Wir freuen uns über jede Rückmeldung. Ihre Botschaft geht nur an das Administrator Team. Danke fürs Mitmachen, das zur Verbesserung des Systems oder der Inhalte beitragen kann. Ihre Nachricht (optional mit Ihrer E-Mail):
unbekannter Gast

Verkehrsplanung aus der Sicht der Humaninformatik#

von Peter Kotauczek

Beiträge zu einer ökologisch und sozial verträglichen Verkehrsplanung

Verkehrsplanung ist in allen entwickelten Ländern eine zunehmend wichtige Funktion der politischen Entscheidungsbildung. Verkehrsfragen haben eminente umweltrelevante, wirt-schaftliche, politische, soziale und infrastrukturelle Auswirkungen, die nicht vernachlässigt werden dürfen.

Aus der Sicht der Humaninformatik stellt sich das Verkehrssystem eines Landes als hoch-vernetztes Gebilde mit zumindest zwei Klassen von Netzwerkknoten dar. Die eine Klasse ist der Mensch als Willensträger, teilautonomes Informationssystem und innengeleiteter Aktor, während alle andern Systemelemente Artefakte sind. Da Verkehrssysteme komplexe Mensch-Maschine-Systeme mit hohem Informationsaustausch sind, erscheint es zulässig, die axio-matische Methodik der Humaninformatik auf sie anzuwenden. Das kann natürlich aus der Sicht wissenschaftlicher Verkehrsplaner als unzulässig erscheinen, aber Verkehrsteilnehmer sind keine Verkehrsplaner - sie denken anders.

Die Medizin ist da schon weiter: Eric Kandel, Hirnforscher und Nobelpreisträger 2000 schreibt dazu: „ ... die Translationsforschung – das Bestreben, die Erkenntnisse der Grundlagen-forschung möglichst schnell in die (klinische) Praxis umzusetzen – (ist) keine esoterische Übung mehr, die von ein paar Leuten (...) betrieben wird.“ Es geht auch im Verkehrsproblem um die Translation neuer wissenschaftlicher Erkenntnisse in die Planungspraxis, vor allem jener, die nicht direkt aus der engeren Fachwissenschaft stammen. Der berühmte „Blick über den Tellerrand“ ist gefragt.

Um diese Betrachtungsweise besser zu verstehen, muss man wissen, dass die Human-informatik auf vier Axiomen aufbaut, die nicht weiter reduzierbar sind:

∃ I ⏐∃S 1. Axiom: Substratbindung
∃ W ⏐ ∃ I 2. Axiom: Wissensbasierte Autonomie
∀ I ⏐ ∃ COSMO 3. Axiom: Computable Strukturierung
∀ I ⏐Bez 4. Axiom: Beziehungsvernetztheit

Bezogen auf das Verkehrssystem bedeuten diese Axiome im einzelnen:

1. Axiom: Substratbindung#

Es existiert nur dann ein verkehrstechnisches Ereignis (I) wenn es ein geeignetes Substrat (S) gibt (1.Axiom). Diese Aussage erscheint trivial, jedem leuchtet unmittelbar ein, dass es so etwas wie Verkehr nur geben kann, wenn es Verkehrsteilnehmer, Verkehrsmittel und Ver-kehrswege gibt. Viele Verkehrsplaner konzentrieren sich daher auch folgerichtig auf die Planung und Optimierung der physischen Infrastruktur.

Das Substrat ist hierarchisch zumindest zweistufig. Das Grid-Substrat, das sich in Strassen, Schienennetzen, Weltmeeren oder im Luftraum manifestiert, ist geometrisch abbildbar. Diese Grid-Substrate fungieren als Raster für die darauf agierenden Mobilen Entitäten, die MEs, die Beiträge zu einer ökologisch und sozial verträglichen Verkehrsplanung wie autonome Automaten am Raster ihre Position dynamisch verändern. Sie stehen dabei in vernetzter Beziehung zueinander, indem sie sich wechselweise behindern, beeinflussen und als Informationsquelle dienen. Gleichzeitig definiert das Grid-Substrat auch die MEs als „causa finalis“ in ihrer evolutionären Anpassung. Die moderne Verkehrsplanung ist hoch spezialisiert. Es werden sortenreine Systeme analy-siert, empirisch erfasst und planerisch beeinflusst. Man findet Literatur über das Bahnwesen, den Autoverkehr, die Schifffahrt und das Flugwesen. Jedes der Substrate wie Wasserflächen, Schienenstränge, Strassenzüge oder Flugverkehrsrouten und deren mobile Einheiten (Mobile Entities ME) haben ihre eigenen Gesetzmässigkeiten, die nicht unmittelbar auf andere Verkehrssysteme übertragbar sind. Obwohl sie natürlich alle den gleichen physikalischen Gesetzen gehorchen, weichen die legistischen Regelwerke, wirtschaftlichen Rahmen-bedingungen, Organisationsstrukturen oder die Begriffsbedeutungen deutlich voneinander ab, was eine systemübergreifende Betrachtungsweise sehr behindert und oft sogar unmöglich macht. Erst durch eine radikale Abstraktion, wie sie die Humaninformatik als Methode anwendet, kann ein homöomorphes Abbild oder Modell erarbeitet werden. An diesem Modell könnten dann simulatorische Untersuchungen von Auswirkungen planerischer Eingriffe in ein oder mehrere Systeme auf das Gesamtsystem vorgenommen werden.

