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.

 

  • Automatic Data Curation for Self-Supervised Learning: A Clustering-Based Approach. Vo, Huy V.; Khalidov, Vasil; Darcet, Timothée; Moutakanni, Théo; Smetanin, Nikita; Szafraniec, Marc; Touvron, Hugo; Couprie, Camille; Oquab, Maxime; Joulin, Armand; Jégou, Hervé; Labatut, Patrick; Bojanowski, Piotr (2024).
  • Comparative Study of Data Reduction Methods in Electrical Impedance Tomography For Hand Sign Recognition. Ghoul, Bilel; Atitallah, Bilel Ben; Sahnoun, Salwa; Fakhfakh, Ahmed; Kanoun, Olfa (2024). (Vol. 1) 654–658.
  • Real Time Parameter Estimation for Adaptive OFDM/OTFS Selection. Darghouthi, Amina (2024). 16(4)
  • Non-Deterministic and Risk Based Security Services. Doddi, Srinivas Rao; Kotamraju, Akshay Krishna (2024). 22(1) 307–310.
  • A pair of possible supernovae Refsdal in the Pantheon+ sample. Sanejouand, Yves-Henri (2024).
  • A pair of possible supernovae Refsdal in the Pantheon+ sample. Sanejouand, Yves-Henri (2024).
  • A Brain-Inspired Model of Reaching and Adaptation on the iCub Robot. Fietzek, Torsten; Ruff, Christoph; Hamker, Fred H. (2024).
  • Optimal feature subset deduction based on possibilistic feature quality classification and feature complementarity. Medhioub, Mouna; Bouhamed, Sonda Ammar; Kallel, Imene Khanfir; Derbel, Nabil; Kanoun, Olfa (2024). 249 123353.
  • Digital Trace Data. Jungherr, Andreas (2024).
  • Exploring the Real-Time Capability of Electrical Impedance Tomography for Hand Sign Recognition in Robotic Hand Control. Ghoul, Bilel; Atitallah, Bilel Ben; Barioul, Rim; Fakhfakh, Ahmed; Kanoun, Olfa (2024). 1–6.
  • EDGE: Evaluation Framework for Logical vs. Subgraph Explanations for Node Classifiers on Knowledge Graphs. Sapkota, Rupesh; Köhler, Dominik; Heindorf, Stefan (2024).
  • Investigation of Implicit and Contextual Cues for the Facilitation of Cooperative Automated Driving: A Qualitative Analysis. Dettmann, Andre; Berkemeier, Adelina; Felbel, Konstantin; Bullinger, Angelika C. (2024). 319–326.
  • Comparative Study of sEMG Feature Evaluation Methods Based on the Hand Gesture Classification Performance. Hellara, Hiba; Barioul, Rim; Sahnoun, Salwa; Fakhfakh, Ahmed; Kanoun, Olfa (2024). 24(11)
  • Unveiling the invisible: receivers use object weight cues for grip force planning in handover actions. Kopnarski, L.; Rudisch, J.; Kutz, D. F.; Voelcker-Rehage, C. (2024). 242(5) 1191–1202.
  • eSim Guernsey. HolidayeSim (Nusal, ed.) (2024).
  • Variable transformations in combination with wavelets and ANOVA for high-dimensional approximation. Potts, Daniel; Weidensager, Laura (2024). 50 53.
  • Ultra-Fast Edge Computing Approach for Hand Gesture Classification Based on EIT Measurements. Mnif, Mahdi; Sahnoun, Salwa; Kaaniche, Marouene; Atitallah, Bilel Ben; Fakhfakh, Ahmed; Kanoun, Olfa (2024). 1–7.
  • Flexible Oxide Electronics for Extreme Geometries and Mechanical Deformations. Münzenrieder, Niko; De Souza Oliveira, Hugo; Catania, Federica; Khaanghah, Niloofar Saeedzadeh; Lanthaler, Albert Heinrich; Corsino, Dianne; Cantarella, Giuseppe (2024). 08–11.
  • Leading Manufacturer of High-Quality Coir Sheets | WeCoir. WeCoir (WeCoir, ed.) (2024).
  • Computing Repairs Under Functional and Inclusion Dependencies via Argumentation. Mahmood, Yasir; Virtema, Jonni; Barlag, Timon; Ngomo, Axel-Cyrille Ngonga (2024).
  • Smoothing Out Smart Tech’s Rough Edges: Imperfect Automation and the Human Fix. Katzenbach, Christian; Pentzold, Christian; Viejo Otero, Paloma (2024). 7 23–43.
  • SF3D: Stable Fast 3D Mesh Reconstruction with UV-unwrapping and Illumination Disentanglement. Boss, Mark; Huang, Zixuan; Vasishta, Aaryaman; Jampani, Varun (2024).
