Internationales Verkehrswesen (70) 1 | 2018 59 Wissenschaft MOBILITÄT Entwicklung eines Bewertungsmodells für die Fahrradfreundlichkeit von Stadtteilen am Beispiel Berlin Radverkehr, Fahrradfreundlichkeit, quantitatives Bewertungsmodell, Stadtteilebene, Verkehrsplanungserhebungsmethode Erhebungsmethoden in der Evaluation des Radverkehrs nutzen kaum das verfügbare Open-source-Datenangebot, um raumübergreifende, vergleichende Analysen zur Situation der Fahrradfreundlichkeit zu erheben. Im Rahmen der Untersuchung für ein quantitatives Bewertungsmodell zur Messung der Fahrradfreundlichkeit (beeinflussende Faktoren zur Nutzung des Rads) wurden beeinflussende Faktoren identifiziert, Quellen benannt, Bewertungen der Bedeutsamkeit im Modell durchgeführt und Skalierungen durchgefüahrt, um am Beispiel Berlin demonstrativ auf Ebene von Planungsräumen erste Erkenntnisse dazu zu sammeln. Sven Hausigke M it dem Ziel Deutschlands, den CO 2 -Ausstoß bis 2030 um 40 % gegenüber 1990 im Verkehr zu senken (vgl. BMUB 2016), muss eine Wende in der Verkehrsplanung hin zur Verkehrsvermeidung und Nutzung emissionsfreier Verkehrsmittel stattfinden. Die technischen Innovationen reichen nicht aus, da die Fahrleistungen mit dem Auto weiter zunehmen. Diese Aufgabe bewegt immer mehr Städte und Gemeinden dazu, bessere Bedingungen für den raumsparenden, gesunden und umweltschonenden Fuß- und Radverkehr zu schaffen. In den letzten Jahren hat sich der Anteil des Radverkehrs am Modal Split fast überall in Deutschland konstant erhöht (vgl. BMVI 2014), worauf die Bundesregierung mit dem Nationalen Radverkehrsplan sowie viele Städte und Gemeinden mit Radverkehrsstrategien reagiert haben. Allerdings mangelt es in der Radverkehrsplanung an standardisierten Evaluationsmethoden und Kriterien zur Bewertung des Status Quo. Viele Untersuchungen basieren auf qualitativen Einschätzungen, wie dem Copenhagenize Index für Städte weltweit 1 , oder auf Befragungen, wie dem ADFC Fahrradklimatest in Deutschland 2 . Die qualitativen Bewertungsmethoden sind ein guter Ansatz, um die Situation für Fahrradfahrende intuitiv einschätzen zu können, allerdings werden dadurch spezifische Faktoren teilweise über- oder unterschätzt und die Bewertung anhand weicher, teilweise nicht vergleichbarer Faktoren und deren Ausprägungen vorgenommen. International gibt es erste Ansätze quantitativer Evaluationsmethoden auf Grundlage weniger, quantifizierbarer Faktoren, die eine Bewertung der Bikeability (englisches Synonym für Fahrradfreundlichkeit) zulassen (vgl. Bike Score™). Da Städte aber sehr heterogen sind, gibt es in den einzelnen Stadtteilen Unterschiede in den Bedingungen für die Fahrradnutzung, die bei der Bewertung für die gesamte Stadt übergangen werden. Wichtig ist es, zunächst zu klären, wie sich die Fahrradfreundlichkeit in Bezug auf Stadtteile definiert. Die Fahrradfreundlichkeit von Stadtteilen definiert sich durch die Fähigkeiten der urbanen Umwelt, anhand bestimmter Eigenschaften den Fahrradverkehr zur Wahl des persönlichen Verkehrsmittels für Menschen zu begünstigen, indem physisch wie auch psychisch wichtige Rahmenbedingungen für die sichere, schnelle, effektive und komfortable Nutzung des Fahrrads gegeben sind. Für die