2. Axiom: Wissensbasierte Autonomie#

Die ME ist gegenwärtig fast ausschliesslich ein symbiotisches System, bestehend aus einem Menschen und einem Artefaktteil, der sehr komplex sein kann. Man denke an das Auto mit seinem Fahrer, das im Verkehrsgeschehen eine mobile Einheit bildet und ein hohes Mass an Informations-Verarbeitung und -Austausch generiert. Dabei ist zwischen endogener Infor-mation, die zwischen den beiden Symbionten der ME stattfindet und exogener Information, die aus der Umgebung stammt, zu unterscheiden. Beide Informationsstränge (I) erzeugen einen Wissensstand (W) in der ME, der hochdynamisch ist und sowohl aus Daten als auch aus Programmen besteht (2.Axiom).

Verkehrsereignisse (I) passieren nur, wenn es Menschen für sinnvoll (W) halten. Sinnvoll heisst hier, der Sinn muss sich für mindestens einen Verkehrsteilnehmer wissensmässig erschliessen. Dazu muss das Einzelindividuum die Informationen aus dem System in eine Form des Wissens verarbeiten, welches dann die Grundlage von rationalen Entscheidungen für konkretes Handeln bildet. Selbstverständlich fliessen in dieses bewusste Wissen auch Elemente des unbewussten emotionalen oder genetisch vorprogrammierten „Wissens“ ein und bedingen die verkehrsrelevanten Handlungsentscheidungen mit. Deswegen spricht der Verkehrsplaner gerne vom Individualverkehr. Der Willensträger trifft autonome Entscheidun-gen, die zu Verkehrsereignissen führen. Je nach Verkehrssystem ist die Willensfreiheit des Entscheidungsträgers logisch oder physisch begrenzt. Logisch durch Vorschriften und fremdbestimmte rationale Überlegungen, psychisch durch Emotionen, physisch durch die Konstruktion des Verkehrsmittels und der Kräfte aus Antrieb und Massenträgheit sowie durch die Bahnführung der Mobilen Entität (ME). Hermann Knoflacher hat sich ausführlich mit der Autonomiefrage im Verkehrsgeschehen auseinandergesetzt und bezieht sich dabei auf Beobachtungen aus der Evolutionsforschung. Auch Verkehrssysteme unterliegen einer gattungsspezifischen Evolution, sie sind praktisch immer historisch gewachsen. Selbst isolierte Systeme, wie zum Beispiel die Magnetschwebe-bahn, weisen eine historische Entwicklungsgeschichte auf und sind von Umfeldbedingungen abhängig. So sind alle landgebundenen Verkehrssysteme eminent topografieabhängig, luftgestützte Systeme äusserst wetterabhängig u.ä.m. Alle Systeme haben aber gemeinsam, dass sie von Menschen gesteuert werden.

Die MEs haben wohl ein Wissen über das Verkehrssystem in dem sie sich bewegen aber kein vollständiges. Sie sind gewissermassen „Eingeschränkte Maxwell-Dämonen“ nach dem Gedankenexperiment, das dem Physiker James Clerk Maxwell zugeschrieben wird und besagt, dass ein Automat oder Dämon, der ein vollständiges Wissen über den Systemzustand zu jedem Zeitpunkt besitzt, den zweiten Hauptsatz der Thermodynamik aushebeln könnte und so negative Entropie herbeiführen kann. Da die Wesen im Verkehrssystem aber eben kein vollständiges Wissen über das gesamte Verkehrssystem haben, sind sie Entropieerzeuger und verbrauchen Energie. Der Zusammenhang zwischen Information und Energie in realen Verkehrssystemen ist aus der Sicht der Humaninformatik das zentrale Problem jeder Verkehrsplanung.

