Der deutsche WM-Auftakt – die ryd #Spielanalyse

Auch wenn das Auftaktspiel der deutschen Nationalelf am Sonntag sicher nicht ganz so lief, wie wir es uns alle erhofft haben, war das WM-Fieber in Deutschland die letzten Tage schon klar zu spüren. Doch was bedeutet die WM für den Verkehr auf unseren Straßen? Das haben wir uns bei ryd gefragt und sind den Daten einmal auf die Spur gegangen. Die spannenden Einsichten und Ergebnisse findet ihr ab sofort nach jedem Deutschlandspiel in unserer #Spielanalyse.

Ihr wollt unsere Sherlock-Straßen-Strategie wissen? Immer gerne doch: Die Ausgangssituation ist ein Deutschlandspiel – hier haben wir das erste Spiel unserer Mannschaft am Sonntag um 17 Uhr verwendet. Wir haben uns gefragt, was während und nach dem Spiel auf den Straßen passiert und deswegen die Daten der ryd Community zwischen 14 und 21 unter die Lupe genommen. Als Vergleichswert haben wir die Sonntage davor herangezogen – also ganz normale Sonntage ohne WM. Die drei spannendsten Faktoren waren für uns

  • Die Summe der Kilometer, die die ryd Community insgesamt fährt (in der Grafik in blau)
  • Die Anzahl der ryd Fahrer auf den Straßen (in Magenta) sowie
  • Die Durchschnittsgeschwindigkeit, die dabei erreicht wurde (in Gelb)

Analysiert haben wir die Daten im Viertelstundentakt. Wenn ihr in einer Grafik also z.B. 14:00 lest, ist damit die Viertelstunde von 14:00 bis 14:15 gemeint.

Und so sieht ein normaler Sonntag aus:

Betrachtet werden hier die relativen Werte über den Sonntagnachmittag und -abend hinweg, mit dem Wert von 14:00 als 100%. Über den Nachmittag hinweg sind die Werte relativ konstant, ab ca. 18:00 verringert sich die Anzahl der Fahrer und damit auch die gefahrenen Kilometer auf jeweils ca. 81% und 69%. Gleichzeitig steigt die Durchschnittsgeschwindigkeit auf 115% an – wo weniger Fahrer unterwegs sind, kann eben auch schneller gefahren werden.

Mit den Daten als Basis, wie ein ganz normaler Sonntag im Frühsommer verläuft, haben wir den Tag des Deutschlandspiels betrachtet. In der folgenden Grafik haben wir den oben beschriebenen Durchschnitt pro Viertelstunde jeweils als 100% festgesetzt, und dagegen dargestellt, was am Spieltag passiert ist.

Und hier das Ergebnis:

Während bereits am frühen Nachmittag die Anzahl der gefahrenen Kilometer schwankt, liegen die Anzahl der Fahrer und die Durchschnittsgeschwindigkeit anfangs noch voll im Schnitt. Die Anzahl der Fahrer steigt aber in der Folge stark an, bis um 16:15 rund ein Drittel mehr Fahrer auf den Straßen unterwegs sind, als um diese Zeit üblich. Offenbar ist Deutschland auf dem Weg zum Public Viewing, denn es werden viertelstündlich auch bis zu 20% mehr Kilometer zurückgelegt als sonst.

Und wie es uns Deutschen nachgesagt wird, ist man pünktlich zum Spiel vor Ort: bereits vor Anstoß, nämlich ab 16:45, fällt die Zahl der Fahrer sowie der gefahrenen Kilometer drastisch ab. Das setzt sich das Spiel hindurch fort, zwischen 18:30 und 18:45, also in der Schlussviertelstunde des Spiels, liegen beide Werte rund 55% unter dem Durchschnitt. Für diejenigen, die trotz des Spiels im Auto saßen, galt dafür freie Fahrt voraus: bis zu 20% schneller als üblich waren die ryder unterwegs. Im Durchschnitt waren während des Spiels 41% weniger User auf der Straße und es wurde 29% weniger Strecke mit dem Auto bewältigt als an anderen Sonntagen*.

Dafür war die Geschwindigkeit im Schnitt 11% höher. Nach dem Spiel sitzt die Enttäuschung tief und die Feierstimmung ist im Keller, denn die ryd Community macht sich ziemlich fix wieder auf den Heimweg: die Zahl der Fahrer übersteigt den Schnitt vor allem zwischen 19:15 und 20:00 um gut 10% – ist bei dem Ergebnis aber auch kein Wunder. Die Geschwindigkeit war dabei unterdurchschnittlich, auch das passt irgendwie zum Spielausgang.

Wir bei ryd sind jetzt gespannt, was das für die nächsten Spiele bedeutet: hält Deutschland zur „Mannschaft“? Sehen wir dieselben Muster auch nächsten Samstag um 20:00 gegen Schweden? Die Antworten erfahrt ihr nächstes Wochenende in unserer nächsten #Spielanalyse.

Von Simon Schlephorst, 18.06.18

* Unterschiede signifikant mit p < 0.01

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