Datenmanagement - Projektbeschreibung

Versionsnummer 1
Berichtsreferenz KickOff
Projekttitel MultiMoFusion - Multiple Mobilitätsdatenfusionierung & -anreicherung für nachfrageorientierte Mobilitätsanwendungsfälle
Projektstart 06/11/2023
FFG Förderprogramm Städte und Digitalisierung 2022
Projektbeschreibung: Datengetriebene Mobilitätsanalysen rücken für eine zukunftsorientierte, nachfragegeleitete und nachhaltige Verkehrsplanung immer stärker in den Vordergrund. Sie erlauben eine kleinräumige Raum-, Stadt- und Verkehrsplanung, so dass die Stadtteil- und Quartiersentwicklung als Anwendungsfall im Fokus von MultiMoFusion stehen. Um die Wirkung quartiersbezogener Mobilitätsmaßnahmen beurteilen zu können, reichen traditionelle Erhebungsmethoden aufgrund limitierter räumlicher, inhaltlicher und zeitlicher Auflösung kaum aus. Durch eine Ergänzung mit neuen, innovativen Erhebungsmethoden ist es möglich, Wissenslücken zu schließen. Daher ist das Ziel von MultiMoFusion, SMASI-Erhebungen (Smartphone Assisted Self-Interviews) mit anonymisierten Mobilfunkbewegungsdaten (Floating Phone Data (FPD) anzureichern. Eine ganzheitlich neue, qualitativ und quantitativ hochwertige Nachfragedatenquelle mit den Vorteilen beider Datenwelten wird generiert. MultiMoFusion beschäftigt sich auch mit dem innovativen Einsatz neuer und zielgerichteter Kommunikation auf Basis der Daten. Methoden aus dem Storytelling ergänzt mit interaktiven (Geo)-Visualisierungselementen in Form von Storymaps können genutzt werden, um Aufmerksamkeit für aktuelle Herausforderungen der Mobilität zu generieren. Ebenso erfolgt die Sammlung technischer, organisatorischer und rechtlicher Integrationsanforderungen in einen zukünftigen nationalen Mobilitätsdatenraum und die Untersuchung der Transferierbarkeit. Aspern Seestadt ist dabei ein ideales Labor für die Erprobung und das Experimentieren im Rahmen von MultiMoFusion. Die hier im Zuge des Mobilitätspanels gesammelten SMASI-Daten bilden eine sehr gute Grundlage für MultiMoFusion. Zusätzlich zu den vorliegenden Daten des Untersuchungsraums werden makroskopische Mobilfunkbewegungsdaten hinzugezogen. Dabei soll durch eine Datenfusion ein Modell entstehen, welches auf Basis der Floating Phone Daten die SMASI-Daten verbessert, um einerseits die Repräsentativität zu erhöhen und zusätzlich einen kontinuierlichen, zeitlichen Längsschnitt der Mobilität abzubilden. Die vielseitige Nutzbarkeit der fusionierten Daten wird anhand zweier UseCases im Labor mit starker Community-Integration exemplarisch gezeigt. UseCase #1 zeigt, wie durch das bessere Verständnis von Einzugsbereichen der Nutzen einer guten Erschließung durch neue Mobilitätsangebote für Einzelhandel-, Kindergarten- etc. -standorte messbar wird. UseCase #2 beschäftigt sich mit der aktiven Mobilität und wie am Beispiel der Radinfrastruktur eine nachfrageorientierte Wegepflege (z.B. Winterdienst) evidenzbasiert abgeleitet werden kann. Die Kombination der fusionierten Daten und dem Einsatz weitere quantitativer aber auch qualitativer Methoden im Rahmen der UseCases zeigt die Vorteile, Grenzen und Potenziale der Datenfusion. Gemeinsam mit Stakeholder:innen werden zudem weitere Einsatzmöglichkeiten (FutureCases) diskutiert und gesammelt - wo auch eine Transferstrategie in andere Räume erarbeitet wird.
Projekt Webseite:
Weitere projektbezogene Links (z.B. Services)
Mobilitätsart: Personenverkehr, Aktive Mobilität
Themengebiete: Mobilitätsdaten
Projektleiter:in
Organisation Ansprechperson E-Mail Telefonnummer
TU Wien / MOVE Florian Pühringer florian.puehringer@tuwien.ac.at +43 1 58801 280217
Projektteilnehmer:in
Organisation Ansprechperson E-Mail Telefonnummer
TU Graz - Institut für Straßen- und Verkehrswesen Michael Cik michael.cik@tugraz.at
TU Graz - Institut für Straßen- und Verkehrswesen Florian Lammer florian.lammer@tugraz.at
Invenium Data Insights GmbH Andreas Festl andreas.festl@invenium.io
Catchment GmbH Benno Bock benno@catchment.de
Wien 3420 Aspern Development Andreas Neisen a.neisen@wien3420.at
Subprojekte Projektname Projektbeschreibung Telefonnummer
Keine Subprojekte
Keine Subprojekte
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Keine Subprojekte
Keine Subprojekte
Keine Subprojekte
Keine Subprojekte
Relevante Vorprojekte
Projektname
Projektbeschreibung
Projektlink

