Innovationspfad: Mobilitätsdatenerhebung

Aussagekräftige und aktuelle Daten über die Mobilität von Personen bilden die Grundlage für Planung und Politik ebenso wie für die Entwicklung und Evaluierung neuer Mobilitätskonzepte und -lösungen in der Forschung. Faktenbasierte Entscheidungen und wirkungsorientierte Forschung benötigen dafür neue Hilfsmittel, die im Spannungsfeld Kosten/Nutzen und Akzeptanz (z.B. Datenschutz) stehen. Die Entwicklung geeigneter Erhebungsmethoden und technologiegestützter Werkzeuge stellt dabei eine anspruchsvolle Forschungsaufgabe dar.

In den Forschungsförderungsprogrammen IV2Splus/ways2go und Mobilität der Zukunft/Personenmobilität wurden zahlreiche Forschungsprojekte unterstützt, die sich auf unterschiedliche Weise mit dem Erheben, Nutzen und Weiterverarbeiten von Mobilitätsdaten beschäftigen, verschiedene Maßstabsebenen (punktuell/kleinräumig, regional/großräumig) adressieren und sich unterschiedlichster Basistechnologien bedienen.

Mit den Ergebnissen aus den jeweiligen Forschungsprojekten stehen innovative Erhebungswerkzeuge für eine verbesserte Generierung von Grundlagendaten zur Personenmobilität – insbesondere auch im Bereich der nichtmotorisierten VerkehrsteilnehmerInnen – zur Verfügung. Aufgrund der jeweiligen Themenschwerpunkte der einzelnen Projekte erfolgte eine thematische Zuordnung nach folgenden Forschungskategorien:

• Konzeption der österreichischen Mobilitätsdatenerhebungen der Zukunft
• Mobilfunkdaten als Grundlage für Planungsanwendungen
• Erfassungstechnologien für Wege, Verkehrsmittel und Wegezweck
• Personenstromerfassung und -analyse

Das Bild der Mobilität von Personen in Österreich war lange Zeit unscharf. Bis vor Kurzem standen nur veraltete Daten aus dem Jahre 1995 bzw. einzelne Teilerhebungen in den Bundesländern zur Verfügung, die untereinander nur teilweise kompatibel und vergleichbar waren.

Im Rahmen des Forschungsprojekt KOMOD (KOnzeptstudie MObilitätsDaten Österreichs) wurde 2011 der methodische Rahmen und ein „Werkzeugkasten" für eine einheitliche, österreichweite Mobilitätserhebung entwickelt. Die festgelegte Methodik ist in die österreichweite Mobilitätserhebung „Österreich unterwegs 2013/2014" eingeflossen und wurde auch von den Bundesländern als „neuer Standard" übernommen. Die Datenbasis bildet den Referenzrahmen für alle Mobilitätsplanungsanwendungen in Österreich und wird in den nächsten Jahren aktualisiert und weiterentwickelt.

Bereits jetzt wird jedoch in Forschungsprojekten an den nächsten Generationen der Mobilitätsdatenerhebung gearbeitet. Neue Methoden und Technologien zur Verbesserung der Datenqualität, Minimierung des notwendigen Aufwands und Verbesserung der Anwendbarkeit sind im Entstehen.

Die folgenden Projekte liefern z.B. wichtige Anhaltspunkte zur optimalen Ausschöpfung des Erklärungsgehalts der Daten und zeigen Mehrwertpotenziale auf:

• AEIÖU (Ausschöpfung des Erklärungsgehalts In Österreich Unterwegs)
• AEIOU (Anwendungsmöglichkeiten, Erfahrungen, Mehrwertgenerierung und Indikatorenbildung auf Basis von Österreich Unterwegs)
• DISCOVER (Demonstration einer optimalen Nutzung und technologiegestützten Erweiterung von Österreich Unterwegs i.d. Verkehrsplanung)
• Input-ÖU (Mehrwert durch innovative Imputation1und Gewichtung zur Ergänzung nicht berichteter Wege für Österreich Unterwegs)

Unter dem Begriff Mobilfunkdaten wird in diesem Kontext das Einwählen von sich in Bewegung befindenden Mobiltelefonen in Funkzellen verstanden – die englische Bezeichnung lautet „Floating Phone Data". Dadurch, dass mitgeführte Telefone sich bei Eintritt in eine Funkzelle einwählen, können Aussagen darüber getroffen werden, in welchem Ausmaß ein großräumiger Mobilitätsfluss im Verkehrssystem stattfindet. Diesen Effekt haben sich die Projekte dieser Kategorie zu Nutze gemacht, um eine wesentliche Qualitätsverbesserung bei gleichzeitiger Kostenersparnis im Vergleich zu herkömmlichen Erfassungsmethoden zu ermöglichen.

