Datensatz zu Fußgängertrajektorien auf öffentlichen europäischen Plätzen

Warum das Beobachten von Fußgängern unsere Städte umgestalten kann

Wie sich Menschen über Plätze und Marktplätze bewegen, sagt viel darüber aus, wie einladend und gut gestaltet diese Orte sind. Doch das meiste, was wir über alltägliche Gehgewohnheiten wissen, stammt aus kleinen Studien oder Einzelexperimenten. Dieser Beitrag stellt einen großen, offen zugänglichen Datensatz vor, der die Wege von Hunderttausenden von Fußgängern über öffentliche Plätze in Europa nachzeichnet und Stadtplanern, Forschern und Gestaltern eine neue Möglichkeit bietet, zu verstehen, wie öffentliche Räume tatsächlich funktionieren.

Viele Marktplätze in einer gemeinsamen Perspektive

Die Autor:innen konzentrierten sich auf ein vertrautes Umfeld: die zentralen Plätze europäischer Städte und Gemeinden. Das sind Orte, an denen Menschen flanieren, sich mit Freunden treffen, an Brunnen sitzen oder auf dem Weg zur Arbeit quer durchlaufen. Statt Beobachtungsteams ins Feld zu schicken, nutzten die Forschenden eine wachsende Ressource, die diese Räume rund um die Uhr erfasst—öffentliche Webcams. Sie durchsuchten systematisch internationale Webcam-Plattformen nach Kameras, die einen Platz klar zeigten, gleichmäßiges Video mit angemessener Bildrate lieferten und zuverlässig aufzuzeichnen waren. Insgesamt sammelten sie 193 Stunden Filmmaterial aus 39 Plätzen, meist in vier halbstündigen Clips, die Morgen, Mittag, Abend und einen geschäftigen Samstag abbildeten, und fügten für vier Plätze zusätzliche Aufnahmen zu unterschiedlichen Jahreszeiten und Wetterbedingungen hinzu.

Rohvideo in Bewegungsbahnen verwandeln

Um die Videos in Daten zu verwandeln, setzte das Team moderne Computer-Vision-Werkzeuge ein, die automatisch Menschen in jedem Bild finden und verfolgen können. Zuerst wendeten sie ein hochmodernes Erkennungsmodell an, das menschliche Figuren im Bild erkennt. Sie trainierten und optimierten dieses Modell mit speziellen Bildsammlungen, die auf Fußgänger in dicht besetzten Szenen ausgerichtet sind, wodurch seine Fähigkeit verbessert wurde, Personen auch dann zu erfassen, wenn sie eng beieinanderstehen oder teilweise verdeckt sind. Anschließend verknüpften sie diese Erkennungen über die Zeit mit einem Tracking-Algorithmus, der jeder Person eine temporäre ID zuweist und diese Person verfolgt, während sie über den Platz geht. Das Ergebnis ist eine zeitgestempelte Positionsfolge für jede:n Fußgänger:in—eine digitale Spur, die zeigt, woher sie kamen, wohin sie gingen und wie lange sie blieben.

Von Bildpunkten auf dem Bildschirm zum realen Boden unter den Füßen

Eine Person auf dem Bildschirm zu sehen, ist nicht dasselbe wie zu wissen, wie weit sie gegangen ist oder wie schnell sie sich bewegte. Um die Daten für das Studium realen Verhaltens nutzbar zu machen, mussten die Forschenden Bildschirmkoordinaten in Messungen auf dem Boden umrechnen. Da sie die Webcams nicht kontrollierten, fehlten ihnen detaillierte Angaben zu Objektiv und Position jeder Kamera. Stattdessen nutzten sie einen raffinierten Workaround: Sie glichen Merkmale ab, die sowohl im Videobild als auch auf Satellitenaufnahmen desselben Platzes zu sehen sind, etwa Gebäudeecken, Bäume oder Bänke. Dieser Abgleichsprozess, in der Bildverarbeitung bekannt als Transformation zwischen zwei Ansichten derselben Oberfläche, ermöglichte es ihnen, abzuschätzen, wo sich jeder Pixel auf der tatsächlichen Platzfläche befindet. Damit konnten sie Gehgeschwindigkeiten, Personendichten und exakte Wege in Metern statt in Pixeln berechnen.

Bereinigen, prüfen und Daten teilen

Automatische Verfahren sind nie perfekt, daher führte das Team mehrere Schritte zur Aufbereitung und Prüfung der Daten durch. Sehr kurze oder offensichtlich verrauschte Trajektorien wurden entfernt, und die verbleibenden Pfade wurden sanft geglättet, um Zittern zu vermeiden. Es blieben nur Punkte innerhalb der tatsächlichen Kontur jedes Platzes erhalten, und die Daten wurden so vereinfacht, dass jede Sekunde Bewegung durch nur ein paar Punkte repräsentiert wird—genug, um die Form jedes Weges zu bewahren und gleichzeitig die Dateien handhabbarer zu machen. Die Autor:innen überprüften, wie zuverlässig Personen in Stichprobenbildern erkannt wurden, und stellten fest, dass die überwiegende Mehrheit realer Fußgänger korrekt identifiziert wurde, mit vergleichsweise wenigen Fehlalarmen. Sie untersuchten auch, wie konsistent Individuen verfolgt wurden, insbesondere bei längeren Wegen, und maßen, wie gut die transformierten Positionen mit bekannten Punkten auf dem Boden in den verschiedenen Plätzen übereinstimmten.

Was diese neue Ressource ermöglicht

Insgesamt veröffentlichte das Projekt rund 348.000 Fußgängertrajektorien, jeweils mit einer ID, Positionsverlauf über die Zeit und Basisinformationen wie Geschwindigkeit sowie Wetter- und Kontextdaten zu jeder Aufnahme. Für Nicht-Spezialist:innen ist die zentrale Erkenntnis, dass wir nun eine offene, standardisierte Karte dafür haben, wie Menschen tatsächlich Dutzende öffentlicher Plätze im Alltag nutzen. Stadtplaner können untersuchen, welche Gestaltungen zum Verweilen einladen statt zu schnellen Querungen, Verkehrsanalysten können erforschen, wie Menschen offene Räume auf dem Weg zu Bus und Bahn navigieren, und Sozialwissenschaftler können untersuchen, wie Wetter oder Tageszeit das öffentliche Leben prägen. Auch wenn der Datensatz weiterhin die Grenzen kamerabasierter Verfolgung widerspiegelt—etwa gelegentliche Verwechslungen, wenn Menschen stillstehen oder verdeckt sind—bietet er eine reichhaltige, wiederverwendbare Grundlage, um öffentliche Räume lebendiger, komfortabler und besser auf die tatsächlichen Bewegungsmuster der Menschen abzustimmen.

Zitation: Wolff, N., Perry, L., Venverloo, T. et al. Pedestrian Trajectory Dataset of Public European Squares. Sci Data 13, 402 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-06686-6

Schlüsselwörter: Fußgängertrajektorien, öffentliche Plätze, urbane Mobilität, Computer-Vision-Daten, Massenverhalten