Aktuelle Verkehrsinfos werden über verschiedene Systeme (auch) ins Netz, auf Apps oder aufs Display im Auto übertragen – welche Bedeutung hat der Verkehrsservice on Air angesichts dessen noch?
Was die reine Informationsanlieferung betrifft, erfüllen Netz, Apps etc. ihren Zweck. Aber keines der Systeme kann aus dem Text der Meldung hinaus Schlüsse ziehen oder beantworten, wie sich zum Beispiel eine Staumeldung auf Zubringerstraßen auswirkt. Denn es kann keine Zusammenhänge herstellen. Folge: Navis lotsen von einem Stau in den nächsten, weil Daten über Ausweichstrecken fehlen.
 
Wie muss sich der Verkehrsservice on Air durch die Tatsache verändern, dass (regionale) Programme heute über das Internet überall auf der Welt gehört werden können?
Ansatz ist der Ausspielweg: Im landesweiten Programm informiert das lineare Medium Radio über long-distance Verkehrsservice, bei der ein Nutzer zum Beispiel Staumeldungen für eine Fernstrecke bekommt. Bei einer Regionalisierung des Programms hingegen, besteht die Möglichkeit ultralokal relevante Meldungen abzurufen.
 
Mit verschiedenen Systemen lassen sich Verkehrswarnmeldungen automatisiert mit Text-To-Speech-Lösungen ins Radioprogramm einspielen. Macht die KI künftig die Verkehrsservice-Redaktion überflüssig?
Text-To-Speech-Systeme können lediglich den Text der offiziellen Verkehrsmeldung akustisch ausspielen, siehe erste Antwort.
 
Welche Bedeutung haben Informationen der Hörer/Nutzer für den Verkehrsservice On und Off Air?
Die Polizei leistet im Flächenland Niedersachsen hervorragende Arbeit. Bei einer Gefahrensituation (Kinder auf der Fahrbahn, Falschfahrer, ungesicherte Unfallstelle) tritt sie allerdings erst als Nachfolger auf den Plan, nachdem Autofahrer die Polizei informiert haben. Hier helfen Anrufe von „Staumeldern“ die Meldekette zeitlich entscheidend abzukürzen.
 
Ferner laden die Beobachtungen vor Ort die Information der offiziellen Meldestelle deutlich auf. Beispiele: die letzte freie Abfahrt vorm Stau, Feuerwehr findet keine Rettungsgasse vor – oder: der Stau löst sich auf. Darüber hinaus stärkt es Bindung zwischen Nutzer und Medium, ähnlich einer Kommentarfunktion hört der Nutzer seine eigenen Informationen zur Meldung im Programm / liest sie in der App; was er hört, entspricht exakt dem, was er gerade im Straßenverkehr erlebt.