  • The Role of Sea-ice Insulation Effects on the Probability of AMOC Transitions. van Westen, René M.; Jacques-Dumas, Valérian; Boot, Amber A.; Dijkstra, Henk A. (2024).
  • The Ladder of Data Citizen Participation: A Sociotechnical Lens for Designing Democratic Digital Services in the Data Economy. Horn, Viktoria; Draude, Claude (2024).
  • The Ladder of Data Citizen Participation: A Sociotechnical Lens for Designing Democratic Digital Services in the Data Economy. Horn, Viktoria; Draude, Claude (2024).
  • Through the Lens of Google CrUX: Dissecting Web Browsing Experience Across Devices and Countries. Sengupta, Jayasree; Shreedhar, Tanya; Kramer, Robert; Bajpai, Vaibhav (2024). 509–514.
  • TripoSR: Fast 3D Object Reconstruction from a Single Image. Tochilkin, Dmitry; Pankratz, David; Liu, Zexiang; Huang, Zixuan; Letts, Adam; Li, Yangguang; Liang, Ding; Laforte, Christian; Jampani, Varun; Cao, Yan-Pei (2024).
  • The Ladder of Data Citizen Participation: A Sociotechnical Lens for Designing Democratic Digital Services in the Data Economy. Horn, Viktoria; Draude, Claude (2024).
  • VFusion3D: Learning Scalable 3D Generative Models from Video Diffusion Models. Han, Junlin; Kokkinos, Filippos; Torr, Philip (2024).
  • Towards Realistic Results for Instrumentation-Based Profilers for JIT-Compiled Systems. Burchell, Humphrey; Larose, Octave; Marr, Stefan in MPLR’24 (2024).
  • Casimir Effect in MEMS: Materials, Geometries, and Metrologies—A Review. Elsaka, Basma; Yang, Xiaohui; Kästner, Philipp; Dingel, Kristina; Sick, Bernhard; Lehmann, Peter; Buhmann, Stefan Yoshi; Hillmer, Hartmut (2024). 17(14) 3393.
  • Pair coalescence times of ancestral lineages of two-dimensional logistic branching random walks. Birkner, Matthias; Depperschmidt, Andrej; Schlüter, Timo (2024).
  • The impact of bionic prostheses on users’ self-perceptions: A qualitative study. Bretschneider, Maximilian; Meyer, Bertolt; Asbrock, Frank (2023). 241 104085.
  • Marked Neural Spatio-Temporal Point Process Involving a Dynamic Graph Neural Network. Moallemy-Oureh, Alice; Beddar-Wiesing, Silvia; Nather, Rüdiger; Thomas, Josephine (2023). 1–7.
  • The Effect of Implicit Cues in Lane Change Situations on Driving Discomfort. Felbel, Konstantin; Dettmann, André; Bullinger, Angelika C. in Lecture Notes in Computer Science, H. Krömker (ed.) (2023). (Vol. 14049)
  • Reconstruction of incomplete X-ray diffraction pole figures of oligocrystalline materials using deep learning. Meier, David; Ragunathan, Rishan; Degener, Sebastian; Liehr, Alexander; Vollmer, Malte; Niendorf, Thomas; Sick, Bernhard (2023). 13(1) 1–12.
  • Spatio-Temporal Attention Graph Neural Network for Remaining Useful Life Prediction. Huang, Zhixin; He, Yujiang; Sick, Bernhard (2023). 99–105.
  • A Novel Inexpensive Camera-Based Photoelectric Barrier System for Accurate Flying Sprint Time Measurement. Uhlmann, Tom; Bräuer, Sabrina; Zaumseil, Falk; Brunnett, Guido (2023). 23(17)
  • FSD: A novel forged document dataset and baseline. Jaiswal, Ankit Kumar; Singh, Shiksha; Tripathy, Santosh Kumar (2023). 1–6.
  • Optimizing a superconducting radio-frequency gun using deep reinforcement learning. Meier, David; Ramirez, Luis Vera; Völker, Jens; Viefhaus, Jens; Sick, Bernhard; Hartmann, Gregor (2022). 25(10) 104604.
  • Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision. Radford, Alec; Kim, Jong Wook; Hallacy, Chris; Ramesh, Aditya; Goh, Gabriel; Agarwal, Sandhini; Sastry, Girish; Askell, Amanda; Mishkin, Pamela; Clark, Jack; Krueger, Gretchen; Sutskever, Ilya (2021).
  • A Philosophy of Software Design Osterhout, John (2021). (2nd ed.) Yaknyam Press.
  • Annette von Droste-Hülshoff: Die Judenbuche (1842). Huszai, Villö Dorothea; Fehlmann, Ralph (2020). 112–116.
  • NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis. Mildenhall, Ben; Srinivasan, Pratul P.; Tancik, Matthew; Barron, Jonathan T.; Ramamoorthi, Ravi; Ng, Ren (2020).
  • HISTSFC: Optimization for ND Massive Spatial Points Querying. Liu, Haicheng (2020). 12(3) 07–28.
  • "Mutter, lügen die Förster?". Judith Kuckarts dramatische Adaption der "Judenbuche" als Versuch über den Umgang mit Alteritäten. Morrien, Rita (2019). 12 239–253.
  • Die Judenbuche. Ein Sittengemälde aus dem gebirgigten Westphalen. Korten, Lars J. G. Cornelia Blasberg (ed.) (2018). 505–529.
  • Auf den Spuren der "Judenbuche". Voloj, Julian (2015). 15(3) 20–21.
  • "Ein zweites Recht". Oder: Die Möglichkeiten der Fiktion. Zur fiktionstheoretischen Basis unzuverlässigen Erzählens in Annette von Droste-Hülshoffs "Judenbuche". Meixner, Sebastian R. Babel (ed.) (2014). 109–121.
  • Blutlese. Annette von Droste-Hülshoffs "Die Judenbuche". Helfer, Martha (2013). 126–170.
  • "Bei uns zulande auf dem Lande" und "Die Judenbuche" von Annette von Droste-Hülshoff (1797-1848). Gössmann, Wilhelm (2012). 134–135.
  • "Die Judenbuche" und die Narbe des Odysseus. Zur Vorgeschichte des Realismus. Calhoon, Kenneth Scott K. S. Michael Neumann (ed.) (2011). 337–347.
  • "Die Judenbuche" und ihr Mörder. Kritik an einem kanonisierten Vorurteil. Heine, Marcel Thomas (2011). 8 53–63.
  • Überhörtes Leid – ungeahndete Verbrechen. Annette von Droste-Hülshoffs "Die Judenbuche". Schmitz-Burgard, Sylvia (2010). 8 63–103.
  • Annette von Droste-Hülshoff "Die Judenbuche". Ein Sittengemälde aus dem gebirgichten Westphalen (1842). Doering-Manteuffel, Sabine H. Z. Günter Butzer (ed.) (2010). 109–125.
  • Kapitalverbrechen und familiäre Vergehen. Zur Struktur der Verdoppelung in Droste-Hülshoffs "Judenbuche". Wortmann, Thomas I. H. Claudia Liebrand (ed.) (2010). 315–337.
  • Ein Spruch, der wahr sei. Hans Grimms Verarbeitung eines Motivs aus Annette von Droste-Hülshoffs "Judenbuche". Pakendorf, Gunther (2010). 38 9–22.
  • Eine Familiengeschichte in neuer Version: Die Judenbuche. Liebrand, Claudia (2008). 195–232.
  • Ironie und Ethik in Annette von Droste-Hülshoffs "Judenbuche" Schaum, Konrad (2004). Winter, Heidelberg.
  • "[...] ich habe Euch ein schweres Gewissen zu danken". Eine psychoanalytische Interpretation der "Judenbuche". Greve, Gisela H. E. H. Gisela Greve (ed.) (2003). 11–33.
  • Annette von Droste-Hülshoff: "Die Judenbuche, 1831/42". Wittkowski, Wolfgang (2002). 167–192.
  • Die Kriminalgeschichte als sozialer und religiöser Modellfall. Droste-Hülshoff, "Die Judenbuche", 1842. Borchmeyer, Dieter C. K. Klaus-Michael Bogdal (ed.) (2000). 70–73.
  • Bellersen. Das Dorf B. der "Judenbuche" von Annette von Droste-Hülshoff. Krus, Horst-Dieter (2000). 6 32–32.
  • Die Wirklichkeit des Frauenlebens: "Die Judenbuche". Yi, Mi-Seon (2000). 103–119.
  • Bayesian Theory Bernardo, José M.; Smith, Adrian F. M. in Wiley Series in Probability and Statistics (2000). Wiley, Chichester.
  • Das magische Gesetz der hebräischen Sprache. Drostes "Judenbuche" und der spätromantische Diskurs über die jüdische Magie. Kilcher, Andreas B. (1999). 118(2) 234–265.
  • "Ist er kein Jude, so verdient er einer zu sein". Droste-Hülshoff’s "Die Judenbuche" and Religious Anti-Semitism. Donahue, William Collins (1999). 72(1) 44–73.
  • "Was ist die Liebe?". Ein problemgeschichtliches Rätsel in der Prosa der Restaurationszeit und im Werk der Droste. Köhn, Lothar E. Ribbat (ed.) (1998). 71–93.