3. Axiom: Computable Strukturierung#

Für alle messbaren Ereignisse (I) im Verkehr gilt die Annahme, dass diese Ereignisse in einer wiederholbaren und berechenbaren (computablen) organisierten Struktur modularer Objekte (COSMO) auftreten, die zahlenmässig beschreibbar ist (3.Axiom). Wie könnte man eine solche computable Struktur definieren? Computabel heisst in diesem Zusammenhang, dass das Modell ein Mindestmass an „Berechenbarkeit“ aufweist und sich permanent selbst „be-rechnet“, indem die Module in Klassen einteilbar sind und logisch separiert und umarrangiert werden können. So wie im Abakus die „Berechnung“ durch verschieben der Kugeln erfolgt. Nur so kann ein Vergleich zwischen verschiedenen Systemen mit mathematischen Mitteln ermöglicht werden. Aber auch ein planender Eingriff erfordert, dass die Module in ihrer räumlichen und zeitlichen Anordnung verändert werden können, ohne dass dadurch das System als Solches verändert wird.

Wir sind also gezwungen, die Struktur von Verkehrsystemen in einem Schichtenmodell zu denken, wie es Rupert Riedl in seinem Buch „Strukturen der Komplexität“ eindrucksvoll be-schrieben hat. So wie in der Zoologie die Zuordnung der Arten, ist auch in Verkehrssystemen die Einteilung der „Mobile Entities“ nicht trivial. So kann beispielsweise der gleiche Mensch einmal als Fussgänger, dann als Autolenker, als Beifahrer, Radfahrer, Schiffskapitän, Pilot oder Verkehrsplaner auftreten, ohne seine Identität als Person zu verlieren. Er ist aber wahr-scheinlich mit einem Phänomen konfrontiert, das die Humaninformatik die Aspektdynamik nennt. Jeder von uns hat schon die Erfahrung gemacht, dass der gleiche Mensch, wenn er als Radfahrer auftritt die Situation gänzlich anders sieht als wenn er gerade mit seinem Auto auf einen Radfahrer trifft, der ihm im Wege herumfährt. Auch als Verkehrsplaner sieht er das Verkehrssystem anders, als wenn er selbst auf einem Flugplatz als Passagier gestrandet ist. Die Aspektdynamik ist für jeden Verkehrsplaner ein schwieriges Problem bei der Durchsetzung von Veränderungen.

In der Tabelle ist der Versuch einer Klassifizierung der Mobile Entities dargestellt. Bahnung bedeutet hier die Fixierung der möglichen Bewegung der typischen ME. Es ist klar, dass beispielsweise ein Zug durch seine Schienengebundenheit strenger gebahnt ist als ein LKW auf einer normal breiten Strasse. Ein Motorrad auf der gleichen Strasse ist weniger gebahnt als ein PKW, schon allein wegen des Verhältnisses der Fahrzeugbreite bezogen auf die Fahrbahnbreite. Ein Schiff auf See ist noch weniger gebahnt. Ein Segelboot wiederum ist wohl frei in der Kurssetzung aber von der Windrichtung in einem Bootstyp-spezifischen Winkel eingeschränkt. Ein U-Boot kann sich im dreidimensionalen Wasserkörper ziemlich frei bewegen diesen aber nicht verlassen. Wesentlich freier kann sich der Paragleiter in drei Dimensionen bewegen. Die Bahnungsstrenge (Bindung) ist ein wichtiges Mass für die Hindernis-Toleranz des spezifischen Verkehrssystems. Reguliertheit ist das Mass für die Willensfreiheit des menschlichen Symbionten einer ME und kann regional verschieden sein.

Da derzeit noch fast jede ME einen Menschen als Willensgeber aufweist und nur wenige Verkehrsmittel mannlos betrieben werden, kann die gleiche ME von verschiedenen indivi-duellen Verhaltensmustern beeinflusst sein. Auch der gleiche Mensch kann zeitabhängig verschiedenes Verhalten zeigen, je nachdem, in welcher geistigen und körperlichen Ver-fassung er sich gerade befindet. Das allseits bekannte Problem „Alkohol am Steuer“ ist in jedem Verkehrssystem real immanent vorhanden und wird durch viele Kontroll- und Baumassnahmen bekämpft aber nie völlig eliminiert. Viele Beeinflussungen, die nicht drogen-bedingt sind, wie Müdigkeit, Konzentrationsmängel, Sorgen, Stress oder Panik können gar nicht messtechnisch erfasst werden und bleiben daher nur statistisch über die Folgenanalyse für den Planungsansatz zugänglich.

Diese Beispiele zeigen, dass jeder Versuch einer Klassifizierung der ME notwendigerweise unscharf im Sinne der Theorie der unscharfen Mengen (Fuzzy Logic) ist, was dem Verkehrs-planer ebenfalls Probleme bereiten muss und immer zu ideologisch bedingten Interpretations-spielräumen in den verschiedenen Planungsaktivitäten führt, die politisch ausgenutzt werden.