Identifizierung der beeinflussenden Eigenschaften in einem quantitativen Bewertungsmodell wurde im ersten Schritt eine Literaturanalyse von Studien vorgenommen (vgl. Bild 1), in der alle potenziellen Faktoren mit Einfluss auf die Wahl des Fahrrads als Verkehrsmittel erfasst wurden. Die Untersuchung ergab 37 Faktoren mit einem nachgewiesenen oder hochwahrscheinlichen Einfluss auf den Menschen zur Nutzung des Fahrrads für die Fortbewegung. Neben der quantifizierbaren Messbarkeit und Eindeutigkeit des Einflusses pro oder kontra der Fahrradnutzung müssen die Faktoren das Merkmal markant unterschiedlicher Ausprägungen in verschiedenen Internationales Verkehrswesen (70) 1 | 2018 60 MOBILITÄT Wissenschaft Stadtteilen im Untersuchungsraum Berlin erfüllen. Faktoren, die durch diese Bedingungen ausgeschlossen wurden, waren beispielsweise die Attraktivität der gebauten Umwelt (nicht quantifizierbar), Einkommen der Bürger (widersprüchlicher Einfluss, da Menschen mit hohem wie auch niedrigem Einkommen das Fahrrad nutzen) oder das Wetter (ist innerhalb einer Stadt nahezu gleich). Für alle Faktoren wurden in Berlin Datenquellen unterschiedlicher Qualität erschlossen, die in Tabelle 1 dargestellt werden. Noch sind nicht alle Datensätze flächendeckend für Berlin, vollständig detailliert in allen Attributen, öffentlich zugänglich. Sie basieren teilweise auf Crowdsourcing-Daten aus OpenStreetMap oder BBBike mit ungewisser Reliabilität, Repräsentativität und Objektivität, sodass derzeit nur für Teilbereiche der Stadt alle notwendigen Kriterien zur Untersuchung mit diesem Modell erfüllt wurden. Berlin wurde zur Analyse der Stadtteilräume in 447- Planungsräume als Teil der „Lebensweltlich Orientierten Räume“ von Fachverwaltungen des Senats, den Bezirken und dem Amt für Statistik Berlin-Brandenburg aufgeteilt, die ein städtebaulich funktional zusammenhängendes Gebiet mit ca. 7500 Einwohnern darstellen. Auf dieser Ebene wurde die Untersuchung durchgeführt. Für die Analyse der Verteilung von räumlichen Attributen wurde ArcGIS Version 10.5 genutzt und bei bereits aggregierten Daten zur Verteilung auf Planungsraumebene wurde Microsoft Excel für die Berechnungen verwendet. Wenn Daten auf höherer Ebene als die der Planungsräume vorlagen wie z. B. beim Modal Split-Anteil, wurden die Daten auf der höheren Ebene des Alt-Bezirks dem Planungsraum als Teilfläche zugewiesen. Damit die Bedeutung jedes einzelnen Faktors auf die Fahrradfreundlichkeit adäquat im Bewertungsmodell dargestellt wird, wurde ein Online-Befragungsbogen mit Expert des Radverkehrs in Berlin durchgeführt. Dieses Vorgehen ermöglicht es, die ungleiche Anzahl an beschreibenden Faktoren pro Themenfeld auszugleichen und den Einfluss an Faktoren mit unterschiedlicher Bedeutung für die Wahl des Fahrrads als Verkehrsmittel für die Bewertung intersubjektiv zu beurteilen. Die gewählte Expertise bestand aus dem beratenden Gremium der Berlin Radverkehrsplanung - dem FahrRat Berlin - sowie den Mitgliedern der Berliner Fahrradinitiativen, die sich für bessere Bedingungen im Radverkehr engagieren. Um nicht alle 37 Faktoren in einem Schritt bewerten zu lassen, wurden die Faktoren zunächst einem Themenfeld zugeordnet, das den Einfluss auf den Radverkehr in