  • Hinter den Spiegeln: Mergels Uhr und Aarons Risiko. Schmidt, Michael B. W. Johannes Heil (ed.) (1997). 171–192.
  • The "Bauernhochzeit" in Droste’s "Die Judenbuche". A contemporary reading. Pickar, Gertrud Bauer L. Bodi (ed.) (1995). 68–93.
  • Bayesian Theory Bernardo, José M.; Smith, Adrain F. M. in Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics (1994). (First ) Wiley, Chichester.
  • The Specter of Anti-Semitism in and around Annette von Droste-Hülshoff’s "Judenbuche". Doerr, Karin (1994). 17(3) 447–471.
  • "Friedrich Mergel, geboren 1738 im Dorfe B.". Von den Namen in Annette Droste-Hülshoffs Novelle "Die Judenbuche". Rölleke, Heinz (1991). 209–216.
  • Where the Devil leads: Peasant superstitions in George Sand’s "Petite fadette" and Droste-Hülshoff’s "Judenbuche". Godwin-Jones, Robert (1983). 10(1) 221–238.
  • Zur Deutungsproblematik der "Judenbuche" - semiotisch gesehen. Zeller, Hans (W. Woesler, ed.) (1982). 1978-1982(5) 95–104.
  • Die Judenbuche. Erläuterungen und Dokumente Droste-Hülshoff, Annette in Universal-Bibliothek, (W. Huge, ed.) (1981). Reclam, Stuttgart.
  • Die Literarisierung eines Kriminalfalls. Woesler, Winfried (1980). 99 5–21.
  • Der Verbrecher in der deutschen Prosaliteratur des ausgehenden achtzehnten und des neunzehnten Jahrhunderts. Technical Report (PhD dissertation), Barsch, Maria Benedikta (1978).
  • The Real Mystery in Droste-Hülshoff’s "Die Judenbuche". Brown, Jane K. (1978). 73(4) 835–846.
  • Kann man das Wesen gewöhnlich aus dem Namen lesen? Zur Bedeutung der Namen in der "Judenbuche" der Annette von Droste-Hülshoff. Rölleke, Heinz (1976). 70(4) 409–414.
  • Die Narbe des Friedrich Mergel. Zur Aufklärung eines literarischen Motivs in Annette von Droste-Hülshoffs "Die Judenbuche". Oppermann, Gerard (1976). 50(3) 449–464.
  • Annette von Droste-Hülshoff: Die Judenbuche. Freund, Winfried (1975). 63–73.
  • Das Doppelgängermotiv in der Judenbuche. Murakami, Fumihiko (1975). (16) 78–86.
  • Miszelle zur Judenbuche. Rölleke, Heinz (W. Woesler, ed.) (1973). 1972-1973(2) 139–140.
  • Der Algerier. Der Stoff zur Novelle "Die Judenbuche" von Annette von Droste-Hülshoff, nach August von Haxthausen. Kiepke, Rudolf (1972). 22(9) 138–139.
  • "Die Judenbuche" and English Literature. Thomas, L. H. C. (1969). 64(2) 351–354.
  • "Die Judenbuche. Von der lebenden Gegenwärtigkeit einer "historischen" Novelle. Kleinwächter, Johannes (1963). 18–20.
  • Erläuterungen zu Annette von Droste-Hülshoffs "Die Judenbuche" Woyte, Oswald in Wilhelm Königs Erläuterungen zu den Klassikern (1957). Bange, Hollfeld/Oberfranken.
  • Die Vorfabel der "Judenbuche". Flaskamp, Franz (1956). 10–14.
  • Bildsymbole in der deutschen Novelle. von Wiese, Benno (1955). 24(1) 131–158.
  • Droste-Hülshoff, "Die Judenbuche". Silz, Walter (1954). 36–51.
  • Studie zum Erzählstil der Judenbuche. Hoffmann, Lore (1950). 2 137–147.
  • Problems of "Weltanschauung" in the Works of Annette von Droste-Hülshoff. Silz, Walter (1949). 64(4) 678–700.
  • Ueber eine Oertlichkeit der Judenbuche von Annette Droste. Oeke, Wilhelm (1934). (121) 504–504.
  • Die Örtlichkeiten in der "Judenbuche" der Annette von Droste. Oeke, Wilhelm (1927). (26)
  • Vom Realismus der Droste. Antz, Joseph (1912). 25(6) 308–310.
  • Der Weg zur Form. Ästhetische Abhandlungen vornehmlich zur Tragödie und Novelle Ernst, Paul (1906). Bard, Berlin.
  • Eine Novelle und ihre Quellen III. Franzos, Karl Emil (1897). 61(53) 632–633.
  • Der Westfälische Antiquarius. Schücking, Levin (1866). (5)
  • Der Westfälische Antiquarius. Schücking, Levin (1866). (4)

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