Die Ebene oberhalb – oberhalb im hierarchischen Sinn – der ME ist die Bahnführung als aufgespanntes geometrisches Netzwerk. Dieses mathematische Objekt kann 1-dimensional (Point-to-Point) wie bei der Eisenbahn oder ein verzweigungsfreies Strassenstück sein. 2-dimensional sind Systeme, wo sich die Mobile Entity frei in der Fläche bewegen kann (Fussgänger, Schiläufer, Seeschiff, Geländewagen) und nur durch umgehbare Hindernisse beschränkt ist. Dabei ist wichtig zu berücksichtigen, das 2-Dimensionalität nicht immer„ebene Fläche“ heissen muss. Hier kommt der Begriff der Topografie mit all seinen Raumordungs- und Energie-Aspekten ins Spiel.

Der Flugverkehr ist 3 -dimensional organisiert. Es ist leicht einzusehen, dass die 3-Dimensionalität einen wesentlichen Einfluss auf die Willensfreiheit der autonomen ME hat und gleichzeitig ganz andere planerische Strategien erfordert. So ist beispielsweise der Ausbil-dungsaufwand für einen Verkehrs-Piloten ungleich höher als für einen Busfahrer. Auch die Verkehrsüberwachung ist stark dimensionsabhängig. Im kommerziellen Flugverkehr hat sich die strenge Routenüberwachung weitgehend durchgesetzt, so dass die Entscheidungsfreiheit des Piloten von Flugleitung und Autopilot temporär weitgehend eingeschränkt wird. Das hat schon zu Überlegungen geführt, den Flugverkehr überhaupt zu automatisieren, was aber hauptsächlich aus psychologischen Gründen bisher nicht durchgezogen wurde.

Auch hier ist wieder auf Knoflacher zu verweisen, der immer wieder auf den Faktor Mensch im Verkehrssystem hinweist, mit all seinen phylogenetischen und ontogenetisch erworbenen Verhaltensmustern. Er weist immer wieder darauf hin, dass Veränderungen des kollektiven Erkenntnisstandes in der Verkehrsplanung oft mehr bewirken können als bauliche Mass-nahmen. Die Befundlage der Humaninformatik kommt mit ganz anderen Methoden zum gleichen Ergebnis. Die verschiedenen Bahnungs-Netzwerke haben klar ausgeprägte topologische Eigenschaften, wie Albert-Laszlo Barabasi nachgewiesen hat. Das gilt für alle Netzwerke, nicht nur für jene des Verkehrs. Wachsende stochastische Netze sind skalenfrei, sie haben keinen typischen „Mittelwert-Typ“ im Sinne einer Gauss-Verteilung.

Die Komplexität der Netzwerktopologie des globalen Verkehrssystems wird sofort erkennbar, wenn man sich vor Augen führt, das dieses Netz mindestens 8*109 potentielle Knoten auf-weist. Bei einer vollen Vernetzung ergibt das nach Erdös/Renyi (N*(N-1))/2 Point-to-Point Verbindungen. Insgesamt ergibt das maximal etwa 3,2*1019 mögliche Verbindungen zwischen zwei Knoten. Bedenkt man zusätzlich, dass jeder Knoten einen Menschen repräsentiert, mit all seiner spontanen Willensfreiheit, aber auch Willensunfreiheit durch kulturelle und psy-chische Zwänge, versteht man, was für ein schwieriges Geschäft Verkehrsplanung ist.

Dazu kommt noch, dass die einzelnen Netze im globalen Gesamtverkehrssystem vielfach verknüpft, überlagert und mit Nichtverkehrssystemen interagierend sind. So ist es undenkbar, den Verkehr von der Wirtschaft völlig getrennt zu sehen oder die rechtlichen und kulturellen Regeln auszublenden. Damit ergibt sich ein unüberschaubares Gesamtsystem mit vielen Dimensionen, Schichten und Topologien, die nur durch radikale Vereinfachungen, Idealisie-rungen und modernste mathematische Methoden transparenter gemacht werden können. Es bleibt aber immer ein Rest alchimistischer Spekulation, wie in jeder Wissenschaft. Auch wenn das die handelnden Wissenschaftler gerne verdrängen.

4. Axiom: Beziehungsvernetztheit#

Jedes denkmögliche komplexe Verkehrssystem ist durch eine hohe Beziehungsdichte (Bez) der Ereignisse (I) zwischen den Modulen und Knoten gekennzeichnet, die aber nie völlig homogen sein kann (4.Axiom). Beiträge zu einer ökologisch und sozial verträglichen Verkehrsplanung.

Mandelbrot hat auf die Bedeutung des Phänomens der Lakunarität in fraktalen Gebilden hingewiesen, eine Eigenschaft, die auch alle Verkehrsnetze aufweisen. Dabei geht es um die „Löchrigkeit“ in dichten Netzen, wo es immer Zonen gibt, die vom Netz nicht oder nur sehr dünn bedeckt sind. In der Verkehrspraxis ergibt das Gegenden, die nur unergiebig er-schlossen sind und daher massive Standortnachteile aufweisen können. Vor allem dann, wenn so wie jetzt die leichte Erreichbarkeit als ein hohes wirtschaftliches Gut gilt. Im frühen Mittelalter gab es noch die gegenteilige Meinung, als man Burgen gerade an unzugänglichen Orten errichtete, um sie sicherer zu machen. Auch in modernen Städten setzt sich das Konzept von verkehrsberuhigten Zonen immer mehr durch, so dass eine formal-abstrakte Behandlung der Lakunarität in der Verkehrsplanung durchaus Sinn machen kann.