übergeordneten Sachgebieten beschreibt (vgl. Tabelle 1 und Bild 2). Die Themenfelder decken die drei Dimensionen des Einflusses auf die Fahrradfreundlichkeit in der Stadt- und Verkehrsplanung ab: der Mensch, die gebaute Umwelt und die Mobilität. Die Teilnehmenden des Online- Befragungsbogens mussten den Themenfeldern zunächst eine Bedeutung für die Bewertung der Fahrradfreundlichkeit in Berlin zuordnen, die über eine zehnstufige Likert-Skala erhoben wurde. Anschließend wurden die einzelnen Faktoren der jeweiligen Themenfelder bewertet, damit eine Übersichtlichkeit an zu bewertenden Faktoren für die Befragten bei der Beantwortung gewährleistet wird. Die Bewertung der Bedeutung wurde aber nur für Berlin erhoben und hat somit keinen Anspruch auf eine allgemeingültige Bewertung in allen anderen Städten. Die Ergebnisse der Bewertung zur Bedeutung der Faktoren für die Fahrradfreundlichkeit sind ebenfalls Tabelle 1 zu entnehmen. Als letzter Schritt für die Bewertung der Fahrradfreundlichkeit wurde eine Skalierung der quantitativen Faktoren vorgenommen (vgl. Bild 1). Die Skalierung teilt ein, welche Ausprägung eines Faktors als positiver Einfluss für die Fahrradfreundlichkeit bewertet werden kann. Die Wahl der Skalierung ist ein entscheidendes Kriterium für die abschließende Punktevergabe, woraus die Entscheidung zu entnehmen ist, ob ein Stadtteil fahrradfreundlichere Bedingungen hat oder nicht. Bild 1: Schematischer Ablauf des quantitativen Bewertungsmodells Internationales Verkehrswesen (70) 1 | 2018 61 Wissenschaft MOBILITÄT Faktor Beschreibung Datenquelle Erhebungszeitraum Bewertung Bedeutung Themenfeld Radverkehrsinfrastruktur 31% Radverkehrsinfrastrukturlänge Radverkehrsinfrastruktur pro bebauter Siedlungsfläche im Stadtteil FISBroker: Radverkehrsanlagen (SenWEB 2015) 2015 4,65% Typ der Radverkehrsanlage Anlagentypen (Fahrradweg, Radfahrstreifen etc.) bewertet nach Verkehrsfluss und -sicherheit FISBroker: Radverkehrsanlagen (SenWEB 2015) 2015 4,96% Knotenpunktdichte Vernetzung der Wege für die Maschenweite des Verkehrsnetzes FISBroker: Detailnetz Straßenabschnitte (SenWEB 2016a) 2016 4,34% Öffentliche Fahrradstellplätze Anzahl der Stellplätze im Stadtteil mit besonderer Gewichtung von Anlagen an ÖPNV- Haltestellen Straßenbefahrung SenUVK (VISS 2017) 2017 4,03% Wegeführung an Kreuzungen Anlagentypen (Fahrradschleuse, Radfahrerfurt) bewertet nach Verkehrssicherheit FISBroker: Radverkehrsanlagen (SenWEB 2015) 2015 4,65% Fahrradleihstation Anzahl an Leihstationen im Stadtteil OSM (SenWEB 2016b), Standorte Leihradstationen (Call a Bike 2017, Nextbike 2017) 2016/ 2017 1,86% E-Bike-Ladestationen Anzahl an Leihstationen im Stadtteil und naher Umgebung (geringe Stationsdichte in Berlin) Standorte E-Ladestationen für Fahrräder (internetstores GmbH 2017, KELAG-Kärntner 2017) 2017 1,55% Fahrradwerkstätten Anzahl von Fahrradwerkstätten und Fahrradpumpen im Stadtteil OSM Standorte (SenWEB 2016b) 2016 2,17% Wegebeschilderung Anzahl an beschilderten Fahrradrouten im Stadtteil Stand der Fahrradwegweisung (SenUVK 2017a) 2017 2,79% Themenfeld Verkehrssicherheit 25% Unfallhäufigkeit mit Radfahrenden Existenz von tödlichen Unfällen und Anzahl an Verkehrsunfällen mit Radfahrenden im Stadtteil