Ergebnisse

Prognose der Verkehrslage in der Region Hannover

Die primäre Anforderung der Verkehrsteilnehmer im Bereich des Straßenverkehrs ist die Kenntnis der aktuellen Verkehrslage. Diese basiert in der Regel auf der wirklich benötigten Reisezeit von sehr vielen Verkehrsteilnehmern, deren Daten häufig im Kontext von Routingdiensten abgegriffen werden.

Im Rahmen von Data4UrbanMobility wurden Werkzeuge entwickelt um eine ganglineinbasierte Prognose der Verkehrslage zu ermöglichen. Die folgende Abbildung zeigt eine Oberfläche auf der typische Ganglinienverläufe und Ausreißer visualisiert werden.

Die Prognose der Verkehrslage kann dann mittels einer Karte für den Endnutzer visualisert werden:

Erste Version der MIC-App bereitgestellt

Eine erste Version der MIC-App (Move in the City) konnte allen Partnerinnen und Partnern des Projekts und einer geschützten Nutzer*innengruppe der Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt werden. Die mobile App MiC ist ein Instrument zur Datenerhebung.

Dabei verknüpft MiC – eine Entwicklung des Institute for Sustainable Urbanism ISU der TU Braunschweig und Projektionisten GmbH Hannover – das wachsende Bewusstsein und die Notwendigkeit für digitale Bürger*innenrechte mit den Potentialen mittels der Auswertung großer Datenmengen neue Formen der menschzentrierten Entwicklung von Stadt und Mobilität zu ermöglichen stellt eine Möglichkeit dar, sich aktiv als Bürgerwissenschaftlerin und Bürgerwissenschaftler an der Forschung und Entwicklung der Mobilität für alle in der Stadt der Zukunft zu beteiligen.

MiC erhebt – durch die Nutzerinnen und Nutzer gesteuert – Daten zu Strecken und Art der Fortbewegung. Diese Daten werden pseudonymisiert, so dass ein Rückschluss auf die jeweilige Person nicht mehr möglich ist. Wichtig ist die Vielzahl der Nutzerinnen und Nutzer – nicht die einzelne Bewegung. Die Stadt der Zukunft zeichnet sich aus durch den barrierearmen Zugang zu Mobilität und Erreichbarkeit für alle. Der holistische Ansatz der Forscherinnen und Forscher des Institute for Sustainable Urbanism ISU (TU Braunschweig) sowie der Projektbeteiligten betrachtet Stadt dabei auf verschiedenen Maßstabsebenen und bringt intelligente Planungen – wie z.B. die 5-Minuten Stadt –, Städtebau und innovative Technologien zusammen. Für ein umfassendes Verständnis individueller Mobilität und darauf aufbauende neue Methoden und Werkzeuge für integrierte Verkehrs- und Stadtplanung werden mittels der MiC-App uns umfangreiche und detaillierte Daten darüber geliefert, wie und auf welchem Wege wir uns in der Stadt fortbewegen.

Entwicklungsstand:

In der ersten Version ermöglicht das Stadtforschungstool MiC den Nutzer*innen durch eine einfach Handhabung das Starten und Beenden der „Tracking-Time“ (Bild 1). Wichtig ist, die Nutzer*innen entscheidet selber über den Zeitraum. Als erstes Ergebnis für die Nutzer*innen steht eine Zusammenfassung ihrer bisher aufgezeichneten Routen (Bild2). In den Einstellung (Bild 3) kann der Nutzer sich aktiv an Feedback beteiligen (Bild 4) sowie seinen Account und somit seiner zur Verfügung gestellten Daten löschen (Bild 5).

von links nach recht: Bild1-5 MIC App Interface – Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International  (CC BY-NC-SA 4.0)

Die aktuelle Weiterentwicklung sieht eine Visualisierung der Routen für den jeweiligen Nutzer vor.

Um Teil der Testgruppe zu werden ist zur Zeit noch eine Anmeldung unter: www.mic-app.org notwendig. Die Anwendung ist nicht frei im App Store / GooglePlay Store zu erhalten.

Auf der Internetseite www.mic-app.org wird zusätzlich detailliert auf häufige Fragen (FAQ) zur Anwendung sowie über Entwicklungen und Neuheiten informiert

D4UM Plattform und Dashboard V2

Die neue Version der Plattform inklusive des Dashboards gibt noch detailliertere Auskünfte über die Verkehrssituation


Die farblich unterschiedlichen Label lassen eine schnelle Unterscheidung zwischen den verschiedenen Event typen zu. Durch das klicken auf eines der Events wird der typically affected subgraph angezeigt für diesen Eventtyp.