Wenn man sich der Ansicht anschliesst, dass die vier Axiome der Humaninformatik auf alle Verkehrssysteme zutreffen, hat man eine Basis für eine tiefer gehende Analyse der ver-schiedenen Ansätze von konkurrierenden Verkehrsplanungskonzepten.

Das Paradoxon des deutschen Mathematikers Dietrich Braess zeigt ganz deutlich auf, dass in (Verkehrs)Netzwerken die Hinzufügung neuer Beziehungslinien (Strassenzüge) eine negative Veränderung der Leistungsfähigkeit des Netzes bewirken kann. Allerdings nur wenn die MEs die Möglichkeit haben, Alternativentscheidungen in der Routenwahl zu treffen. Beispiele belegen, dass das Braess´sche Paradoxon kein theoretisches Konstrukt der Netzwerk-Mathematik ist, sondern ein Realwelt-Phänomen. Die Süddeutsche Zeitung berichtete im Jahr 2006 dass die Verkehrsplaner in Stuttgart 1969 völlig überrascht waren, als nach großen Investitionen ins Straßennetz rund um den Schlossplatz der Verkehrsfluss ins Stocken kam. Die Situation besserte sich erst, nachdem sie einen Teil der Königsstraße zur Fußgängerzone erklärten. Auch in New York wurde 1990 ein ähnliches Phänomen beobachtet, als nach einer Sperre der 42ten Strasse der Verkehr entgegen aller Erwartungen nicht zusammenbrach, sondern flüssiger wurde. http://www.sueddeutsche.de/wissen/artikel/800/68732.

2008 veröffentlichten Bin Jiang, Sijian Zhao und Junjun Yin von der Polytechnischen Universität Hong Kong eine bemerkenswerte Studie über die topologische Analyse von Strassennetzwerken sowohl im Freiland als auch im urbanen Raum. Die Autoren verwendeten nicht nur die üblichen Verkehrszählverfahren sondern auch GPS-Daten zum Vergleich von Point-based Metrics mit Line-based Metrics. Sie verglichen die traditionelle geometrische Repräsentation mit der Netzwerk-topologischen Repräsentation und fanden dabei heraus, dass Strassen als multiple Agenten mit allen anderen Strassen einer Region interagieren und so ein Beziehungs-verknüpftes Ganzes bilden. Dieses „Ganze“ zeigt die gleichen emergenten Eigenschaften wie sie Barabasi und Andere für die verschiedensten hierarchischen Netzwerke beschrieben haben http://arxiv.org/PS_cache/cond-mat/pdf/0206/0206130v2.pdf. Damit ist nahe liegend, dass immer mehr Verkehrsplaner sich mit dem Phänomen der Beziehungsdichte in hochvernetzten Systemen auseinander setzen und von einer ganz anderen Perspektive aus zu ähnlichen Schlüssen kommen, wie die Humaninformatik. Immerhin beziehen sich die Autoren der Bin Jiang Studie ausdrücklich auf die Page-Ranking-Methode von Serge Brin und Larry Page, die die Grundlage für den wirtschaftlichen Erfolg der Internet-Suchmaschine „Google“ bildet und so eindeutig ein Gegenstand der Informatik ist, der auf die Verkehrsplanung übertragen wurde. Ein gutes Beispiel für die fachübergreifende Wirkung struktureller Untersuchungen mathematisch-abstrakter Objekte wie Netzwerk-Graphen: http://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/0804/0804.1630.pdf.

Der meistverbreitete Ansatz in der Literatur über Verkehrsplanung geht aber nach wie vor über das Axiom 1 der HI und konzentriert sich auf das Substrat des Verkehrssystems, also auf die Fahrzeuge (Autos, Züge, Schiffe, etc) und die Verkehrswege (Strassen, Schienentrasse, Parkflächen, Gewässer).

Der zweite weitverbreitete Ansatz bezieht sich auf die Zähl-Statistik der Verkehrsereignisse, wie die Anzahl der zugelassenen Fahrzeuge, die zurückgelegten Fahrkilometer, Tonnen-kilometer Transportleistung, Flugpassagiere, Unfälle, Verkehrstote und ähnliche Informationen mit Zählcharakter. In diesen Planansätzen werden persönliche Motive, Individualnutzen, Weltbildkonstruktionen (Bewegungsfreiheit, Zeitautonomie, Lustbefriedigung, Almachtsfan-tasien u.ä.) meist völlig ausgeklammert. Der ereignisbezogene Ansatz hat die grösste Ansammlung empirischer themenbezogener Informationen zusammengetragen und gilt daher als besonders „wissenschaftlich“.

