Was wir aus nextbike Daten über die Leipziger Fahrradkultur erfahren können oder was ist eigentlich ein Temporaler Graph?

Folie zum Vortrag Was lernen wir aus Nextbike-Daten?

Programminfo:

Die Leipziger:innen lieben ihr Fahrrad als Transportmittel in der lebendig grünen Stadt am Wasser. Doch wie nutzen sie das Bikesharing-Angebot von nextbike? In welchen Stadtteilen werden beispielsweise die meisten Räder ausgeliehen? Wie lange brauchen die Leipziger:innen durchschnittlich vom Zentrum zum Cospudener See? Wie viele Stunden ist so ein Rad im Durchschnitt täglich unterwegs? Und was haben eigentlich Temporale Graphen mit all dem zu tun?

Im Vortrag erklären die Doktoranden unseres Leipziger Data Science Zentrums Christopher Rost und Kevin Gomez mit Daten der hiesigen nextbike Niederlassung, wie Erkenntnisse aus sogenannten temporalen Graphen gewonnen werden können, nachdem sie einen Überblick über Graphstrukturen als Teilgebiet der Informatik gegeben haben. Im Anschluss laden wir dazu ein, gemeinsam über Graphen, Leipzig und das geliebte Zweirad zu diskutieren. Wir raten außerdem dazu, den Fahrradhelm nicht zu vergessen! Christopher Rost und Kevin Gomez

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