Radmesser

Berlin will fahrradfreundlicher werden. Aber wie gefährlich ist Fahrradfahren in Berlin überhaupt? Journalisten können in ihrer Berichterstattung bisher zumeist lediglich die jährlichen Unfallstatistiken der Polizei wiedergeben, Fahrradstrategien der Stadtplaner diskutieren oder Erfahrungsberichte schreiben. An verlässlichen Daten mangelt es derweil massiv. Das Projekt Radmesser ändert das – durch neuartige datenjournalistische Ansätze und die interaktive Einbindung der Leser.

Im Projekt Radmesser soll vor allem die Sicherheit im fließenden Verkehr beleuchtet werden. Denn dort geschehen die meisten Unfälle. Und das mangelnde Sicherheitsgefühl von Radfahrern auf der Straße ist für viele Menschen ein Grund, nicht aufs Rad zu steigen. In Zusammenarbeit mit dem Tagesspiegel werden daher neue Daten erhoben und verständlich aufbereitet.

Die Darstellungsformate reichen von klassischen Artikeln bis hin zu Animationen in Virtual Reality. Dabei wagt das Projekt Radmesser die Synthese zwischen klassischem Journalismus, Cutting-Edge-Technologien wie Maschinellem Lernen und Virtual Reality und neuartigen wissenschaftlichen Ansätzen wie Citizen Science.

Projektziele sind neue journalistische Zugänge und die Versachlichung der emotional geführten Radverkehrs-Debatte in Berlin. Die entwickelten Tools sollen es erlauben, das Projekt mit wenig Aufwand in anderen Städten in Deutschland oder Europa weiterzuführen.

Das Projektteam von Radmesser

Michael Gegg
Projektleitung und Entwicklung
Michael Gegg hat vergangenes Jahr an der TU Berlin in theoretischer Quantenoptik promoviert. Seine Spezialgebiete sind Softwareentwicklung, angewandte Mathematik, Datenauswertung und High-Performance Computing. Er hat bereits mehrere Projekte mit Virtual Reality, 360°-Video, Software- und Webentwicklung durchgeführt. Als langjähriger Bewohner der Stadt Berlin ohne eigenes Auto liegen ihm die Themen Mobilität und Fahrradverkehr sehr am Herzen.

Hendrik Lehmann
Redaktionelle Koordination und Storytelling
Hendrik Lehmann ist Redakteur für Multimedia und Datenjournalismus bei Der Tagesspiegel. Er hat Politik in Berlin und Urbane Soziologie in London studiert. Sein besonderes Interesse gilt der Entwicklung neuer, allgemeinverständlicher Erzählformen. In vorherigen Kooperationsprojekten hat er unter anderem mit Stadtplanern der TU Berlin, dem Urban Complexity Lab der FH Potsdam und dem Big Data Center des Fraunhofer IMW in Leipzig zusammengearbeitet.

David Meidinger
Server Backend, Webentwicklung und Machine Learning
David Meidinger hat dieses Jahr an der HU Berlin in theoretischer Elementarteilchenphysik promoviert. Er hat als freischaffender Webentwickler bereits verschiedenste Projekte zu Backend, Frontend und Datenvisualisierung durchgeführt. Darüber hinaus ist David ein Experte in Sachen KI und Maschinelles Lernen.