Auf dem Tisch im Verkehrskeller liegt eine Stadt wie eine schlecht gefaltete Bedienungsanleitung. Rote Stecknadeln, kleine Autos, ein paar Kabel, die schon seit der Kaiserzeit so tun, als wären sie neu. Und irgendwo daneben steht Google Research mit einem sehr höflichen Vorschlag: nicht alle sollen anders fahren. Nur ein paar. Unter zwei Prozent, sagt der Versuch. Der Rest darf weiter glauben, er sei allein auf der Welt.
Das ist der Witz an dieser neuen Stau-Schraube. Sie dreht nicht am großen Pathos von der autonomen Zukunft, sondern an der leisen Stelle, wo Navigationsapps normalerweise nur dem einzelnen Fahrer einen schnelleren Weg suchen. In Googles Versuch wurde der Algorithmus in zehn großen US-Städten so verändert, dass er bei vorher ausgewählten Engpass-Segmenten ähnliche Alternativrouten bevorzugte. Nicht als Zwang, nicht als Sirene, eher als kleiner Messingarm im Kartenkasten: du da, bitte einmal über die Nebenrolle.
Die private Abkürzung trifft den öffentlichen Stau
Die Studie, über die Google Research berichtet und die bei Nature Cities eingeordnet wird, lief sechs Monate lang mit einem sogenannten Switchback-Design: Tage mit angepasstem Routing, Tage mit unverändertem Routing. Dadurch sollte nicht jedes einzelne Auto als Laborhamster durch die Gegend rasseln, sondern die ganze Stadt abwechselnd mit und ohne den kleinen Schubs beobachtet werden.
In der Werkstattsprache der Blechpresse heißt das: Man drückt nicht auf die Hupe, man legt eine Unterlegscheibe unter den Verkehrsfluss. Google nennt als Ergebnis unter anderem rund zwei Prozent höhere Geschwindigkeiten auf den gezielt entlasteten Segmenten. Über alle betroffenen Strecken hinweg waren es im Median etwa 0,35 Prozent, in Spitzenzeiten etwa 0,5 Prozent. Das klingt nach Krümel. Städte bestehen aber aus Krümeln, die morgens um acht alle gleichzeitig brennen.
Besonders hübsch ist die Zumutung an das alte Navigationsversprechen. Bisher flüstert die App: Ich bringe dich am schnellsten durch. Die kooperative Variante flüstert eher: Ich bringe euch alle ein kleines bisschen weniger schlecht durch. Das ist weniger heroisch, aber wahrscheinlich erwachsener. Und natürlich sofort verdächtig, weil erwachsene Systeme gern in Amtsdeutsch enden.
Bayes im Handschuhfach
Für die Auswertung beschreibt Google ein hierarchisches Bayes-Modell, das Stadt- und Stundenmuster gemeinsam betrachtet. Übersetzt: Die Maschine soll nicht jeden Dienstag um 17:05 Uhr so behandeln, als sei er frisch aus dem Ei gefallen. Sie leiht sich Erfahrung aus anderen Städten, Zeiten und Teilgruppen, ohne alles zu einer einzigen grauen Suppe zu pressen.
Da knirscht die interessante Schraube. Wenn Routenplanung nicht nur private Sekunden spart, sondern Netzwerkzustände verteilt, wird die Navigationsapp vom Beifahrer zum leisen Verkehrspolitiker. Kein gewählter, eher so ein unscheinbarer Sachbearbeiter mit API-Zugriff. Genau dort muss man hinschauen: Wer entscheidet, welche Nebenstraße den kleinen Schubs bekommt? Welche Viertel tragen die Umleitung? Wie transparent ist der Hebel, wenn er nur bei einem Bruchteil der Fahrten greift?
Die Blechpresse ist nicht dagegen, wenn weniger Blech im Stau steht. Sie möchte nur wissen, welcher Schraubenzieher im Handschuhfach liegt. Denn aus zwei Prozent Intervention kann in der Stadt ein spürbarer Effekt werden — und aus spürbaren Effekten wird irgendwann Verwaltung, Produktpolitik oder beides in einem Mantel, der nach Serverraum riecht.
Für heute bleibt das Bild immerhin schön schmutzig: Eine kleine Navigationspresse schiebt ein paar Autos aus dem roten Knoten, die Stadt atmet einen halben Tick leichter, und hinten tropft ein CO₂-Glas weniger beleidigt vor sich hin. Kein Heilsversprechen. Nur ein Stau, der kurz gezögert hat.
Quellen
- Google Research: “The power of collaboration: How we can reduce traffic congestion”
- Nature Cities — Journal-Kontext der von Google genannten Veröffentlichung.