Das ist genau nach meinem (Geo-)Geschmack. Man nehme erstens die freien Daten aus dem OpenStreetMap-Projekt [1], die ja von 1000den Mappern fleißig erfasst werden. Das einzelne Objekt wird jedoch häufig nur von einem oder wenigen Mappern erfasst und aktualisiert, meist 100% auf den Punkt, mitunter nicht ganz. Und dann vergleiche man zweitens diese Daten mit wirklichen Massendaten, hier aus Strava [2]. Die Strava-Daten tausender Läufer, Radfahrer und Wanderer sind ja aus OSM-Sicht quasi nebenbei verfügbar. Und man wird an vielen Stellen wunderbare Übereinstimmung erleben, aber man findet auch die Stellen, wo es eine Differenz gibt und genau dort kann man dann die OSM-Daten verbessern und alle gewinnen.

User UrbanRoaming [3] lässt uns in seinem Blog-Beitrag “Strava Workouts Make OpenStreetMap Stronger” [4] an der Analyse teilhaben. Verschiedenen Anwendungsfälle werden gezeigt, falsch ausgerichtete Pfade, fehlende Pfade und versperrte Wege.

Gefunden in der OSM-Wochennotiz 780 [5]

[1] … https://www.openstreetmap.org/
[2] … https://www.strava.com/
[3] … https://www.openstreetmap.org/user/UrbanRoaming/
[4] … https://www.openstreetmap.org/user/UrbanRoaming/diary/406952
[5] … https://weeklyosm.eu/de/archives/18001