Verkehrsunfallstatistik (Der Polizeipräsident in Berlin 2017), Geisterräder (ADFC 2017) 2016/ 2017 3,75% Ein- und Ausfahrten zu-Grundstücken potenziell kreuzender Autoverkehr; Ein- und Ausfahrten pro Länge des Straßennetzes mit besonderer Gewichtung bei kreuzenden Radverkehrsinfrastrukturen Straßenbefahrung SenUVK (VISS 2017) 2017 3,5% Straßenbegleitendes Parken Sicherheitsrisiko durch öffnende Türen und verhinderte Sichtbeziehung; Anteil an Radverkehrsinfrastrukturen mit unmittelbarer Distanz zu Parkstreifen und -buchten Straßenbefahrung SenUVK (VISS 2017) 2017 4% Anzahl an PKW-Fahrten auf der Straße Wahrnehmung Unfallrisiko; Anteil an Straßen mit erhöhten PKW-Verkehrsaufkommen im Stadtteil Verkehrsmengen Umweltatlas (SenSW 2017a) 2014 3,5% Anzahl an LKW-Fahrten auf der Straße Wahrnehmung Unfallrisiko und Unfallfolgen; Anteil an Straßen mit erhöhten Lkw-Verkehrsaufkommen im Stadtteil Verkehrsmengen Umweltatlas (SenSW 2014) 2014 3,5% Straßen mit Geschwindigkeitsbegrenzung Wahrnehmung Unfallrisiko und Unfallfolgen; Anteil an Straßen mit Geschwindigkeitsbegrenzung bewertet nach Maximalgeschwindigkeit im Stadtteil FISBroker (SenWEB 2015) 2015 3,75% Beleuchtete Wege Verkehrssicherheitsrisiko nachts und allgemeines Sicherheitsgefühl; Anteil schlecht beleuchteter Radverkehrsanlagen (zu hohe Distanz zur nächsten Lichtanlage) im Stadtteil FISBroker (SenWEB 2016c) 2016 3% Themenfeld Gesundheit und Erholung 8% Baumdichte Erholungswirkung Grünanlagen; Anzahl Bäume in naher Distanz zu Radverkehrsanlagen im Stadtteil FISBroker (SenWEB 2017) 2017 1,68% Grünflächenanteil Erholungswirkung Grünanlagen; Grünflächenanteil im Stadtteil mit besonderer Gewichtung von Anlagen in Fahrradinfrastrukturnähe FISBroker (SenWEB 2016d) 2016 1,76% Lärmpegel gesundheitsschädliche Beeinträchtigung; Höhe der teilräumlichen Lautstärke im Stadtteil Strategische Lärmkarte (SenSW 2017b) 2016 2% Luftbelastung gesundheitsschädliche Beeinträchtigung; Höhe der teilräumlichen Luftschadstoffkonzentration im Stadtteil Verkehrsbedingte Luftbelastung (SenWEB 2016e) 2015 2,56% Themenfeld soziales und verkehrliches Umfeld 10% Fahrradverfügbarkeit pro HH potenzielle Nutzung des Fahrrads; Anzahl an Fahrrädern pro Einwohner_in im Stadtteil SrV 2013 (SenUVK 2017b) 2013 1,6% Autoverfügbarkeit pro HH potenzielle Präferenz des Autos; Anzahl an Autos pro Einwohner_in im Stadtteil Fahrzeuganmeldungen (AfS BBB 2017a) 2015 1,3% Modal Split-Anteil Fahrradfahrende soziale Akzeptanz der Fahrradkultur; Anteil des Radverkehrs am Modal Split im Stadtteil SrV 2008 (SenStadt 2011) 2008 1,7% Internationales Verkehrswesen (70) 1 | 2018 62 MOBILITÄT Wissenschaft Dementsprechend muss in der Unterteilung, ab wann und wie viele Punkte vergeben werden, transparent und nachvollziehbar eine realitätsgetreue Lösung erarbeitet werden. Die Durchführung bei den einzelnen Faktoren für das aufgestellte Bewertungsmodell basiert auf unterschiedlichen, faktoradäquaten Systemen von absoluten und relativen Bewertungen für den Untersuchungsraum Berlin mit maximal 3 und minimal 0 Punkten pro Faktor. Ein absolut zu unterteilender Faktor ist beispielsweise die Luftverschmutzung, bei der gesundheitsschädliche Belastungsgrenzen von Emissionen definiert wurden. Die