Wikipedia (2008) sagt beispielsweise stellvertretend für andere Lexika zum Begriff Verkehrsplanung http:/de.wikipedia.org/wiki/Verkehrsplanung Folgendes:

Verkehrsplanung ist:#

  • die konzeptionelle Tätigkeit zur langfristigen Entwicklung des Verkehrsraums im Rahmen einer Leitplanung
(Generalverkehrsplanung),
  • den Entwurf und Dimensionierung von Verkehrsinfrastrukturanlagen sowie Verkehrs-netzgestaltung
(Verkehrsplanung im herkömmlichen Sinne, vgl. Verkehrsbauwesen),
  • innerhalb des Verkehrsingenieurwesens das Erarbeiten von Betriebsplänen für öffentliche Verkehrssysteme
(buchstäblich „Planung des Verkehrs“, z.B. Fahrplangestaltung, Fahrzeugeinsatz- und Instandsetzungspläne),
  • die Untersuchung von Verkehrsströmen in einem abgegrenzten Verkehrsraum mittels Verkehrsanalyse, Verkehrserhebungen sowie Mitteln der Optimierung
auch als Theoretische Verkehrsplanung bezeichnet,
  • die Gestaltung von integrierten Verkehrssystemen unter Berücksichtigung der spezifischen Eigenschaften der Verkehrszweige und ihrer Verkehrsmittel
(u. a. Verkehrsgeo-graphie, Verkehrsbauwesen, Verkehrstechnik, Verkehrsbetriebstechnologie), den Belangen verschiedener Planungsautoritäten (Umweltplanung, Siedlungsentwicklungs-planung etc.) und betroffener Personengruppen sowie der Systemumgebung - auch als Integrierte Verkehrsplanung bezeichnet,
  • insbesondere in der volkswirtschaftlichen Planung von Zentralverwaltungswirtschaften:
Durchsetzung verkehrspolitischer und -wirtschaftlicher Zielsetzungen durch Festsetzung des künftigen Verkehrsangebotes (damit Gestaltung des gesamten Verkehrs-wesens) auf Basis von Bedarfsprognosen.
  • Ungebräuchlich:
Vorbereitung für eine Reise (Reiseplanung) oder eine Fahrt. (Zitatende)

Diese Aufstellung zeigt deutlich, dass Bahnungs-Substrat (S) und Prägung (I) im Sinne des Axioms 1 der Humaninformatik ganz eindeutig im Mittelpunkt der tatsächlichen Planungs-aktivitäten stehen. Verkehrsmittel als symbiotische MEs werden bestenfalls „berücksichtigt“ oder kritisiert (z.B. spezifischer Benzinverbrauch von Autotypen wie SUVs, Fahrerfehl-verhalten, o.ä.). Lediglich in der obigen letzten Definition klingt die Absicht des Verkehrsteil-nehmers als Individuum an, wird aber sofort als „ungebräuchlich“ qualifiziert. Beiträge zu einer ökologisch und sozial verträglichen Verkehrsplanung.

Es kann daher kaum verwundern, dass Verkehrsplanung hoffnungslos in einem Top-Down-Approach verstrickt ist und rein reaktiv agiert, um bereits eingetretene Fehlentwicklungen zu reparieren. Planung sollte aber etwas vorausschauendes sein. Wieso wird die Klasse „Mensch“ so auffällig ausgeklammert? Anders Hermann Knoflacher: „Als erster Planer überhaupt stellt er wieder den Menschen als Fußgeher, Radfahrer und Benützer öffentlicher Verkehrsmittel in das Zentrum seiner Überlegungen“ (Zitat: ZUKUNFT ENNSTAL, Arbeits-gemeinschaft Intermodale Verkehrsplanung). Er macht den Blick auf das System wieder etwas vollständiger, weil er auch das Axiom 2 mit ins Kalkül zieht: den wissensbasierten Willensträger (W) im Netz, ohne den ein Verkehrsereignis (I) auf dem Substrat (S) so lange nicht denkmöglich ist, als im Verkehrssystem keine autonomen Automaten auftreten.

