide, wo der Berliner Flughafen immer ausfällt. Und es
gibt ja vielleicht auch andere Bahnhöfe, die umgebaut werden oder wo eben in
Anführungszeichen planmäßig ausfallen. Hast du die irgendwie
rausgerechnet oder wie läuft das? D: Nach meiner Information sind die Stopps
dann gar nicht im Plan. F: Ah, okay.
D: Das sieht so aus: Ihr habt die Plandaten mit den Stopps und dann habt ihr
die Änderungen. Und da ist dann, wenn da was ausfällt, dann ist da eine Cancelation
Time drin, nämlich der Zeitpunkt des Ausfalls. Da kann man auch noch schöne
Auswertungen mit machen. Ausfälle mit kurzer Vorlaufzeit und so weiter. Das
würde dann in den Daten nach meiner Kenntnis anders aussehen, wobei ich das
auch nur reverse engineere. Die dokumentieren nicht alles. Ich weiß nicht,
wer von euch vorhin in dem Bahn-API- Vortrag drin war. Aber man muss sehr viel
reverse engineeren, wenn man das macht. Also auch das mit einem Körnchen Salz.
Herald: Danke, wir nehmen Mikrofon 2. F: Ich bin auch Bahnfahrer, aber nach
meiner Erfahrung ist der Regionalverkehr viel häufiger verspätet als der
Fernverkehr und deshalb die Frage: Wann gibt's die Analyse für den Nahverkehr?
D: Wo kommst du denn her? F: Ich lebe südlich von Stuttgart.
D: Südlich von Stuttgart. Also ich hab die Nahverkehrsbahnhöfe nicht runtergeladen.
Was ich aber hab (einfach weil sonst die Requests wären explodiert), aber was ich
hab, ist natürlich sämtlicher Nahverkehr, der über alle Fernbahnhöfe gefahren ist,
und die sind strategisch gut verteilt, sodass sich da in der Tat auch für den
Nahverkehr was sehen kann. Vielleicht mache ich mal eine Pünktlichkeit von dem
nahen Verkehr, der in den Fernverkehrs Bahnhöfen vorbeigefahren ist. Weil das
habe ich; dann muss ich mal als Tabelle auf meine Webseite stellen. Oder so
einfach. Dann kannst du gucken. *Applaus*
Herald 1: Wir haben noch ein kleines bisschen Zeit, Mikrofon 6 nochmal, die
andere Seite. F: Vielen Dank nochmal für den Vortrag.
Aus München kommend haben wir eine chronisch schlechte S-Bahn, und ich habe
mich auch gefragt: Ist den der Regionalverkehr noch einmal
unterschiedlich zum Nahverkehr? Oder ist einfach die Münchner S-Bahn dauernd zu
spät und im Rest von Deutschland ist gut? D: Die fährt ja über eure großen Bahnhöfe,
habt ja zwei oder drei richtig dicke, ne? München Ost, München und noch
irgendeinen. F: Ja.
D: Dann hab ich die drinnen. Kann ich mal gucken. Würde dann auch in der Frage
auftauchen, ob die da über 90%; Diese über 90% Pünktlichkeit im Regionalverkehr sind
für Bahn und Subunternehmen vermutlich. Ich muss mal gucken, aber die anderen hab
ich ja drin. Zur Not als Dirttunternehmen. Vielleicht beziehe ich die einfach mal mit
ein in die regionale Analyse. Das könnte interessant sein, wenn ich dafür
irgendwann Zeit habe. Erwartet das jetzt nicht morgen früh.
F: Danke. Harald 1: Super, wir nehmen euch beide
hier, Mikrofon 4 zuerst. F: Auf den Slides 80 und 84 war
dargestellt, wie die Bahn die Teilausfälle rausrechnet, aus der Statistik. Aber
müssten nicht die gesamten Züge herausgerechnet werden aus der Statistik?
D: Ähm. F: Die Verspätung akkumuliert sich ja
natürlich und dann wäre die Statistik ja dementsprechend besser.
D: Jetzt hab ich mein PowerPoint abgeschossen.
*Leises lachen* Nö, wieso müsstest du die ganze Züge
herausrechnen? Das verstehe ich nicht. Es kommt ja. Es ist ja schön granular für
Stopps zu rechnen. Angenommen, das ganze System würde so funktionieren, dass alle
Züge auf der Hälfte Ihrer Stopps pünktlich sind, und auf der anderen Hälfte
unpünktlich. Dann wäre das doch halb pünktlich. Ich sehe nicht, warum. Wir
arbeiten ja feiner als auf Granularität von Zügen. Das ist doch besser?
F: Aber es werden ja Teilausfälle auch rausgerechnet. Ist es dann wirklich nur
der ausgefallene Stopp? D: Nee, soweit ich weiß, ist da wirklich
nur der ausgefallene Stopp, ja. F: Ok, gut. Danke.
Harald 1: So, dann noch Mikrophon 1. F: Vielen Dank nochmal für den Talk. Meine
Frage geht in die Richtung: "Perverse incentive", sprich die Kennzahlen, an
denen sich die Bahn messen lässt. Hat sie sehr darauf hingewiesen, dass die
Ausfallrate da vielleicht nicht so; Also gut sein könnte wenn..,
D: Ja, wäre schön, wenn sie drin wäre. F: Ja, genau, wenn sie mit drin wäre. Eine
andere Sache die da reinspielt: Wie hoch die Ziele sind, die sich die Bahn setzt.
Hast du in deinen Daten welche? D: Das geht durch die Presse.
F: Ich meine Ziele im Sinne von: Wie schnell denn eine Strecke zu befahren ist?
Man könnte ja die Züge pünktlicher machen dadurch, dass man nach jedem Zug eine
Stunde mehr Zeit gibt, dieselbe Strecke zu fahren.
D: Du meinst die Taktung? F: Ja.
D: Nee, die habe ich nicht. Die ist aber bei der Bahn relativ eng, im Vergleich zu
Flugzeugen - habe ich mir sagen lassen von kundigen Personen - weswegen die Flugzeuge
auch häufiger pünktlich sind; oder ungefähr pünktlich. Aber bei der Bahn ist
alles sehr eng getaktet, und vor allem sind die Sachen interdependent. Wenn einer
auf der Strecke liegen bleibt, halten alle dahinter halt auch ein Problem. Das beides
in Kombination sorgt für die Fragilität, die wir sehen.
F: Hast du vor, die Analyse in weiteren Jahren fortzuführen, um dann da vielleicht
die Richtung etwas zu sehen? D: Ich bin mir nicht sicher. Zum einen
habe ich wie alle anderen auch, Arbeit und Familie, und zweitens ist die
infrastrukturell sehr aufwendig. Ein bisschen mache ich das sicher noch weiter,
und dann gucke ich, habe ich noch rauskriege. Aber ich kann nichts
versprechen. F: Letzter Nachschub: sind deine Daten
von... also kriegt man die von dir? D: Denke ich nicht, weil ich das nicht
darf. F: Ah.
D: Am Ende hat die Bahn dafür das Copyright. Viel mehr Copyright-Verstoß
ginge gar nicht, als wenn ich das ganze Ding nehme und euch einfach rauskopiere.
Aber: sucht bei der Bahn die Timetable API. Und dann ladet ihr das einfach
runter. Es geht, das ist keine Raketenwissenschaft.
F: Danke. D: Gut.
Harald 1: Super. Nochmal einen riesengroßen Applaus, an David. Herzlichen Dank.
*Applaus*
*Abspannmusk*