 

Beispiele: Visualisierungen eines Konzerts und eines Fußballspiels

Zusätzlich gibt der Graph in der oberen rechten Ecke Auskunft über die Verkehrssituation vor und nach dem Eventstart.

{API}
Es wurden die API Endpunkte mit zusätzlichen Information erweitert.
Diese werden mittels der als Teil der Forschung entwickelten Modellen erstellt.

Erste Version der D4UM-App bereitgestellt

Eine erste Version der D4UM-App konnte allen Partnern des Projekts zur Verfügung gestellt werden. Die App stellt eine Möglichkeit dar, sich Fahrtauskünfte mit dem öffentlichen Personennahverkehr in Niedersachsen und Bremen (Datengrundlage: EFA – elektronische Fahrplanauskunft für Niedersachsen und Bremen) ausgeben zu lassen. Im Fokus stand hierbei, dass der Nutzer schnell und einfach an die für ihn wichtigen Informationen gelangen kann, um so seine Reise möglichst simpel planen zu können.

Folgende Funktionen dienen dabei in der ersten Version der schnellen Auskunft:

Abfahrten und Verbindungen

Über die Funktion Abfahrten lassen sich Abfahrtszeiten an einer bestimmten oder an nahegelegenen Haltestellen ermitteln. Unter Verbindungen können hingegen Fahrtvorschläge von einem Startpunkt (Adresse oder Haltestelle) zu einem Zielpunkt gesucht werden. Zeiten stehen dabei auch in Echtzeit zur Verfügung, sodass auch Verspätungen direkt von dem Nutzer erkannt werden können.

 

Karte

Über die Karte sind alle Haltestellen zu finden, sodass sich der Nutzer einen Überblick über die nähere Umgebung oder auch den Weg zur Haltestelle oder einem Ziel verschaffen kann.

Wird auf der Karte auf ein Haltestellensymbol oder den zugehörigen Haltestellennamen geklickt, öffnet sich der Abfahrtsmonitor zu dieser Haltestelle. Die nächsten Abfahrten können somit auch über diesen Weg aufgerufen werden.

Darüber hinaus kann sich der Nutzer auch den Verlauf seiner Fahrt anzeigen lassen.

 

Menü/Einstellungen

Weitere Funktionen und Einstellungen finden sich ergänzend im Menü der App.

Der Nutzer bekommt hier zum einen die Möglichkeit, dass erweiterte Einstellungen zu den Suchanfragen bei Verbindungen oder Abfahrten vorgenommen werden können, und zum anderen, dass er weitere Features verwenden kann. Darunter befindet sich zum Beispiel das Feedbackformular. Hierüber kann unkompliziert Kontakt mit den Entwicklern der D4UM-App per Mail aufgenommen werden. Icons ermöglichen es, dass ein Eindruck zu der App übermittelt werden kann. Ein weiteres Feld für Freitext bietet zudem Platz für individuelle Kritik und einer Meinung zu der App. So kann in Zukunft kundennah an der App weiterentwickelt und einfach auf Wünsche und Meinungen reagiert werden.

 

Quantifizierungen und Vorhersage von Auswirkungen von Veranstaltungen

Neue Data4UrbanMobility-Forschungsergebnisse ermöglichen es, die räumlichen Auswirkungen von Veranstaltungen zu quantifizieren und vorherzusagen. Dazu werden zusammenhängende, betroffene Straßenabschnitte in der Nähe von Veranstaltungen identifiziert. Auf dieser Grundlage kann dann die räumliche Auswirkung quantifiziert werden. Das Verfahren ist in der folgenden Grafik dargestellt.

(Karte von https://www.openstreetmap.org)

Hier in Gelb markiert ist eine Veranstaltung, in Rot betroffene Straßenabschnitte und in Dunkelblau die gemessene Auswirkung. Weiterhin wurden Verfahren des Maschinellen Lernens angewandt, um diese Auswirkungen zu prognostizieren. Dabei konnte der Fehler gegenüber bestehenden state-of-the-art Ansätzen um bis zu 40% verringert werden.

 

D4UM – Plattform V1 fertiggestellt

Die erste Version der Data4UrbanMobility Plattform wurde fertiggestellt. Dazu wurde zunächst eine 3-Schichten Architektur der Plattform konzipiert und implementiert. Die Plattform bietet RESTfull Webservices für Mobilitätsapplikationen wie Dashboard-Anwendungen oder Apps an. Als erste Beispielanwendung wurde dazu eine interaktive Karte entwickelt, die die Auswirkungen von Veranstaltungen visualisiert. Ein Ausschnitt aus der Anwendung ist im folgenden Screenshot zu sehen.

