In immer mehr Städten/Agglomerationen finden sich Verleihfahrradsysteme. Private Anbieter und Anbietergemeinschaften stellen im Sinne der Sharing Economy Fahrräder zur gemeinsamen bzw. abwechselnden Nutzung zur Verfügung. Dabei kommen sowohl stationsgebundene Systeme als auch free-floating Ansätze zum Einsatz. Häufig sind die Angebote auf die Innenstädte beschränkt, teilweise gibt es geschlossene (Sub-)Systeme in Rand- und/oder Insellagen. Je nach Kommune gibt es einen oder teilweise auch mehrere Anbieter/Betreiber von Verleihfahrrädern. Der Markt an Anbietern wächst kontinuierlich. In Berlin gab es zwischenzeitlich acht Anbieter, die ihre Verleihfahrräder parallel und untereinander konkurrierend anboten, im September 2018 sind es sechs Betreiber.

Den politischen und verwaltungsseitigen Umgang mit Verleihfahrrädern in Städten  hat die Agora Verkehrswende in ihrer Publikation „Bikesharing im Wandel – Handlungsempfehlungen für deutsche Städte und Gemeinden zum Umgang mit stationslosen Systemen“ adressiert. Dort wird richtig festgestellt, dass „[d]er reale Nutzen der neuen Systeme für das städtische Verkehrssystem […] derzeit nur schwer empirisch messbar“ (S. 13) ist. Konsequenterweise wird eine Befassung mit den verfügbaren Daten zu Bikesharing und deren Analyse die bisher getroffenen qualitativen Aussagen ergänzen.

Im Rahmen dieses Projekts erfasse ich für die deutsche Hauptstadt erstmals und soweit die Datenzugänglichkeit gewährleistet ist, wie viele Leihfahrräder der verschiedenen Betreiber den Nutzenden zur Verfügung stehen. Ich analysiere mittels GIS, wie dicht die Räder sich ballen oder verteilen, wie weit sie von Bahnhöfen entfernt stehen und ob sie sich in gewissen Zeiträumen bewegen oder stehen bleiben und nicht genutzt werden.

Ziel ist es, sich auf diese Weise Fragen der nachhaltigen Mobilität, dem Mobilitätsangebot und dem Thema Intermodalität empirisch zu nähern. Für eine geplante Broschüre unterstütze ich die Visualisierung mit Karten- und Diagrammentwürfen und liefere die entsprechenden Textbausteine für die Datenanalyse.