Die Projekte VEROMOBIL (Einsatz von Mobilfunkdaten als Grundlage für Verkehrsmodelle) und SOMOBIL (Serviceverbesserung des Öffentlichen Verkehrs auf mobilitätsorientierter Basis) haben sich zum Ziel gesetzt, das Potential für die Entwicklung eines Planungsmoduls zur Integration einer mobilfunkbasierten Datenerfassung für die Verkehrsmodellierung (VERMOBIL) zu erforschen und für die Optimierung von Angeboten des öffentlichen Verkehrs sowie deren Verknüpfung mit anderen Verkehrsmitteln zu nutzen.

Ziel der Nutzung von Mobilfunkdaten ist es, den bisherigen Erhebungsvorgang mit Zählungen und Befragungen durch die wesentlich effizientere Mobilfunk-Datenerfassung zu ersetzen bzw. die vorhandenen Datengrundlagen zu erweitern.

Zu den Schwerpunkten der beiden Projekte zählen die Verwendung von mobilfunkbasierten Daten bei der Verkehrsmodellierung und die Nutzung und Analyse der Daten für den Planungsprozess im Verkehrswesen.

Eine genaue Erfassung der Wege, der Verkehrsmittelwahl und der Wegezwecke ermöglicht ein tieferes Verständnis des allgemeinen Mobilitätsverhaltens und die Bereitstellung aussagekräftiger Grundgrößen für verschiedenste Anwendungen.

Der Schwerpunkt dieses Bereichs liegt in der detaillierten Erhebung von Mobilitätsdaten mittels aktiver Ortungsmöglichkeiten wie GPS oder per Ortung des Smartphones. Anhand der typischen Merkmale von Verkehrsmodi konnten zudem Algorithmen entworfen werden, die eine Verkehrsmittelidentifikation mit hoher Genauigkeit gewährleisten.

Die Forschung in diesem Bereich reicht von der Erhebung von motorisierten und nichtmotorisierten Verkehrsmitteldaten mittels GPS-Tracker wie etwa in den Projekten:

• MASI-activ (Mobilfunk-gestütztes Erhebungssystem für den Aktivitätenplanungsprozess) und
• MODE (Verfahren zur automatisierten Identifikation motorisierter Verkehrsmittel aus technologiegestützten Mobilitätsdaten) sowie
• MOTION FF (Analyse GPS basierter Mobilitätsdaten zur Etappen- und Verkehrsmittelidentifikation für Fahrrad und Fußgänger)

bis zur Erfassung von Smartphone GPS-Daten im Rahmen der Projekte

• Nemo-Phone (Neue Modelle für Mobilitätserhebungen mit Smartphones),
• SmartMo (Smartphone Mobilitätsbefragungstool),
• Provamo (Prototypen für eine valide und automatisierte Mobilitätserhebung mit mobilen Endgeräten) und
• Ultimo (Identifizierung von multimodalen Lebensstilen mit innovativen Erhebungstechnologien).

Die dabei gewonnen Erkenntnisse sind schließlich in die Entwicklung von prototypischen Erhebungswerkzeugen in Form von Smartphone-Apps mit eingeflossen. Der Mobilitätserhebungs-Dienst „Smart Survey", der eine automatische Aufzeichnung der Wege mit präziser Verkehrsmittelidentifikation und anschließender Auswertung ermöglicht, wird bereits als Praxisanwendung angeboten.

Auf einer Onlineplattform können UserInnen die „Tracks" ihrer zurückgelegten Wege überprüfen und mit weiteren Informationen ergänzen, sodass die Datenbasis weiter verbessert werden kann.

Im Rahmen des Projekts „LF-Datenschutz" wurden rechtliche Aspekte zur Verkehrsdatenerfassung behandelt und „Zehn Gebote des Datenschutzes" abgeleitet.

Damit wird ein konkreter Leitfaden für eine sensible Behandlung datenschutzrechtlicher Aspekte zu Mobilitätsdaten für verschiedenste Planungs- und Anwendungszwecke in der Forschung bereitgestellt.

Aktive Mobilitätsformen wie etwa Radfahren und zu Fuß gehen stellen besonders nachhaltige und daher förderbare Formen der Mobilität dar. Automatisierte Erfassungstechnologien können signifikant verbesserte, planungsrelevante Informationen über Personenströme liefern, z.B. um Bewegungsräume für aktive Mobilitätsformen zu verbessern oder um große Fußgängerströme in Verkehrsinfrastrukturen entsprechend leiten zu können.