Ähnlich wurde allerdings bis vor kurzem auch im System „Kapitalmarkt“ gedacht, wo ebenfalls die Kapitalmarktplanung autonome Roboter ausklammerte, bis sie plötzlich massiv auftraten. Was fast zu einem Zusammenbruch der Handelplattformen führte. Zum Glück ist das im Verkehrssystem noch einige Zeit nicht zu erwarten. Gemischte Netze aus Maschinen und Menschen haben nach den Erkenntnissen der Humaninformatik die Eigenschaft, andere Vernetzungsmuster zu entwickeln als reine Artefakt-Netze. Die Humaninformatik sieht daher die Bemühungen, den Faktor Mensch wieder stärker in die Verkehrsplanung einzuschliessen, wie das Knoflacher tut, als eindeutigen Fortschritt. Kritik kann man allerdings daran üben, den Menschen nur als Verkehrs-Teilnehmer zu sehen. Als jemanden, der sich im Verkehr bewegt. Aktiv oder passiv. Jedenfalls aber als sich bewegendes Modul im System. Der Mensch tritt auch als Nutzer des Systems auf, indem er Waren und Dienstleistungen konsumiert, die wohl Verkehrs-erregend, aber nicht den Menschen selbst bewegend sind. Auch als Willensträger für soziale/politische Entscheidun-gen tritt der einzelne Mensch auf und verändert damit die Struktur und den Ablauf der hochvernetzten Systeme, wobei dabei die mathematischen Gesetze der Chaostheorie gelten. Man denke nur an lokal eng begrenzte Ereignisse wie Verkehrsblockaden von protestierenden Bürgern, die manchmal schwere überregionale Störungen erzeugen können. Oder an Entscheidungen kleiner politischer Pressure-Groups, die massive Änderungen in infrastrukturellen Entwicklungsprozessen bewirken können und auch schon oft bewirkten.

Stephen Wolfram hat in seinem Werk „A New Kind of Science“ anhand von vielen Beispielen bewiesen, dass komplexe Systeme auch dadurch besser verstanden werden können, indem man einen strikten Bottom-Up-Ansatz wählt und das Verkehrssystem als ein Ergebnis ganz einfacher Programme in zellulären Automaten (den MEs) auffasst. Bei Durchrechnung vieler Programmdurchläufe bilden sich Muster und Interaktionsstrukturen, die aus beliebigen Anfangszuständen immer wieder in verblüffend ähnliche Endzustände konvergieren, die aus einer Analyse des beobachtbaren Ergebnisbefundes nicht nach rückwärts ableitbar sind. Die Simulation von grossen Zahlen von Mobile Entities (MEs), die sich nach einfachsten Algorithmen im Grid-Substrat bewegen, ist mittlerweile gängige Praxis in der Computational Analysis von Verkehrssimulationen. Dabei kommen ähnliche Algorithmen zum Einsatz, wie in der Physik oder in der Meteorologie.

Da sich die Verkehrsplanung historisch aus dem Bauingenieurswesen entwickelt hat, kann es jedoch nicht verwundern, dass beispielsweise die TU Berlin, Institut für Verkehrsplanung seine Tätigkeit so formuliert: “Das Fachgebiet Integrierte Verkehrsplanung beschäftigt sich mit den verkehrsträgerübergreifenden Aspekten des Verkehrswesens und den Wechselwirkungen zwischen Verkehr, Raumstruktur, Umwelt, Technik und Wirtschaft“. Die Motive der Menschen, sozialen Beziehungsverhältnisse, weltanschauliche Präferenzen und ähnliche „soft facts“ spielen da nur eine höchst untergeordnete Rolle und werden oft als narrativer Psychologis-mus denunziert. Aber auch netzwerktopologische Eigenheiten und Zwangsläufigkeiten werden in solchen technokratischen Verkehrsplanungsansätzen nur sehr ungenügend berück-sichtigt. Topologische Phänomene haben aber einen grossen und noch sehr unterschätzten Einfluss auf den Erfolg substituierender Massnahmen der lenkenden Verkehrsplanung. Das führt weltweit zu enormen Fehlinvestitionen. Die Klasse „Mensch“ in dem vernetzten System „Verkehr“ spielt natürlich eine zentrale Rolle in allen politischen verkehrsplanerischen Zielsetzungen. Das Land Salzburg formuliert das beispielsweise in seinem „Landesmobilitätskonzept 2006-2015“ so: Lebensqualität und Mobilität, Chancengleichheit für periphere Gebiete, Raumordnung, Wettbewerbsfähigkeit und Wirtschaftsstandort, Umweltschutz und Verkehrssicherheit. http:/www.salzburg.gv.at/s-lmk06_kurz.pdf Diese Formulierungen nehmen wenig Bezug auf konkrete Verkehrsmittel, Bahnungskonzepte oder Vernetzungsstrukturen. Die Ziele können sowohl innerhalb der gegebenen Infrastruktur, aber auch durch gezielte Änderung derselben angestrebt werden. Ähnliches kann von vielen politisch motivierten Papieren gesagt werden. Sie nehmen das Mobilitätsbedürfnis der Menschen als maximierbares Gut an und verknüpfen es mit anderen wünschenswerten Effekten, ohne darauf hinzuweisen, dass sich viele Zielsetzungen aus-schliessen. So kann keine Ballung ohne Verletzung der „Chancengleichheit peripherer Gebiete“ bei gleichzeitiger Mobilitätsfreiheit und Lebensqualität erreicht werden. Gerade die Frage der Verzichtszumutung und –durchsetzung ist das zentrale Problem jeder politischen Verkehrsplanung.