Unterteilung anhand von Absolutwerten ist allgemeingültig und somit weder an den Ort noch an die subjektive Wahrnehmung von Personen gebunden. Leider gibt es nur noch Lärm mit einer weiteren absoluten Einteilung, ab wann Ausprägungen gut oder belastend für die Radfahrenden in einem Stadtteil sind. Relativ zu bewertende Faktoren geben durch ihre Ausprägung keinen eindeutigen Hinweis, ob sie für die Fahrradfreundlichkeit gut oder schlecht sind, sondern beziehen sich auf die Ausprägungen im Raum und werden durch die durchschnittliche Verteilungsdichte oder den Vergleich mit anderen Stadtteilen in Berlin bewertet. Faktor Beschreibung Datenquelle Erhebungszeitraum Bewertung Bedeutung Altersklassenverteilung Junge Menschen fahren häufiger Fahrrad; Anteil von Menschen im Alter von ca. 6 bis 25 Jahren im Stadtteil Einwohnermeldestatistik (AfS BBB 2017b) 2016 1,3% Fahrraddiebstähle Wahrnehmung Sicherheitsrisiko; Anzahl an Fahrraddiebstählen im Stadtteil Kriminalitätsatlas (Abgeordnetenhaus Berlin 2015, Der Polizeipräsident in Berlin 2015) 2014 1,6% leerstehende Gebäude und freie Grundstücke (Sicherheit durch Beobachtung) Wahrnehmung allgemeines Sicherheitsgefühl und Ästhetik; Anzahl leerstehender Gebäude und Anteil unbewohnter Flächennutzungen im Stadtteil nicht bewohnte Grundstücke (SenWEB 2016b), Meldung leerstehender Gebäude (openBerlin e.V. 2017) 2016/ 2017 0,8% Höhe der Autonutzungsgebühren Finanzielle Belastung des Autoverkehrs; Anteil an gebührenpflichtige Parkflächen, Straßen mit Maut und Umweltzone im Stadtteil Parkraumbewirtschaftungszonen (SenUVK 2017c), Umweltzone (SenSW 2017c), Maut (Bundesanstalt für Straßenwesen 2017) 2016/ 2017 1,7% Themenfeld Komfort und Fahrgeschwindigkeit 16% Oberflächenbeschaffenheit der Radverkehrswege Oberflächentypen (Asphalt, Kopfsteinpflaster, Naturwege etc.) bewertet nach Verkehrsfluss und -sicherheit Fahrradwegkartierung (BBBike 2017) 2017 4,64% Lichtsignalanlagen Wartezeiten als Behinderung des Verkehrsflusses; Anteil an Lichtsignalanlagen pro Verkehrsknotenpunkt im Stadtteil OSM Standorte ( SenWEB 2016b), Fahrradwegkartierung (BBBike 2017) 2016/ 2017 4% Fahrradweghindernisse Anzahl an Meldungen zu Verkehrshindernissen (Müll, Baustellen etc.) für den Radverkehr im Stadtteil Mängelmeldungen (Ordnungsamt Berlin 2017) 2017 4,64% Topographie Durchschnittliche Gefälle im Stadtteil Geländehöhen (SenWEB 2009) 2009 2,72% Themenfeld Nahziele (gemischte Stadtnutzung) 10% ÖPNV-Haltestellendichte Potenzielle Nutzung des Umweltverbunds; Dichte von Haltestelle pro bebauter Siedlungsfläche im Stadtteil OSM Standorte ( SenWEB 2016b) 2016 1,6% Einwohnerdichte Ortsnaher Quell- und Zielverkehr bewertet in Zusammenhang mit Arbeitsplatz- und Versorgungseinrichtungsdichte; Bewohner_innen pro bebauter Siedlungsfläche im Stadtteil Einwohnermeldestatistik (AfS BBB 2017b) 2016 1,8% Arbeitsplatzdichte Ortsnaher Quell- und Zielverkehr bewertet in Zusammenhang mit Einwohner- und Versorgungseinrichtungsdichte; sozialversicherungspflichtig Beschäftigte pro bebauter Siedlungsfläche im Stadtteil Unternehmensregister (AfS BBB 2016) 2016 1,7% Versorgungseinrichtungsdichte Ortsnaher Quell- und Zielverkehr bewertet in Zusammenhang mit Einwohner- und