Hintergrundinformationen zum Projekt, Methodik, Limitationen und Quellen.
Der Entwickler dieses Projektes bin ich Lukas Tenbrink — ein Datenwissenschaftler und Programmierer aus München. Ich hatte vor, mit meiner Freundin zusammen zu ziehen. Aber die Wohnlage in München ist nicht nur teuer, sondern auch komplex. Um die Stadtteile (und den "Speckgürtel") wirklich zu verstehen, braucht man schon mehr als nur den Mietspiegel. Naiv wie ich bin dachte ich mir "das wird sicher ein schnelles Abendprojekt" - die Daten waren schnell beisammen (ausnahmsweise danke KI) und ich hatte eine Karte. Leider zerbrachen bei genauerem Hinsehen alle Teile, also musste ich noch mal ran. Über 100 Stunden später hatte ich endlich etwas, das tatsächlich aussagekräftig war. Zu dem Zeitpunkt hatten dann schon 3 Freund*innen eigenes Interesse an der Karte bekundet — also dachte ich mir, dann kann ich es ja auch gleich öffentlich hochladen. Naja, und jetzt bist Du hier :)
Ich baue diese Software in meiner Freizeit, und biete sie kostenlos an. Wenn Du die Entwicklung unterstützen möchtest, besuche gerne meine Sponsorseite auf GitHub! <3
Die Karte vergleicht Wohnorte rund um München entlang von gut einem Dutzend messbarer Ebenen — Miete, Anbindung, Lärm, Grün und mehr. Was sie nicht kennt: Jobs, die Menschen, die Schulqualität, das Gefühl einer Straße. Über die Regler stellst du selbst ein, wie viel jede Ebene zählt; die Fragen am Anfang setzen nur einen Startpunkt.
Passt ein Wert nicht zu deinem Eindruck, liegt das fast immer an einem von zwei Dingen: Der Karte fehlt ein Faktor, der dir wichtig ist — oder die Daten sind an dieser Stelle grob (die Miete etwa ist teils nur auf Kreisebene geschätzt). Eine Wertung ist deshalb kein Urteil über einen Ort, sondern ein Vergleich entlang weniger zählbarer Größen.
Jede Ebene ergibt eine Punktzahl zwischen 0 und 1 — gemessen an festen Bezugspunkten wie deinem Budget oder deinem Zeitbudget, nicht am Durchschnitt der Region. Ein Ort ist also gut oder schlecht für sich, nicht bloß im Vergleich zu den anderen.
Aus den Ebenen entsteht die Gesamtwertung so, dass sich Stärken und Schwächen nicht beliebig aufrechnen lassen: Eine einzelne große Schwäche — etwa eine Miete weit über deinem Budget — zieht den Ort spürbar herunter, auch wenn sonst alles stimmt. Wie streng diese Verrechnung ausfällt, regelt der Schieber „Verrechnung"; wie viel jede Ebene zählt, die Gewichts-Regler.
Die Farben auf der Karte zeigen relative Unterschiede, keine festen Werte: Der Farbverlauf wird über die Spanne der meisten Orte gestreckt, damit du Unterschiede überhaupt erkennst. Grün heißt „im oberen Bereich", nicht „Bestwert" — die genaue Punktzahl steht im Tooltip, an der Wertung selbst ändert die Farbe nichts.
Was jede Ebene misst, woraus — und wo sie an ihre Grenze stößt. Wie du eine Ebene einstellst und gewichtest, steht im Tooltip ihres Reglers auf der Karte.
Geschätzte Kaltmiete bei Neuanmietung gegen dein Budget. Grundlage sind die Mieten aus dem Zensus 2022, je Gemeinde auf das Marktniveau 2026 hochgerechnet — diese Hochrechnung teils nur auf Kreisebene, also lokal grob.
Routing mit deinen Verkehrsmitteln zu deinem Lebensmittelpunkt, Tür zu Tür samt Wartezeit, über Fahrplandaten (gtfs.de) und das Straßennetz von OpenStreetMap. Es zählt der beste deiner Wege; weitere geben nur Bonus. Das Ziel wählst du selbst: eine bestimmte Stadt, oder »irgendeine (Groß-)Stadt«, wenn du flexibel bist — dann wird die beste erreichbare Stadt bewertet, gewichtet nach ihrer Größe. Welche Jobs es dort gibt, kennt die Karte nicht.