Zu sehen sind 4 Veranstaltungen in Hannover. Die Farben entsprechen dabei unterschiedlichen Veranstaltungsarten (etwa Konzerte, Messen, Fußballspiele). Die Kreise visualisieren die räumlichen Auswirkungen, die diese Veranstaltungen auf den Verkehr hatten.

Umfangreicher Anforderungskatalog
Die Data4UrbanMobility Anforderungsanalyse umfasst die Erfassung der Anforderungen der Anwendungspartner Region Hannover (RH) und Wolfsburg AG (WAG), sowie der nicht-funktionalen Anforderungen. Aus den Anforderungen der AnwendungspartnerInnen (RH und WAG), die von MOMA erhoben wurden, sind von L3S Forschungsfragen für die Datenanalyse abgeleitet worden, die sich speziell auf die Informationsbedürfnisse der AnwenderInnen beziehen und im weiteren Projektverlauf adressiert werden.

Die aktuelle Forschungsfragen adressieren insbesondere:

  1.  Automatische Verifikation von Verkehrswarnmeldungen und Prognose von deren Auswirkungen.
  2.  Identifikation von Veranstaltungen und Prognose verkehrsrelevanter Auswirkungen.
  3. Korrelation von IV-Reiseflussdaten, EFA-Querylogs, Warnmeldungen und Twitterfeeds.
  4. Bestimmung von optimalen Reisezeitpunkte.


Wachsende Datensammlung

Das ISU hat einen umfassende Datenmatrix mit potentiellen Quellen für mobilitätsrelevante Daten  erstellt. Das von L3S entwickelte Data4UrbanMobility Datenmodell beschreibt alle projektrelevanten Daten und setzt diese in Verbindung um die Daten sowohl für die Analyse als auch für die Anwendungen und Apps einheitlich zur Verfügung zu stellen. Die ausgewählten Datenquellen sind von L3S in das Data4UrbanMobility Datenmodell überführt. Einige der Datenquellen wie EFA-logs, und IV-Daten sind dabei auf deren Qualität geprüft worden.

Um die Datenintegration zu ermöglichen sind Werkzeuge zur Extraktion der relevanten Daten aus Mobilitätsrelevanten Datenquellen entwickelt worden:

  • Straßen- und Graphextraktion aus OpenStreetMap
  • EFA-Anfragen Bulkloader für die Extraktion der ÖPNV Anfragen aus EFA Logs
  • Integration von Daten aus dem Zentralen Haltestellen Verzeichnis (ZHV) inklusive Verknüpfung der Daten mit den EFA-Anfragen

Die aktuelle Datensammlung (Stand: 12 Dezember 2017) umfasst:

EFA-Logs: 17 Mio. Suchanfragen
IV-Daten: 174 Tsd. Straßen, alle 15 Minuten
GTFS-Daten: 90 Tsd. Haltestellen, 2,6 Tsd. Routen
Wetter: Radolan Regenraster
Twitter: 2,5 Mio. Tweets ab Juni 2017

OSM: 440 Tsd. Straßen
Events: 21 Tsd. Veranstaltungen (14.08.2016-17.07.2018)

Warnmeldungen: 13 Tsd. Warnmeldungen (ab 06.2017)

Visualisierungen der ÖPNV Informationen

Zur intuitiven Analyse von mobilitätsrelevanten Informationen, insbesondere von ÖPNV Informationen, wurde von den PROJEKTIONISTEN (PROJ) eine Dashboard-Webapplikation konzipiert. Erste Prototypen visualisieren Anfragen an das regionale Fahrplanauskunftsystem EFA (www.efa.de) und dienen als Ausgangsbasis für explorative Analysen und die Implementierung der produktiven Version des Dashboards. Im Folgenden ist eine im Dashboard integrierte Visualisierung der häufigsten Start- und Ziel-punkte zu sehen.

Analysen der EFA-Logs
Als erste Forschungsfrage wird aktuell die Analyse der Auswirkungen der Veranstaltungen auf dem ÖPNV mit Methoden des Maschinellen Lernens analysiert.  Hierzu wurden in explorativen Datenanalysen der Einfluss von großen Veranstaltungen wie z.B. Fussballspielen und mittelgroßen Veranstaltungen, etwa Konzerte, auf Anfragen an den ÖPNV betrachtet.  Als Grundlage für umfassende Analysen wurden mit Hilfe visueller Methoden exemplarisch Korrelation zwischen ÖPNV-Nachfrage und Veranstaltungszeiträumen detektiert.

Dabei zeichnen sich z.B. für Hannovers Innenstadt klare, sternförmige Muster ab, die zentrale Mobilitätsknoten identifizieren.