Arbeitsplatzdichte; Einrichtungen der Versorgung, Gesundheit, Kultur und Bildung pro bebauter Siedlungsfläche im Stadtteil OSM Standorte ( SenWEB 2016b) 2016 1,8% Erdgeschossnutzung Geschäfte und Dienstleistungen zur Attraktivität und Interaktion; Anzahl Geschäfte im Erdgeschoss pro bebauter Siedlungsfläche im Stadtteil OSM Standorte ( SenWEB 2016b) 2016 1,6% Sehenswürdigkeiten Quell- und Zielverkehrs aus fahrradtouristischer Nutzung; Anzahl an Fotos im Stadtteil flickr-Fotos (SenSW 2016) 2016 1,5% Fahrradfreundlichkeit 100% Tabelle 1: Übersicht der im Projekt bewerteten Faktoren in den sechs Themenfeldern Grüner Faktor: positiver Einfluss auf Fahrradfreundlichkeit bei hoher Ausprägung Roter Faktor: negativer Einfluss auf Fahrradfreundlichkeit bei hoher Ausprägung Gelber Faktor: Einfluss auf Fahrradfreundlichkeit abhängig von der Ausprägung des Faktors negativ wie positiv möglich Internationales Verkehrswesen (70) 1 | 2018 63 Wissenschaft MOBILITÄT Beispielsweise sind Fahrradleihstationen für den Radverkehr ein förderlicher Faktor, allerdings gibt es dafür keinen absoluten Wert, wie viele von ihnen einen Stadtteil fahrradfreundlich machen. Durch den Vergleich aller Stadtteile lässt sich feststellen, wie viele es im Durchschnitt aller Stadtteile gibt, um daraus zu schließen, wie viele gut (über dem Durchschnitt) und wie viele schlecht sind (unter dem Durchschnitt). Die Bewertung der Ausprägungen ist damit aber nur in Relation zur Stadt selbst zu sehen und kann nicht für andere Untersuchungsräume außerhalb des Untersuchungsraums übernommen werden. Insbesondere die relative Skalierung von Faktoren beschreibt u. U. noch keinen wirklichen fahrradfreundlichen Zustand, wodurch weitere Untersuchungen für eine objektive Bewertung notwendig werden. Eine letzte Kategorie an Skalierungen ist die ausprägungsabhängige, wie sie beispielsweise bei den Oberflächenbeschaffenheiten der Fahrwege angewendet werden muss. Unterschiedliche Materialien haben entweder einen fördernden Charakter, wie glatte und befestigte Oberflächen beispielsweise in Form von Asphalt und Beton aufweisen, oder aber eine hemmende Wirkung, wie ungeglättetes Kopfsteinpflaster oder Schotter. Final erlaubt die Untersuchung einen ersten Einblick, wie fahrradfreundlich - basierend auf quantitativen Bewertungsfaktoren - einzelne Stadtteile in Berlin sind. Mit den gemessenen Daten wird anhand der Einordnung des Wertes in die Skalierung und die Faktoranpassung durch die Gewichtung ein Score erzeugt, der für alle Faktoren insgesamt maximal 100 Punkte ergibt. Durch die Aufschlüsselung in Themenfelder und einzelne Faktoren erlaubt die Untersuchung, nicht nur den allgemeinen Zustand zu bewerten, sondern ebenfalls Probleme in einzelnen Themenfeldern durch bestimmte Untersuchungskriterien aufzuzeigen. Das komplexe Feld fahrradfreundlicher Bedingungen kann somit in seinen einzelnen Komponenten besser verstanden und daraus folgend situationsangepasster in den unterschiedlichen Räumen betrachtet werden. Für die Anwendung dieser Erhebungsmethode zur Messung der Fahrradfreundlichkeit - die als Bestandteil der Evaluation von Planungsinstrumenten, Erarbeitung von Radverkehrsstrategien oder Monitoring von umgesetzten Radverkehrsförderungsmaßnahmen