In einem Praxistest in London wurden dafür an mehr als 15.000 Kfz-Einsatztagen auf einer Strecke von insgesamt einer Million Kilometern mehr als 500 Millionen Fahrzeug-Betriebsdaten (z.B. Intensität von Bremsvorgängen, aktivierte Warnblinkleuchten etc.) gesammelt und zusätzlich auch Berichte über bereits stattgefundene Unfälle ausgewertet. Auf diese Weise konnten Beinahe-Crashs identifiziert und durch einen eigens entwickelten Algorithmus die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Unfälle bestimmt werden.
Ziel war, dass künftig Kreuzungen oder Straßenabschnitte nicht erst erst nach Unfällen als gefährlich für Autofahrer, Radfahrer oder Fußgänger eingestuft werden, sondern mit Hilfe von Big Data Städte bereits im Vorfeld Gefahrenpunkte erkannt und entschärft werden. Jedes am Test beteiligte Fahrzeug wurde vor Studienbeginn mit einem speziellen Lesegerät ausgestattet, das Fahrdaten hatten der Datensammlung zugestimmt.
Unter http://citydatareport.fordmedia.eu ist der vollständige Report inklusive Datenvisualisierung, Video-Interviews mit den Marktforschern sowie weiteren Ergebnissen und Empfehlungen hinterlegt. (wkp)