Das Bild stellt die Luftlinie zwischen Start- und Ziel-Ort der Anfragen dar. Dabei entsprechen dunklere Farben häufigeren Strecken. Hier werden deutlich Hannover Hauptbahnhof und Hannover Kröpcke (die zentrale U-Bahn Station) als Mobilitätsknoten identifiziert.

Analysen der Nachfrage für einzelne Stationen lassen wochentagspezifische Muster erkennen.

Hier dargestellt sind die durchschnittliche Anzahl der Anfragen mit der Ziel-Haltestelle “Hannover Stadionbrücke”. Zu erkennen sind vor allem Unterschiede zwischen Werktagen und dem Wochenende.

Auch der Einfluss von Veranstaltungen kann mit Hilfe der Anfragen visualisiert werden:

 

Dargestellt sind die Anzahl der Anfragen mit Ziel “Hannover Stadionbrücke” für Mittwoch, den 26.04.2017 (Orange) sowie die durchschnittlichen Anzahl von Anfragen, die mittwochs mit gleichem Ziel gestellt wird (Blau).
An diesem Tag fand in einer nahe gelegenen Konzerthalle ein Konzert statt, das um 20 Uhr begann. Die signifikante Abweichung zwischen 17 und 19 Uhr wurde sehr wahrscheinlich von den anreisenden Gästen verursacht wurde. Dies illustriert, dass Anfragen an den ÖPNV eine wertvolle Informationsquelle sein können, um Prognosen über die Auswirkung von Veranstaltungen auf Mobilität zu erstellen.

 

