Spätes Glück gegen Schweden – Teil 2 der ryd #Spielanalyse

Letzte Woche zum deutschen WM-Auftakt haben wir euch zum ersten Mal mit in die Welt unserer Verkehrsanalysen genommen und untersucht, was während des Spiels der “Mannschaft” auf den Straßen los war. Natürlich lassen wir es uns nicht nehmen, auch für das adrenalingetriebene Spiel gegen die Schweden zu untersuchen, was in der ryd Community los war.

Für alle, die unsere #Spielanalyse letzte Woche noch nicht verfolgt haben: wir betrachten zuerst, was normalerweise am Tag des Spiels los ist, in dem wir den durchschnittlichen Verkehr an den vorherigen Samstagen beschreiben, und betrachten dann, was diesen Samstag während des Spiels passiert ist. Besonders unter die Lupe nehmen wir dabei die von der Community insgesamt gefahrenen Kilometer (in blau), die Anzahl der aktiven Fahrer (magenta) und die Durchschnittsgeschwindigkeit der ryder (gelb). Das passiert im Viertelstundentakt, 20:00 in der Grafik meint also 20:00 bis 20:15.

Da das Spiel diesmal voll in die Prime Time gefallen ist, haben wir unseren Analysezeitraum noch verlängert und den Samstag von 14 Uhr mittags bis 2 Uhr am nächsten Morgen dargestellt. In der Grafik entspricht 100% genau dem Wert von 14 Uhr. Wenn man sich überlegt, wie die meisten Deutschen ihre Samstage im Sommer verbringen, zeigen sich hier eigentlich keine Überraschungen. Bis ungefähr 19 Uhr sind die Anzahl der Fahrer und die gefahrenen Kilometer leicht abnehmend, die Durchschnittsgeschwindigkeit ziemlich konstant.

Dann wirds Zeit fürs Grillen mit Freunde und Familie, und immer mehr von euch stellen ihr Auto für den Rest des Abends ab. Erstaunlich immerhin, dass selbst Samstag nachts um 2 in jedem 15 Minuten-Block noch 25% der Kilometer zurückgelegt werden, die die Community mittags fährt – unter euch scheinen einige Nachtschwärmer zu sein. Diese genießen dann die freien Straßen und fahren durchschnittlich bis zu 28% schneller als mittags um 14 Uhr.

Aber kommen wir zum Spieltag. Wir nehmen hier den Durchschnitts-Samstag als 100%. Zeigt unsere Grafik also z.B. für die gefahrenen Kilometer eine 80%, so sind in der betreffenden Viertelstunde nur 80% der Kilometer gefahren worden, die die ryd Community durchschnittlich um diese Uhrzeit fährt.

Tatsächlich war dieser Spieltag verkehrstechnisch noch bis 19:30 ein ganz normaler Samstag. Alle drei Werte pendeln um die 100%, die ryder sind also genauso viel und schnell unterwegs wie sonst auch. Unmittelbar vor dem Mexiko-Spiel letzten Sonntag hatte sich der Verkehr noch leicht verstärkt, was diesmal aber nicht der Fall war. Dafür war der Unterschied während des Spiels umso deutlicher.

Im Durchschnitt waren während des Spiels 42% weniger Fahrer auf den Straßen, es wurden 39% weniger Kilometer zurückgelegt*. In der Spitze sanken die Werte sogar auf 44% und 41% ab. Deutlich über die Hälfte der normalerweise aktiven ryder haben also an diesem Samstagabend ihr Auto stehen lassen und vorm Fernseher oder beim Public Viewing den Sieg der Mannschaft gefeiert. Unmittelbar nach dem Spiel trat dann das Gegenteil ein: die Zahl der aktiven Fahrer schoss bis auf 134% des Üblichen hoch, während die Durchschnittsgeschwindigkeit bis auf 80% absackte – vielleicht war nach dem Public Viewing einfach nur Stau, aber vielleicht sehen wir hier die ersten Autokorso-Versuche? In der Folge wurde das Auto jedenfalls wieder abgestellt und lieber weiter der Sieg der Deutschen gefeiert: nach Mitternacht brachte die Community rund 18% weniger Kilometer auf die Straßen als sonst.

Nach zwei Wochenend-Spielen der Mannschaft zu besten Uhrzeiten steht die nächste Prüfung gegen Südkorea am Mittwoch schon um 16 Uhr an – und fällt damit komplett in den Berufsverkehr. Wir sind gespannt, was passieren wird: guckt Deutschland das Spiel noch im Büro und fährt anschließend im Autokorso mit? Oder wird kollektiv um 15 Uhr Feierabend gemacht und das Spiel daheim angeschaut? Wir bei ryd bauen jedenfalls Beamer und Leinwand auf… und halten euch anschließend mit unserer nächsten #Spielanalyse auf dem Laufenden.

Von Simon Schlephorst, 24.06.18

* Unterschiede signifikant mit p < 0.01

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