A Practical Look at the First Week

Als wir in der Redaktion beschlossen, eine Woche lang ausschließlich mit offenen Datensätzen zur Mobilität in Kärnten zu arbeiten, waren die Erwartungen hoch. Die Realität sah anders aus: nicht wegen fehlender Daten, sondern wegen der vielen kleinen Entscheidungen, die man vor der ersten Grafik treffen muss.

Der Start war ernüchternd. Das Datenportal der Statistik Austria lieferte die gewünschten Zählstellen, doch das Format ähnelte eher einer Rohdaten-Deponie als einer aufbereiteten Tabelle. Spaltennamen wie "ZST_CODE" oder "FZ_KLASSE" sagten uns zunächst nichts. Erst nach einem Blick in das Methodendokument, das irgendwo in den Tiefen der Website versteckt war, wurde klar: Wir hatten es mit zwölf Fahrzeugklassen zu tun, von denen uns für die geplante Reportage über den Pendlerverkehr nur drei interessierten.

Die eigentliche Arbeit begann also nicht mit dem Zeichnen von Diagrammen, sondern mit dem Bereinigen der Daten. Wir filterten die relevanten Klassen heraus, prüften die Zeitstempel auf Lücken und entschieden uns, nur Werktage zu betrachten, weil die Wochenendwerte das Bild verzerrt hätten. Ein Kollege schlug vor, die Daten direkt in einem Tabellenkalkulationsprogramm zu bearbeiten. Das funktionierte für die ersten hundert Zeilen, wurde aber schnell unübersichtlich.

Nach zwei Tagen hatten wir eine bereinigte Tabelle mit rund 4.800 Zeilen. Die nächste Frage war die der Aggregation: Sollten wir stündliche Mittelwerte bilden oder die Daten nach Fahrtrichtung trennen? Beides wäre möglich gewesen, doch für unsere Fragestellung – wie sich der Berufsverkehr auf der B70 zwischen Wolfsberg und Bad St. Leonhard verteilt – war die Unterscheidung zwischen stadteinwärts und stadtauswärts entscheidend.

• Die Datenqualität variiert stark zwischen den Bundesländern; Kärnten liefert aktuellere Zählungen als das Burgenland.
• Ein gemeinsames Vokabular für Spaltennamen fehlt – jede Gemeinde benennt ihre Messwerte anders.
• Für die Visualisierung reichte ein einfaches Liniendiagramm, sobald die Daten nach Fahrtrichtung getrennt waren.
• Die größte Zeitersparnis brachte ein Skript, das die Rohdaten automatisch in ein einheitliches Format umwandelte.

Am Ende der Woche stand eine kleine, aber belastbare Auswertung: Der morgendliche Spitzenwert liegt zwischen 6:45 und 7:30 Uhr, wobei der Anteil schwerer Fahrzeuge an der Gesamtmenge deutlich geringer ist als in den offiziellen Straßenverkehrszählungen vermutet. Diese Abweichung führte zu einer längeren Diskussion über die Erhebungsmethoden – ein Hinweis darauf, dass Datenarbeit selten nur technisch ist, sondern immer auch inhaltliche Fragen aufwirft.

Für alle, die selbst mit offenen Daten arbeiten möchten, hat sich ein pragmatischer Ansatz bewährt: erst die Frage formulieren, dann die Daten suchen, nicht umgekehrt. Wer mit einer vagen Idee startet, verliert schnell den Überblick. Wer aber ein konkretes Problem vor Augen hat, findet auch in unübersichtlichen Datensätzen die relevanten Spalten.