  • "Ich, Christine" : Autobiografische Texte Pisan, Christine de (M. Zimmermann, ed.) (2024). (1. Auflage ) AvivA, Berlin.
  • Dissecting the Core: A Parser for Analyzing 5G Core Network Signaling Traffic. Technical Report (Master thesis), Hufen, Samuel PhD thesis, Universität Würzburg. (2024, June).
  • The Idea Marketplace: Diversity, Social Capital, and Innovation. Heusler, Andreas H.; Zhang Foutz, Natasha; Spann, Martin; Stich, Lucas (2024). 1–22.
  • The Idea Marketplace: Diversity, Social Capital, and Innovation. Heusler, Andreas H.; Zhang Foutz, Natasha; Spann, Martin; Stich, Lucas (2024). 1–22.
  • The Idea Marketplace: Diversity, Social Capital, and Innovation. Heusler, Andreas H.; Foutz, Natasha Z.; Spann, Martin; Stich, Lucas (2024). 1–22.
  • Buyer Behavior in Pay-What-You-Want Pricing. Stich, Lucas; Spann, Martin C. Ofir (ed.) (2024). 117–141.
  • Buyer Behavior in Pay-What-You-Want Pricing. Stich, Lucas; Spann, Martin C. Ofir (ed.) (2024). 117–141.
  • Buyer Behavior in Pay-What-You-Want Pricing. Stich, Lucas; Spann, Martin C. Ofir (ed.) (2024). 117–141.
  • Name-Your-Own-Price. Spann, Martin; Stich, Lucas A. Hinterhuber (ed.) (2024). 138–139.
  • Name-Your-Own-Price. Spann, Martin; Stich, Lucas A. Hinterhuber (ed.) (2024). 138–139.
  • Name-Your-Own-Price. Spann, Martin; Stich, Lucas A. Hinterhuber (ed.) (2024). 138–139.
  • Pay-What-You-Want. Spann, Martin; Stich, Lucas (2024). 166–167.
  • Pay-What-You-Want. Spann, Martin; Stich, Lucas (2024). 166–167.
  • Strange Case of Dr. Bidder and Mr. Entrant: Consumer Preference Inconsistencies in Costly Price Offers. Zeithammer, Robert; Stich, Lucas; Spann, Martin; Häubl, Gerald (2024).
  • Strange Case of Dr. Bidder and Mr. Entrant: Consumer Preference Inconsistencies in Costly Price Offers. Zeithammer, Robert; Stich, Lucas; Spann, Martin; Häubl, Gerald (2024).
  • Isolamento social, quarentena. Kunze, Clare (2024).
  • Strange Case of Dr. Bidder and Mr. Entrant: Consumer Preference Inconsistencies in Costly Price Offers. Zeithammer, Robert; Stich, Lucas; Spann, Martin; Häubl, Gerald (2024).
  • The Idea Marketplace: Diversity, Social Capital, and Innovation. Heusler, Andreas H.; Zhang Foutz, Natasha; Spann, Martin; Stich, Lucas (2024). 1–22.
  • The Idea Marketplace: Diversity, Social Capital, and Innovation. Heusler, Andreas H; Foutz, Natasha Z; Spann, Martin; Stich, Lucas (2024). 1–22.
  • Let’s Play with AI! A 2x2 Experiment on Collaborative vs. Competitive Game Elements for Pedagogical Conversational Agents. Khosrawi-Rad, Bijan; Keller, Paul; Grogorick, Linda; Benner, Dennis; Janson, Andreas; Robra-Bissantz, Susanne (2024).
  • The Effect of Delivery Time on Repurchase Behavior in Quick Commerce. Harter, Alice; Stich, Lucas; Spann, Martin (2024).
  • The Effect of Delivery Time on Repurchase Behavior in Quick Commerce. Harter, Alice; Stich, Lucas; Spann, Martin (2024).
  • The Effect of Delivery Time on Repurchase Behavior in Quick Commerce. Harter, Alice; Stich, Lucas; Spann, Martin (2024).
  • Systemic dysregulation and molecular insights into poor influenza vaccine response in the aging population. Kumar, S; Zoodsma, M; Nguyen, N; Pedroso, R; Trittel, S; Riese, P; Botey-Bataller, J; Zhou, L; Alaswad, A; Arshad, H; Netea, M G; Xu, C J; Pessler, F; Guzman, C A; Graca, L; Li, Y (2024). 10(39)
  • Phenotypic and pathomechanistic overlap between tapasin and TAP deficiencies. Elsayed, A; von Hardenberg, S; Atschekzei, F; Graalmann, T; Jänke, C; Witte, T; Ringshausen, F C; Sogkas, G (2024). 154(4) 1069–1075.
  • JAK inhibitors to treat STAT3 gain-of-function: a single-center report and literature review. Atschekzei, F; Traidl, S; Carlens, J; Schutz, K; von Hardenberg, S; Elsayed, A; Ernst, D; Risser, L; Thiele, L; Graalmann, T; Raab, J; Baumann, U; Witte, T; Sogkas, G (2024). 15 1400348.
  • Sustainable Land Use Strengthens Microbial and Herbivore Controls in Soil Food Webs in Current and Future Climates. Sünnemann, Marie; Barnes, Andrew D.; Amyntas, Angelos; Ciobanu, Marcel; Jochum, Malte; Lochner, Alfred; Potapov, Anton M.; Reitz, Thomas; Rosenbaum, Benjamin; Schädler, Martin; Zeuner, Anja; Eisenhauer, Nico (2024). 30(11)