Hermann Knoflacher bezieht sich in seinen Forschungen immer auf den Menschen als den Auslöser von Verkehrsereignissen und stützt sich dabei auf Riedls Ansatz der schrauben-förmigen Evolution von Verhaltensweisen. Er scheut sich auch nicht eine Beziehung zwischen Evolution, Geldsystem und Logistik herzustellen und damit die Verkehrsplanungsforschung auf umfassendere Systeme auszudehnen. Hier trifft sich die Verkehrsplanung mit der Human-informatik, die ebenfalls in symbiotischen Systemen und evolutionären Prozessen denkt. Mensch-Maschine-Systeme neigen dazu, nicht hierarchisch klar gegliedert zu sein wie es die herrschende Master-Slave-Hypothese suggeriert, die auf der Annahme einer klaren Ursache-Wirkungsbeziehung zwischen dominantem Menschen und passiv reagierender Maschine basiert, sondern zeigen auch deutliche Phänomene der Rückwirkung von der Maschine auf den Menschen. Wer je das Gefühl einer schnellen Fahrt mit einem Auto durch eine reizvolle Gegend erlebt hat, kann ermessen, wie der „Rausch der Geschwindigkeit“ als Lustfaktor in die Investitionsentscheidung für einen bestimmten Fahrzeugtyp oder politische Zustimmung zu Strassenbaumassnahmen eingeht. Sonst wäre es wohl kaum möglich, den Transport von A nach B als Vergnügen zu empfinden und immer wieder anzustreben.

Die Werbung macht sich diese Rückwirkung ausgiebig zu nutze und appelliert seit jeher an die Emotionen im Verkehrsgeschehen. Da ist von „Fahrvergnügen“, „Fahren wie auf Wolken“, „FamilienFreundlichkeit“, „Lust am Fliegen“ die Rede. Auch ästhetische Appelle und solche an Lustgefühle sind in der Werbung für Verkehrsmittel weit verbreitet. Alles keine Sachargumente im wissenschaftlichen Sinn. Würden konsequent nur alle wirklich lebensnotwendigen Fahrten ausgeführt, hätte die Menschheit wahrscheinlich kein verkehrsbedingtes CO2-Problem und viel weniger Verkehrstote. Beiträge zu einer ökologisch und sozial verträglichen Verkehrsplanung.

Literatur#

  • Barabasi, Albert-Laszlo (2003): “Linked”, Penguin.
  • Bohm, David (1957): „Causality & Chance in modern Physics“, Univ. of Pennsylvania Press.
  • Holland, John (1998): „Emergence“, Oxford Univ. Press.
  • Kandel, Eric (2007): „Auf der Suche nach dem Gedächtnis“, Pantheon.
  • Knoflacher, Hermann in Riedl/Delpos (Hrg.) (1996): „Die Ursachen des Wachstums“, Kremayer & Scheriau.
  • Knoflacher, Hermann in Woltron, Knoflacher, Rosik-Kölbl (Hg.) (2004): „Wege in den Postkapitalismus“, edition selene.
  • Knoflacher, Hermann in Knoflacher, Rosik-Kölbl, Woltron (Hg.) (2008): „Technologie und Kapitalismus“, Verlag Peter Lang.
  • Kotauczek, Peter in Riedl, Delpos (Hrg.) (1996): „Die Ursachen des Wachstums“, Verlag Kremayer & Scheriau.
  • Kotauczek, Peter/Maywald, Fritz (2005): „Die Weltbildmaschine“, Edition Va Bene.
  • Kratky, Karl (Hrsg.) (1991): „Systemische Perspektiven“, Auer.
  • McNeill/Freiberger: (1993) „Fuzzy Logic“, Simon & Schuster.
  • Mandelbrot, Benoit (1987): „Die fraktale Geometrie der Natur“, Birkhäuser Verlag.
  • Riedl, Rupert (2000): “Strukturen der Komplexität”, Springer Verlag.
  • Riedl, Rupert (1985): “Die Spaltung des Weltbildes, Verlag Paul Parey.
  • Wolfram, Stephen (2002): “A New Kind of Science”, Wolfram Media.
  • http:/de.wikipedia.org/wiki/Verkehrsplanung
  • http:/www.salzburg.gv.at/s-lmk06_kurz.pdf
  • http:/www.sueddeutsche.de/wissen/artikel/800/68732/
  • http:/arxiv.org/ftp/arxiv/papers/0804/0804.1630.pdf
  • http:/arxiv.org/PS_cache/cond-mat/pdf/0206/0206130v2.pdf

Institut für Verkehrsplanung, TU Wien und Verkehrstechnik