Wie gut der Ort an Bus & Bahn liegt, zielunabhängig. Aus Abfahrten pro Tag und Linienvielfalt in Laufweite (Fahrplandaten gtfs.de), S-Bahn, U-Bahn und Tram doppelt gezählt. Misst das Angebot, nicht ob es dich an dein Ziel bringt.
Erreichbarkeit von sieben Kategorien, von Nahversorgung bis Schule (Daten: OpenStreetMap). Je Kategorie zählen die Entfernung des nächsten Angebots und ein kleiner Bonus für Auswahl; bei Kita und Schulen der Weg des Kindes (zu Fuß/Rad), nicht deiner. Misst Erreichbarkeit, nicht Qualität — und OpenStreetMap kann Angebote übersehen.
Wie grün die nähere Umgebung ist (etwa 500 m). Aus Satellitendaten (ESA WorldCover) für Bäume, Wiesen und Wasser, ergänzt um Stadtgrün aus OpenStreetMap (Parks, Alleen), das der Satellit zwischen Häusern übersieht. Private Gärten in Villenvierteln bleiben die Lücke.
Aus amtlichen Lärmkarten (EU-Umgebungslärm; Umweltbundesamt und Eisenbahn-Bundesamt) für Straßen-, Bahn- und Fluglärm, akustisch zusammengezählt. Kleine Straßen unter der Kartierungsschwelle nur grob über ihre Nähe geschätzt; Industrie- und Tramlärm fehlen.
Ob du mit dem Rad schnell ins Grüne kommst — gewertet wird der beste erreichbare Ort: Wald, See, Fluss, Hügel oder Aussichtspunkt (Satellitendaten, Geländemodell, OpenStreetMap). Näheres zählt mehr, ein großes zusammenhängendes Naturgebiet mehr als ein einzelner kleiner Fleck. Hügelige Natur zählt etwas mehr, vielbesuchte etwas weniger — der Andrang an berühmten Seen ist aber nicht erfasst.
Aus europaweiten Hochwasser-Tiefenkarten (JRC/Copernicus) für mehrere Wiederkehrzeiten (alle 10 bis 500 Jahre). Daraus eine Risiko-Schätzung „wie oft × wie tief" (erwartete jährliche Betroffenheit): häufige, tiefe Überflutung zählt stark, nur im Extremfall leicht. Nur Flüsse mit größerem Einzugsgebiet sind modelliert — kleine Bäche und Starkregen fehlen; Deiche werden nicht berücksichtigt (geschützte Ufer zeigen Restgefahr); fehlende Daten heißen hier „sicher".
Aus der Bayerischen Denkmalliste, historischen Objekten (Burgen, Stadtmauern, Kapellen …), öffentlicher Kunst und einer gewachsenen, organischen Straßenführung (OpenStreetMap) — eine verwinkelte Altstadt zählt mehr als ein Reißbrett-Raster. Schon eines davon reicht; ein Kunstviertel zählt wie eine Altstadt. Pro Einwohner gewertet, damit kleine historische Städte mithalten. Misst Vorhandensein, nicht Schönheit; OpenStreetMap ist auf dem Land lückenhaft.
Anteil der Haushalte mit verfügbarem schnellem Internet — ab 100 Mbit/s als ausreichende Schwelle, plus Bonus für Gigabit und Glasfaser (Breitbandatlas der Bundesnetzagentur). Zählt die Verfügbarkeit, nicht den real gebuchten Anschluss; der Glasfaser-Ausbau ist blockweise lückig.
Mehr Sonne, weniger Regen — langjähriges Mittel (1991–2020) des Deutschen Wetterdiensts. Temperatur und Schneetage sind Geschmackssache und darum nicht gewertet, sondern nur als Info im Karten-Tooltip.
Zwei Vorlieben, keine Qualitäten (Daten: Zensus 2022): wie nah Bebauungsdichte und Durchschnittsalter der Nachbarschaft an deinen Wünschen liegen. Die Dichte zählt je km² bewohnter Fläche, nicht je Wabe (so heißen die Sechsecke der Karte), damit der bebaute Stadtrand nicht als Land durchgeht. Beide bewerten nur die Vorliebe — was Dichte im Alltag bedeutet, messen schon ÖPNV, Einkaufen, Freizeit und Grün.
Diese Lücken sind Absicht. Eine Ebene kommt nur dann hinzu, wenn sie sich fair und flächendeckend messen lässt.
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Jede Datenquelle mit den Ebenen, in die sie einfließt.