  • INTRODUÇÃO: A pandemia do COVID-19 ocasiona perturbações. Sanford, Cesar (2024).
  • Pay-What-You-Want. Spann, Martin; Stich, Lucas (2024). 166–167.
  • Schrausser/Abh_Wkt: 1.5. Schrausser, Dietmar (2024, November).
  • Injury-dependent wound care behavior in the desert ant <i>Cataglyphis nodus</i>. Beydizada, Narmin I.; Abels, Antonia; Schultheiss, Patrick; Frank, Erik T. (2024). 78(97)
  • In-context Quantile Regression for Multi-product Inventory Management using Time-series Transformers. Maichle, Magnus Josef; Mukherjee, Sohom; Günder, Kai; Antonov, Ivane; Stein, Nikolai; Pibernik, Richard (2024).
  • Beyond Trial and Error: Strategic Assessment of Decentralized Identity in US Healthcare. Göppinger, Sophia Maite Magdalena; Meier, Alexander; Elshan, Edona; Malekan, Omid; Leimeister, Jan Marco (2024).
  • What Can We Learn from LLMs? Building a Foundation Model for Inventory Management. Maichle, Magnus Josef; Stein, Nikolai; Pibernik, Richard (2024).
  • A General-Purpose Deep Reinforcement Learning Approach for Dynamic Inventory Control. Maichle, Magnus Josef; Stein, Nikolai; Pibernik, Richard; D’Eramo, Carlo (2024).
  • Analysis of Tourist Experiences at Dark Tourism Sites in Kinmen: Clustering Analysis of Motivations, Emotional Responses, and Satisfaction Huang, Han-Chen (2024). Pellegrini Editore.
  • Prognostic Factors Associated with Mortality in Cardiogenic Shock — A Systematic Review and Meta-Analysis. Jung, Richard G.; Stotts, Cameron; Gupta, Arnav; Prosperi-Porta, Graeme; Dhaliwal, Shan; Motazedian, Pouya; Abdel-Razek, Omar; Di Santo, Pietro; Parlow, Simon; Belley-Cote, Emilie; Tran, Alexandre; van Diepen, Sean; Harel-Sterling, Lee; Goyal, Vineet; Lepage-Ratte, Melissa Fay; Mathew, Rebecca; Jentzer, Jacob C.; Price, Susanna; Naidu, Srihari S.; Basir, Mir B.; Kapur, Navin K.; Thiele, Holger; Ramirez, F. Daniel; Wells, George; Rochwerg, Bram; Fernando, Shannon M.; Hibbert, Benjamin (2024). 3(11)
  • Simulative Performance Evaluation of Heterogeneous IoT Networks with Device Driven Vertical Handover. Technical Report (Master thesis), Yastrebov, Olexandr PhD thesis, Universität Würzburg. (2024, January).
  • Seasonal variability of scavenger visitations is independent of carrion predictability. De Pelsmaeker, Nicolas; Ferry, Nicolas; Stiegler, Jonas; Selva, Nuria; von Hoermann, Christian; Müller, Jörg; Heurich, Marco (2024). 79 57–64.
  • A Student’s Guide to Not Writing with ChatGPT. Perret, Arthur (2024).
  • Pullout test in steel fiber reinforced concrete. Sérgio, Felipe (2024).
  • Intelligent Efficient Routing and Localization in the Underwater Wireless Sensor Network to Improve Network Lifetime S, Vinayprasad M; N, Jayaram M (N. Meghanathan, ed.) (2024). (Vol. 16)
  • Upscaling biodiversity monitoring: Metabarcoding estimates 31,846 insect species from Malaise traps across Germany. Buchner, Dominik; Sinclair, James S.; Ayasse, Manfred; Beermann, Arne J.; Buse, Jörn; Dziock, Frank; Enss, Julian; Frenzel, Mark; Hörren, Thomas; Li, Yuanheng; Monaghan, Michael T.; Morkel, Carsten; Müller, Jörg; Pauls, Steffen U.; Richter, Ronny; Scharnweber, Tobias; Sorg, Martin; Stoll, Stefan; Twietmeyer, Sönke; Weisser, Wolfgang W.; Wiggering, Benedikt; Wilmking, Martin; Zotz, Gerhard; Gessner, Mark O.; Haase, Peter; Leese, Florian (2024).
  • A Case-Individual Data-Driven Optimization Approach for Surgery Planning. Rottmann, Janine; Günder, Kai; Pibernik, Richard (2023).
  • Traffic Measurement Analysis of a 5G Campus Network Data Plane. Technical Report (Master thesis), Goetz, Angelina PhD thesis, Universität Würzburg. (2023, September).
  • Statistical Analysis of 3G/4G Mobile Data Plane Traffic. Technical Report (Master thesis), Roth, Marwin PhD thesis, Universität Würzburg. (2023, July).
