Black-Box Mobilität im neuen Licht: die Pandemie verdeutlicht die Datenflut im Mobilitätssektor

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Ein Gastbeitrag von Benno Bock und Robert Schönduwe

 

 

 

 

 

 

 

Benno Bock ist freier Datenanalyst, der seit über einem Jahrzehnt
neue Wege der Mobilitätsdatenanalyse geht. Robert
Schönduwe ist IT-Projektleiter und
Mobilitätswissenschaftler. Er leitet aktuell die Entwicklung
digitaler
Produkte bei H2 MOBILITY.

 

Black-Box Mobilität im neuen Licht:

die Pandemie verdeutlicht die Datenflut im Mobilitätssektor

Während überall über die Zukunft der Mobilität diskutiert wird, müssen wir immer wieder feststellen, wie wenig wir über die aktuelle Mobilitätsnachfrage wissen – noch weniger über die Vergangene. Wie hoch ist das Verkehrsaufkommen vor der Haustür aktuell? Wie niedrig letztes Jahr? Wie hoch 2001?  Vielleicht findet man nach langem Suchen ein paar Zahlen zum Verkehrsaufkommen. Vielleicht hat man Glück und stößt auf offene Daten einer zufällig auf dem Straßenabschnitt befindlichen Zählschleife. Dann kann man vielleicht etwas zum Autoverkehr erfahren.

Was ist aber mit dem Fuß- und Radverkehr? Hier ist es noch schwieriger, Daten zu finden. Zu irgendeinem Zeitpunkt beschleicht jedem das Gefühl: Verkehrsdaten sind eine Black-Box. Besonders deutlich wird dies, wenn wir etwas über die Mobilitätsbedürfnisse im eigenen Kiez erfahren wollen. Also zum Beispiel darüber, wie oft die Bewohner*innen am Wochentag unterwegs sind, wo sie ihre beruflichen und privaten Erledigungen bewältigen, wohin sie in ihrer Freizeit bevorzugt fahren. Und ob sie das Gefühl haben, alle ihre Bedürfnisse gut erledigen zu können, weil alle dazugehörigen Orte gut erreichbar sind. Hier wird die Black-Box noch einmal eine Stufe dunkler. 

Eine Masse an Mobilitätsdaten wird geliefert – wie sieht die Qualität aus? 

Die datenorientierten Webseiten der Destatis, des RKI oder der Schweizer Datendienstleister Teralytics und Senozon während der Pandemie machen deutlich, dass die Zeit der Black-Box Mobilität ein Ende haben könnte. Dank der Pandemie geben nun viele etwas mehr von sich preis. Auch die Tech-Giganten: sowohl Google wie auch Apple und Facebook veröffentlichten Datenbeiträge zur Mobilitätsnachfrage. TomTom und INRIX stellten als Verkehrsdatenanbieter die Auswirkung in eigenen Dashboards dar. (siehe weiterführende Links unten) 

Eine gute Chance die verschiedenen Datenquellen nebeneinanderzulegen. Die beiden Highcharts vergleichen die Entwicklung der Indikatoren, die für die Vor-Covid-Periode 2020 auf 1 normiert worden sind. Die Ausschläge zeigen ein durchaus unterschiedliches Bild. Während der ÖV-Indikator von Apple in weiten Teilen des Sommers sogar über der Norm liegt, konnte der ÖV-Indikator von Google sich nie ganz vom Covid-19-Schock erholen. Im zweiten Diagramm sieht man die Abweichungen zwischen den beiden großen Mobilfunkdatenanbietern in Deutschland, die mit ihren Mobilitätsdaten das RKI und die Destatis beliefern. 

Verlauf der Mobilitätsveränderung gegenüber Pre-Covid 2021 | Quelle: Eigene Berechnung auf Basis von Google, Apple, Inrix 2021


Verlauf der Mobilitätsveränderung gegenüber Pre-Covid 2021 | Quelle: Eigene Berechnung auf Basis von Destatis, Teralytics, RKI, Telekom 2021

Ein abgestimmtes Zusammenspiel mit verschiedenen Datensätzen finden. 

Die Pandemie zeigt, dass die Gegenüberstellung von Daten, die die Nachfrage nach Mobilität repräsentieren, einfacher denn je ist. Denn die Verfügbarkeit umfassender Datensätze ist in den letzten Dekaden exponentiell gestiegen und das Angebot ist vielfältig. Im Vergleich hierzu erscheint der Umfang klassischer Mobilitätserhebungen durch Befragungen eher klein. Die Nachfragemodellierung über Verkehrsmodelle wirkt behäbig. Und doch wäre es ein Trugschluss, zu behaupten, dass klassische Verfahren nun abgelöst und bald schon obsolet sein werden. Denn was viele neue, passiv erhobene Daten an Masse einbringen, geht in der Regel zu Lasten der Kontextinformationen. 

Daher gilt es, möglichst bald Verfahren und Standards für die gleichzeitige Mobilitätsbetrachtung mittels zwei oder mehr unterschiedlichen Nachfragedatensätzen zu entwickeln. Die Daten sollten zum einen den Umfang liefern, den man dank der hohen Datenverfügbarkeit erwarten kann. Zum anderen sollten sie Kontextinformationen beinhalten, die die komplexen Verhaltensanpassungen nachvollziehbarer machen. Denkbar sind jährliche Abgleiche zwischen Mobilfunkdaten und Mobilitätserhebungen. Oder Versuchspiloten, die eine Einbindung von Google-Aktivitätsdaten in Verkehrsmodelle anstreben. Die Kombinationsmöglichkeiten sind vielfältig – der Zeitpunkt zum Handeln ist jedoch eindeutig JETZT, solange die Datenmonitore aus der Pandemiezeit frisch im Gedächtnis bleiben. Denn die Mobilitätswende will gemessen werden.

 

Weiterführende Links:

1 Kommentar. Hinterlasse eine Antwort

  • Till Ackermann
    29. Juni 2021 20:32

    “Denn die Mobilitätswende will gemessen werden”, so wahr Robert Schoenduwe. Open Data für gesellschaftliche Zwecke, aber Datensouveränität für Geschäftspartner und Vorsicht bei Hyperscalern.

    Antworten

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