Datenquellen

TransitScore basiert ausschließlich auf amtlichen Fahrplan- und Liniendaten für Deutschland: GTFS-Feeds aus dem DELFI-Verbund und ergänzenden Ländern-Datendrehscheiben. Keine gescrapten Fahrpläne, keine Schätzwerte, keine Crowd-Source-Daten.

Was wir nutzen

QuelleTypAbdeckungRolle im Score
DELFI-BundesweitGTFSDeutschland, inkl. Fernverkehr und regionale VerbündeHaltestellen, Linien, Fahrzeiten – Kern-Input für Erreichbarkeit, Takt, Vielfalt
Regionale Verkehrsverbund-FeedsGTFS (regional)Ergänzend, wenn Verbund-Feeds detaillierter sind als der bundesweite SnapshotPräzisere Abbildung von Takt und Linien in dichten Räumen
GTFS-RT (Realtime)OptionalAusgewählte VerbündeQualitätskontrolle, nicht für Score-Berechnung (Score bleibt planmäßig)

Warum ausschließlich amtliche Daten?

  1. Rechtssicherheit: Die Herkunft jeder Berechnung ist dokumentiert und nachvollziehbar. Kunden können den Datenstand in einem Audit belegen.
  2. Stabilität: Amtliche Feeds haben definierte Aktualisierungszyklen und Qualitätsstandards. Gescrapte Fahrpläne brechen.
  3. Reproduzierbarkeit: Wir können einen Score zu einem vergangenen Stichtag rechnen und erhalten dasselbe Ergebnis (bei identischer Methodik-Version).

Aktualisierung

Die Feeds werden in regelmäßigem Rhythmus neu eingespielt. Jede API-Antwort enthält das Feld data_version mit dem Stichtag des aktuell verwendeten Datenbestandes. Zusätzlich ist methodology_version gesetzt, damit Kunden nach Jahren noch wissen, wie ein archivierter Score berechnet wurde.

Konsequenz für die Kundin oder den Kunden: Wer heute einen Score von 72 für eine Adresse liefert und in zwei Jahren denselben Score zurückrechnet, erhält bei identischem Methodik-Stand dasselbe Ergebnis. Für Bewertungen mit Rechtscharakter (z. B. Reporting) ist das entscheidend.

Datenqualitäts-Kontrolle

  1. Schema-Validierung: Jeder Feed wird gegen das GTFS-Schema geprüft; ungültige Dateien werden nicht eingespielt.
  2. Plausibilitätsprüfung: Statistische Kennzahlen (Anzahl Haltestellen, Linien, Trips/Tag) werden gegen den Vorstand des vorherigen Feeds verglichen; Abweichungen über 20 % triggern ein manuelles Review vor Produktivschaltung.
  3. Spot-Checks: Ausgewählte Haltestellen in Großstädten dienen als Sanity-Check. Rückläufige Taktzahlen werden plausibilisiert (Fahrplanwechsel, Sonderverkehre).

Was wir nicht tun

Auf einen Blick

Stand: 2026-04-19