  • A species-level trait dataset of bats in Europe and beyond. Froidevaux, Jérémy S. P.; Toshkova, Nia; Barbaro, Luc; Benítez-López, Ana; Kerbiriou, Christian; Le Viol, Isabelle; Pacifici, Michela; Santini, Luca; Stawski, Clare; Russo, Danilo; Dekker, Jasja; Alberdi, Antton; Amorim, Francisco; Ancillotto, Leonardo; Barré, Kévin; Bas, Yves; Cantú-Salazar, Lisette; Dechmann, Dina K. N.; Devaux, Tiphaine; Eldegard, Katrine; Fereidouni, Sasan; Furmankiewicz, Joanna; Hamidovic, Daniela; Hill, Davina L.; Ibá~nez, Carlos; Julien, Jean-François; Juste, Javier; Kaňuch, Peter; Korine, Carmi; Laforge, Alexis; Legras, Gaëlle; Leroux, Camille; Lesiński, Grzegorz; Mariton, Léa; Marmet, Julie; Mata, Vanessa A.; Mifsud, Clare M.; Nistreanu, Victoria; Novella-Fernandez, Roberto; Rebelo, Hugo; Roche, Niamh; Roemer, Charlotte; Ruczyński, Ireneusz; Soraas, Rune; Uhrin, Marcel; Vella, Adriana; Voigt, Christian C.; Razgour, Orly (2023). 10(1) 253.
  • Trait overdispersion in dragonflies reveals the role and drivers of competition in community assembly across space and season. Novella‐Fernandez, Roberto; Chalmandrier, Loïc; Brandl, Roland; Pinkert, Stefan; Zeuss, Dirk; Hof, Christian (2023). 2024(4)
  • The Layers of Change: Multilevel Adaptations to Exogenous Game Patches in CS: GO. Elbert, Nico; Paskovski, Emil; Stein, Nikolai; Flath, Christoph M (2023). 1–4.
  • Paying for Open Access. Stich, Lucas; Spann, Martin; Schmidt, Klaus M. (2022). 200 273–286.
  • Paying for Open Access. Stich, Lucas; Spann, Martin; Schmidt, Klaus M. (2022). 200 273–286.
  • Variation funktioneller Diversität in Zeit und Raum am Beispiel der Wasser- und Watvögel der Ostfriesischen Inseln. Kalusche, Jan; Scheiffarth, Gregor; Bastidas Urrutia, Ana Maria; Hof, Christian (2022). 60
  • The role of forest structure and composition in driving the distribution of bats in Mediterranean regions. Novella-Fernandez, Roberto; Juste, Javier; Iba~nez, Carlos; Nogueras, Jesús; Osborne, Patrick E.; Razgour, Orly (2022). 12(1) 3224.
  • Paying for Open Access. Stich, Lucas; Spann, Martin; Schmidt, Klaus M. (2022). 200 273–286.
  • Active Learning Entropy Sampling based Clustering Optimization Method for Electricity Data Qingnan, Wang; Zhaogong, Zhang (2022). (Vol. 14) Pellegrini Editore.
  • An Experimental Analysis of Overconfidence in Tariff Choice. Dowling, Katharina; Stich, Lucas; Spann, Martin (2021). 15(8) 2275–2297.
  • An Experimental Analysis of Overconfidence in Tariff Choice. Dowling, Katharina; Stich, Lucas; Spann, Martin (2021). 15(8) 2275–2297.
  • An Experimental Analysis of Overconfidence in Tariff Choice. Dowling, Katharina; Stich, Lucas; Spann, Martin (2021). 15(8) 2275–2297.
  • Risky Consumer Decision Making in Costly Participative Pricing. Zeithammer, Robert; Stich, Lucas; Spann, Martin; Häubl, Gerald (2021). (Vol. 49)
  • Risky Consumer Decision Making in Costly Participative Pricing. Zeithammer, Robert; Stich, Lucas; Spann, Martin; Häubl, Gerald (2021). (Vol. 49)
  • Risky Consumer Decision Making in Costly Participative Pricing. Zeithammer, Robert; Stich, Lucas; Spann, Martin; Häubl, Gerald (2021). (Vol. 49)
  • Chexpert++: Approximating the chexpert labeler for speed, differentiability, and probabilistic output. McDermott, Matthew BA; Hsu, Tzu Ming Harry; Weng, Wei-Hung; Ghassemi, Marzyeh; Szolovits, Peter (2020). 913–927.
  • Data-Driven Cycling Policy Guidance using GIS. Oberdorf, Felix; Stein, Nikolai; Flath, Christoph M. (2020).
  • Consumer Response to Digital Paywall Configurations: Choice vs. Quantity Restrictions. Rußell, Robert; Stich, Lucas; Berger, Benedikt; Spann, Martin; Hess, Thomas (2020).
  • Auswirkungen eines Anstiegs des Meeresspiegels auf Limikolen im Wattenmeer: eine traitbasierte Modellierung. Kalusche, Jan; Kleyer, Michael; Scheiffarth, Gregor (2020). 58
  • Consumer Response to Digital Paywall Configurations: Choice vs. Quantity Restrictions. Rußell, Robert; Stich, Lucas; Berger, Benedikt; Spann, Martin; Hess, Thomas (2020).
  • Consumer Response to Digital Paywall Configurations: Choice vs. Quantity Restrictions. Rußell, Robert; Stich, Lucas; Berger, Benedikt; Spann, Martin; Hess, Thomas (2020).
  • Making the Newsvendor Smart--Order Quantity Optimization with ANNs for a Bakery Chain. Seubert, Franz; Stein, Nikolai; Taigel, Fabian; Winkelmann, Axel (2020).
  • Support Your Local: IS-Based Collaborative Delivery Service for Urban Communities. Greif, Toni; Stein, Nikolai; Flath, Christoph M. (2020).