Dazu wurden anhand von zwei Projekten innovative Technologien entwickelt, die eine effiziente, witterungsbeständige und verlässliche Datenaufzeichnung ermöglichen.

Das Projekt FlexiCount (Flexible Personenzählmatte für den mobilen Indoor und Outdoor Einsatz) entwickelte eine Personenzählmatte, die speziell auf den Bedarf einer flexiblen Technologie mit geringen Installations- und Wartungskosten von verschiedenen Verkehrsbetreibern (ÖBB, Wiener Linien, Grazer VB, MA46) angepasst ist.

Für die im Projekt SmartCountPlus (Automatische Zählung und Modellierung des nichtmotorisierten Individualverkehrs im Außenbereich) entwickelte, auf 3D-Bildverarbeitung basierende, Zähltechnologie wurde zudem ein fortgeschrittenes Verfahren zur statistischen Modellierung der erfassten Daten für Planungsanwendungen entwickelt.

Mobilitätsdaten liefern einen wesentlichen Beitrag zur Planung der Personenmobilität und werden zukünftig – nicht zuletzt durch neue, datenbasierte Mobilitätsdienstleistungen, Planungs- und Managementaufgaben in komplexen Systemen und der zunehmenden Digitalisierung und Automatisierung im Mobilitätsbereich (z.B. Automatisiertes Fahren, Internet der Dinge) – eine wichtige Rolle spielen.

Mobilitätsdaten in der Planung ermöglichen evidenzbasierte Entscheidungen und tragen damit zur Transformation des Mobilitätssystems bei. Entscheidend wird die Entwicklung neuer Konzepte sein, um BürgerInnen, die Öffentliche Hand und andere Akteure über daten- und informationsbasierte Dienste z.B. für partizipative Prozesse zur Planung und im Bereich Co-Creation zu gewinnen, zu motivieren und zu befähigen (z.B. um die Reorganisationen des öffentlichen Raums für aktive Mobilitätsformen weiter vorantreiben zu können) oder um neue Services zu ermöglichen. Dazu müssen auch neue Möglichkeiten der Zugänglichkeit und Nutzbarkeit von Daten untersucht werden.

Die Erforschung und Anwendung neuer Technologien für den Mobilitätsdatenbereich (z.B. im Bereich der sozialen Medien) können neue Datenquellen erschließen. Umgekehrt bilden Mobilitätsdaten auch die Grundlage für die Nutzung neuer technologischer Möglichkeiten im Bereich Modellierung, Visualisierung und Simulation (z.B. Virtual Reality, Big Data Analysis etc.). Sie sind der Schlüssel für das Verstehen und Steuern eines immer komplexeren Mobilitätssystems. Um systemische Lösungen zu ermöglichen, müssen auch Daten in anderen Anwendungsbereichen (z.B. Gesundheit) zusammen mit Mobilitätsdaten erhoben und integriert werden.

Die steigende Anzahl und Vielfalt neuer Mobilitätsdienstleistungen und Fortbewegungsformen, die immer fließender ineinander übergehen oder integriert genutzt werden, lassen sich jedoch vielfach nicht mehr mit traditionellen Kategorien abbilden (z.B. Kategorie „nicht motorisierter Verkehr" für E-Bikes und E-Scooter, Kategorie „motorisierter Individualverkehr" für automatisierte Beförderungseinheiten für first/last mile). Wachsende Bevölkerungsgruppen wie z.B. MigrantInnen sind in Erhebungen oft unterrepräsentiert. Diese Entwicklungen sollen beispielhaft neue Anforderungen an Mobilitätsdatenerhebungen aufzeigen und müssen in Zukunft mit neuen Methoden und Werkzeugen berücksichtigt werden.

Weiters müssen neben technische Fragestellungen auch stärker Fragen der Akzeptanz und Datensicherheit näher beleuchtet werden und es braucht dafür neue Antworten.
Das Erheben, Aufbereiten, Analysieren und Visualisieren von Mobilitätsdaten wird daher auch in Zukunft eine Voraussetzung zur Gestaltung einer zukunftsfähigen Personenmobilität und die Basis für eine Mobilitätswende bilden, womit auch diesbezügliche Forschung einen wichtigen Inhalt des Programms Mobilität der Zukunft bilden wird. Open Data und Open Access sind in diesem Zusammenhang weiter zu forcieren.