Statistische Analysen der Tags in Open Street Map

Das Open Street Map (OSM) Projekt erfreut sich eines rasanten Wachstums. Seine Datenbasis bietet der Statistik sehr interessante Möglichkeiten zu Analysen, für die die freie Statistik – Software R aus drei Gründen ein geeignetes Tool ist : 1.R bietet eine Reihe von Methoden zur Analyse von raumbezogenen Daten organsiert in “Packages” 2.R ist eine Umgebung zur Implementierung neuer statistischer Methoden. 3.R bietet hervorragende Möglichkeiten, Ergebnisse zu visualisieren.

In diesem Vortrag werden erste Schritte zur Nutzung der Daten in Open Street Map durch R vorgestellt. Der Fokus des Vortrages liegt auf Qualitätssicherung und Attraktivität von OSM aus der Sicht der Nutzer. Die “technische” Seite der Qualität wird sichergestellt durch eine Reihe von Maßnahmen und Tools (siehe z.B. TOPF [2009] Creating Quality the OSM Way). Ziel dieses Beitrages ist eine Entscheidungsgrundlage für Verbesserungen bzw. Vereinheitlichungen von Tags. Es soll dazu eine alternative Auswertung, ähnlich der bestehenden Tagwatch-Auswertung geben, bei der folgende Aspekte berücksichtigt werden:

• Popularität von Tags (“Index”)
• Welche Tags an welchen Datentypen (Node, Way, Relation) vorkommen
• Häufigkeit von gemeinsam genutzten Tags
• Unübliche Tag Kombinationen
• Nutzungsverteilung
• Nutzerverhalten
• Unterschiede in der Nutzung von Tags (regional – zeitlich)
• Trends ... Weiterhin wird die Performance bei den Auswertungen verglichen. Die Ergebnisse werden mit geeigneten Grafiken visualisiert. Ziel ist es, die Grafiken über eine Homepage der OSM Community zur Verfügung zu stellen.