  • Behavioral Biases in Marketing. Dowling, Katharina; Guhl, Daniel; Klapper, Daniel; Spann, Martin; Stich, Lucas; Yegoryan, Narine (2020). 48 449–477.
  • Behavioral Biases in Marketing. Dowling, Katharina; Guhl, Daniel; Klapper, Daniel; Spann, Martin; Stich, Lucas; Yegoryan, Narine (2020). 48 449–477.
  • Behavioral Biases in Marketing. Dowling, Katharina; Guhl, Daniel; Klapper, Daniel; Spann, Martin; Stich, Lucas; Yegoryan, Narine (2020). 48 449–477.
  • Monetizing Online Content: Digital Paywall Design and Configuration. Rußell, Robert; Berger, Benedikt; Stich, Lucas; Hess, Thomas; Spann, Martin (2020). 62(3) 253–260.
  • Monetizing Online Content: Digital Paywall Design and Configuration. Rußell, Robert; Berger, Benedikt; Stich, Lucas; Hess, Thomas; Spann, Martin (2020). 62(3) 253–260.
  • Monetizing Online Content: Digital Paywall Design and Configuration. Rußell, Robert; Berger, Benedikt; Stich, Lucas; Hess, Thomas; Spann, Martin (2020). 62(3) 253–260.
  • On the objectivity, reliability, and validity of deep learning enabled bioimage analyses. Segebarth, Dennis; Griebel, Matthias; Stein, Nikolai; von Collenberg, Cora R; Martin, Corinna; Fiedler, Dominik; Comeras, Lucas B; Sah, Anupam; Schoeffler, Victoria; Lüffe, Teresa; others (2020). 9 e59780.
  • Bayesian Workflow. Gelman, Andrew; Vehtari, Aki; Simpson, Daniel; Margossian, Charles C.; Carpenter, Bob; Yao, Yuling; Kennedy, Lauren; Gabry, Jonah; Bürkner, Paul-Christian; Modrák, Martin (2020). 2011(01808)
  • Estimates of introgression as a function of pairwise distances. Pfeifer, Bastian; Kapan, Durrell D. (2019). 20(1) 207.
  • Product Transparency in Online Selling Mechanisms: Consumer Preference for Opaque Products. Stich, Lucas; Spann, Martin; Häubl, Gerald (2018). (Vol. 46)
  • Product Transparency in Online Selling Mechanisms: Consumer Preference for Opaque Products. Stich, Lucas; Spann, Martin; Häubl, Gerald (2018). (Vol. 46)
  • https://airccse.com/ams/index.html Motlagh, Khosrow Shafiei (K. S. Motlagh, ed.) (2018). Pellegrini Editore.
  • Towards a data science toolbox for industrial analytics applications. Flath, Christoph M; Stein, Nikolai (2018). 94 16–25.
  • Product Transparency in Online Selling Mechanisms: Consumer Preference for Opaque Products. Stich, Lucas; Spann, Martin; Häubl, Gerald (2018). (Vol. 46)
  • Delegating Pricing Power to Customers: Pay What You Want or Name Your Own Price?. Krämer, Florentin; Schmidt, Klaus M.; Spann, Martin; Stich, Lucas (2017). 136 125–140.
  • Pay What You Want as a Pricing Model for Open Access Publishing?. Spann, Martin; Stich, Lucas; Schmidt, Klaus M. (2017). 60(11) 29–31.
  • Delegating Pricing Power to Customers: Pay What You Want or Name Your Own Price?. Krämer, Florentin; Schmidt, Klaus M.; Spann, Martin; Stich, Lucas (2017). 136 125–140.
  • Delegating Pricing Power to Customers: Pay What You Want or Name Your Own Price?. Krämer, Florentin; Schmidt, Klaus M.; Spann, Martin; Stich, Lucas (2017). 136 125–140.
  • Buyer and Seller Data from Pay What You Want and Name Your Own Price Laboratory Markets. Krämer, Florentin; Schmidt, Klaus M.; Spann, Martin; Stich, Lucas (2017). 12 513–517.
  • Buyer and Seller Data from Pay What You Want and Name Your Own Price Laboratory Markets. Krämer, Florentin; Schmidt, Klaus M.; Spann, Martin; Stich, Lucas (2017). 12 513–517.
  • Buyer and Seller Data from Pay What You Want and Name Your Own Price Laboratory Markets. Krämer, Florentin; Schmidt, Klaus M.; Spann, Martin; Stich, Lucas (2017). 12 513–517.
  • Pay What You Want as a Pricing Model for Open Access Publishing?. Spann, Martin; Stich, Lucas; Schmidt, Klaus M. (2017). 60(11) 29–31.
  • Pay What You Want as a Pricing Model for Open Access Publishing?. Spann, Martin; Stich, Lucas; Schmidt, Klaus M. (2017). 60(11) 29–31.
  • Paying For a Chance to Save Money: Participation Fees in Name-Your-Own-Price Selling. Zeithammer, Robert; Stich, Lucas; Spann, Martin; Häubl, Gerald K. Diehl, C. Yoon (eds.) (2015). (Vol. 43)
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  • Teaching statistics : a bag of tricks Gelman, Andrew; Nolan, Deborah Ann (2002). (First ) Oxford University Press, Oxford.

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