FE 77.0612/2023/ "Anwendbarkeit und Ausgestaltung technologiebasierter Erhebungsmethoden zur Optimierung bestehender Mobilitätserhebungen"

Problem/Ausgangslage: Haushaltserhebungen zum Mobilitätsverhalten sind essenziell für die Planung von Verkehrsangeboten. Allerdings sinkt die Teilnahmebereitschaft aufgrund des Aufwands, was zu höheren Kosten und einer selektiven Teilnahme führt. Dies mindert die Qualität und Vollständigkeit der Daten und damit die Validität der Ergebnisse. Automatisierte Verfahren, wie GPS-basierte Apps, könnten den Aufwand für die Teilnehmer erheblich verringern und die Erfassung von Wegen zuverlässig ermöglichen. Erste technische Lösungen sind bereits verfügbar, die prinzipiell effizienter arbeiten als traditionelle Methoden. Dennoch gibt es weiterhin Herausforderungen wie Messfehler und die Validität der Daten bezüglich verschiedener Verkehrsmittel und Wegezwecke. Auch Selektivitätseffekte bei der Nutzung von Apps sowie Datenschutzfragen müssen berücksichtigt werden. Für den Einsatz in etablierten Erhebungen (z.B. Mobilität in Deutschland (MiD), Mobilität in Städten(SrV)) ist die Vergleichbarkeit der Daten mit klassisch erhobenen Daten (schriftliche Befragung, Telefoninterviews, etc.) wichtig, besonders vor dem Hintergrund gemischter Stichproben. Ziel und Nutzen: Das Forschungsprojekt zielt darauf ab, vertiefende Aussagen über den Einsatz von GPS-basiertem Tracking zur Erfassung der Alltagsmobilität zu gewinnen. Schwerpunkt ist die Genauigkeit der Methode bei der Erfassung von Wegen, Etappen, Verkehrsmittelwahl und Wegezwecken. Weitere Ziele sind die Untersuchung von Kosten-Nutzen-Aspekten sowie die Vergleichbarkeit der Daten mit klassischen Methoden. Die Ergebnisse sollen dazu beitragen, diese Methode zukünftig in großangelegten Studien einzusetzen, um den Aufwand für Institutionen und Befragte zu reduzieren und die Datenqualität zu verbessern. Zudem sollen Anforderungen an die Vorverarbeitung von Daten und Datenübergabeprozesse festgelegt werden, um Langzeitnutzbarkeit und Anbieterunabhängigkeit zu gewährleisten. Die Skalierbarkeit der Methode in Bezug auf die Nutzerzahlen ist ein weiterer wichtiger Aspekt.