genutzt werden kann - muss das Modell an die jeweiligen Untersuchungsräume und deren Datenlage angepasst werden. In Berlin besteht für viele Faktoren eine Datengrundlage, die bei anderen Städten mit weniger Datenquellen eine Anpassung der Faktorenauswahl notwendig macht. Allerdings ist mit der aktuellen Datengrundlage in Berlin für das Modell nur eine Anwendung an ausgewählten Planungsräumen möglich, für die alle Daten vorliegen: In Zukunft sollte eine Verbesserung der Datenakquise für eine Gesamtbewertung von Berlin angestrebt werden, um vergleichbare Ergebnisse zu generieren. Die Einzelbewertung aller Faktoren nach ihrer Bedeutung im Fragebogen erlaubt es, jeden Faktor bei fehlender Datenquelle oder geringe Reliabilität aus dem Modell zu entfernen, um mit allen anderen Faktoren eine Bewertung durchführen zu können. Mit den beschriebenen Erhebungsmethoden konnte für die Planungsräume Lausitzer Platz in Friedrichshain-Kreuzberg im Innenstadtbereich von Berlin ein Gesamtscore von 55,01 Punkten und für die Dammvorstadt in Treptow-Köpenick im äußeren Stadtbereich eine Punktzahl von 29,48 berechnet werden. In allen Themenfeldern konnte der Lausitzer Platz eine höhere Bewertung der Fahrradfreundlichkeit als die Dammvorstadt erzielen. Lediglich für die Faktoren Fahrradweghindernisse und Luftbelastung konnte die Dammvorstadt besser abschneiden, sodass für den Radverkehr strukturelle Defizite in der Fahrradfreundlichkeit in diesem Stadtteil am Stadtrand gegenüber dem Stadtteil in der Innenstadt zu erkennen sind. Die Ergebnisse zeigen potenzielle Handlungsfelder innerhalb der Stadtteile auf, die zur Strategie- und Maßnahmenentwicklung individuell durch Ortsanalysen und mithilfe lokaler Experten genauer untersucht werden müssen. Für eine intensivere komparative Analyse von Stadtteilen ist es allerdings vonnöten, mehr Stadtteile zu untersuchen und die Erkenntnisse der einzelnen Faktoren zu validieren sowie die Skalierungen anzupassen. Wenn die Daten vollständig sind, ist es in Zukunft auch möglich, das Modell unter Einspeisung der neuen Datensätze zu automatisieren, sodass eine Fortschreibung für das Monitoring nur einen geringen Aufwand erzeugt. Damit das quantitative Bewertungsmodell in der Praxis angewendet wird, bedarf es genügend personeller Ressourcen und den verkehrspolitischen Willen, damit diese Erhebungsmethode Einzug in die Stadt- und Verkehrsplanung findet. ■ 1 http: / / copenhagenizeindex.eu/ about.html 2 http: / / www.fahrradklima-test.de Bild 2: Drei Dimensionen der Fahrradfreundlichkeit in der Stadt- und Verkehrsplanung Internationales Verkehrswesen (70) 1 | 2018 64 MOBILITÄT Wissenschaft QUELLEN Abgeordnetenhaus Berlin, 17. Wahlperiode (2015): Verfolgt der Senat eine Strategie gegen Fahrraddiebstahl? Drucksache 17/ 15950. http: / / pardok.parlament-berlin.de/ starweb/ adis/ citat/ VT/ 17/ SchrAnfr/ S17-15950.pdf [01.02.2018] ADFC - Allgemeiner Deutscher Fahrrad-Club e. V. (2017): Radverkehr - Sicherheit - Aktionen - Geisterräder. 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Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Institut für Land- und Seeverkehr, Fachgebiet Integrierte Verkehrsplanung, Technische Universität Berlin sven.hausigke@ivp.tu-berlin.de