Seit 2019 sind die Koordinaten für praktisch alle Verkehrsunfälle mit Personenschaden in Frankreich vorhanden. Daher lag es für mich nahe, diese mal zu plotten.

Technisches

Die interaktiven Karten können auch in meiner Streamlit-App zum Projekt betrachtet werden. Der Nutzer hat hier die Wahl zwischen 2 Karten, welche nach den Paketen benannt sind, mit welchen sie erstellt wurden: Bokeh und Folium.

Die Bokeh-Karte ist sehr robust: hier können alle 163.102 Unfälle der Datenbank auf einmal geplottet werden. Die Folium-Karte ist etwas hübscher und bietet noch Raum für Erweiterungen, schafft aber deutlich weniger Unfälle; deswegen habe ich die Anzahl der gleichzeitig zu plottenden Unfälle auf 10.000 begrenzt.

Durch die Filtermöglichkeiten links der Karten ist es möglich, die Ergebnisse einzugrenzen. Bisher ist es möglich, das Datum und die schwere der Unfälle einzugrenzen. Die Filtermöglichkeiten will ich noch erweitern, damit die Karte für verschiedene Fragestellungen herangezogen werden kann.

Interpretation

Dieses Data-Science-Projekt basiert auf einer Datenbank, die erst einmal nur zuerst immer nur aus Zahlen bestehen. Ich habe bereits in den Jupyter Notebooks ein paar Variablen visualisiert, doch diese ist für mich die eindringlichste. Zu Beginn sieht man eine Unzahl an Unfällen, einige davon mit Todesfolge. Dann denkt man sich vielleicht „Okay, das sieht etwas überladen aus“ und lässt sich nur die tödlichen Unfälle anzeigen, doch selbst dann ist die Karte völlig überladen. Die genauere Betrachtung der Karte zeigt, dass über das ganze Land verteilt regelmäßig Menschen in Verkehrsunfällen sterben. Das ist keine Neuigkeit, aber durch die Karte bekommt man ein besseres Gefühl dafür, was dies bedeutet.

Für mich verdeutlicht diese Karte, dass auch ein Land wie Frankreich, in dem „relativ wenig“ Menschen an Verkehrsunfällen sterben, viel zu viele Menschen auf diesen Weg verliert. Wäre es eine andere, neue Art Maschine, die soviele Menschen verletzt und tötet, gäbe es einen großen Aufschrei. Beim Auto (bzw. KfZ im Allgemeinen) haben wir uns daran gewöhnt.