Datenmanagementplan - Datenquellenbeschreibung

Q_ID Subprojekt ID Titel Textbeschreibung Link Datenart Verfügbarkeit Entgelt Lizenz/Nutzungsbedingung Datenformat Daten gültig ab Daten gültig bis Nutzungszeitraum Personenbezogenen Daten enthalten Wichtigkeit für das Projekt Arbeitspaket Speicher und Backup Methoden Organisation Ansprechpartner E-Mail Telefonnummer
Q1 Soziodemographische Daten Soziodemographische Basisdaten auf kleinräumiger Ebene (z.B. Raster, Baublock) Aggregierte Daten Verhanden, Öffentlich verfügbar Nein None csv, Raster 20200101 gesamte Projektlaufzeit Nein Niedrieg Statistik Austria
Q2 GIP Graphenintegrationsplattform - Basisdaten für das Wege und Straßennetz Öffentlich verfügbar Nein None Geopackage Aktuellste Version gesamte Projektlaufzeit Nein Mittel GIP.gv.at
Q3 GPS-Tracking-Daten Raum-Zeitliche hochaufgelöste GPS-Bewegungsdaten, die im Rahmen des Mobilitätspanels aspern Seestadt gesammelt wurden und werden. Die Daten werden über die Wegesammler-App (Motiontag) erhoben. Rohdaten TU Wien Nein None JSON, CSV 2019 laufend gesamte Projektlaufzeit Ja Hoch Datenbank, Backup TU Wien / MOVE florian.puehringer@tuwien.ac.at
Q4 Haushaltsfragebogen Haushaltsfragebogen aus dem Mobilitätspanel aspern Seestadt, der von allen Teilnehmer:innen vorliegt. Rohdaten TU Wien Nein None CSV 2019 laufend gesamte Projektlaufzeit Ja Mittel Datenbank, Backup TU Wien / MOVE florian.puehringer@tuwien.ac.at
Q5 Personenfragebogen Haushaltsfragebogen aus dem Mobilitätspanel aspern Seestadt, der von allen Teilnehmer:innen vorliegt. Rohdaten TU Wien Nein None CSV 2019 laufend gesamte Projektlaufzeit Ja Mittel Datenbank, Backup TU Wien / MOVE florian.puehringer@tuwien.ac.at
Q6 Floating-Phone-Data Anonymisierte Bewegungsdaten mit geringer räumlicher Auflösung die aus den Verbindungsdaten von Mobiltelefonen gewonnen werden. Die Daten werden vom Netzbetreiber vom Projekt unabhängig aufgezeichnet. Anonymisierte Rohdaten Invenium Nein None csv, parquet 20191101 laufend gesamte Projektlaufzeit Nein Hoch Data Lake A1 Telekom Austria/Invenium
Q7 Wetterdaten Wetter - und Klimadaten Aggregierte Daten Öffentlich verfügbar Nein None Mesh Aktuellste Version gesamte Projektlaufzeit Nein Niedrieg ZAMG
Q8 OpenStreetMap Aus OSM werden POIs sowie weitere räumliche Merkmale extrahiert und in das Modell eingebunden. Rohdaten Öffentlich verfügbar Nein None pbf Je Nach Anwendungsfall gesamte Projektlaufzeit Nein Mittel Openstreetmap Contributors
Q9 GTFS-Daten Maschinenlesbare Fahrplandaten im GTFS-Format werden für mögliche UseCases mit ÖV-Bezug verwendet. Rohdaten Öffentlich verfügbar Nein None txt Aktuelles Fahrplanjahr gesamte Projektlaufzeit Nein Niedrieg AG Mobilitätsverbünde

Datenmanagementplan - Methodenbeschreibung

M_ID Subprojekt ID Quellen ID's Titel Textbeschreibung Methodenart Methodenreferenz Öffentlich verfügbar
M1 Q3, Q6 Multi-Modal-Fusion Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen (z.B. GPS, Mobilfunk, WLAN, Bluetooth) Verschneidung Nein
M2 Q3, Q6 Neuronale Netze Künstliche Intelligenz, um komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen z.B. autom. Klassifikation und Interpretation von GPS- und Mobilfunkdaten Verschneidung Nein
M3 Q3, Q6, Q2, Q8 Graphentheoretische Methoden um Beziehungen zwischen verschiedenen Orten und Zeitpunkten darzustellen und zu analysieren z.B. Untersuchung von Bewegungsmuster von Personen Verschneidung Nein
M4 Q1-Q9 Geoanalyse zur Anreicherung der Bewegungsdaten mit ergänzenden Datensätze auf Basis räumlicher Informationen Verschneidung Nein
M5 Q3,Q6,Q2,Q9 Erreichbarkeitsanalyse GIS-Basierte Erreichbarkeitsmodellierung Auswertung Nein
M6 Q3,Q6 Storymapping  Kombination von Storytelling mit geobasierter Datenvisualisierung Kommunikation Ja

Datenmanagementplan - Ergebnisbeschreibung

E_ID Methoden ID's Subprojekt ID Titel Textbeschreibung Datenart Datenformat Öffentlich verfügbar Voraussichtliches Erstellungsdatum Räumliche Auflösung Zeitliche Auflösung Link zu Daten Vorhaltezeitraum Qualitätsbeschreibung Nutzungsbedingungen Organisation Ansprechperson E-Mail Telefonnummer
E1 M1,M2,M3 Data-Fusion-Konzept Abgeschlossenes und getestetes Konzept inkl. Dokumentation zu den Themengebieten: Datenharmonisierung, Datenfusion (Detailbeschreibung Data -Fusion-Model) und Qualitätssicherung Rohdaten, Aggregierte Rohdaten tbd Nein Q4 2025 tbd zu definierendes Jahresintervall TU Graz Michael Cik michael.cik@tugraz.ac.at
E2 M6 Storymapping-Konzept Im Storymapping Konzept sind synthetisiert die wesentlichen Ergebnisse des Arbeitspakets - mit dem Fokus auf die in T4.4 festgehaltenen Inhalte. Interaktive Visualisierung Website Ja Q4 2025 Hochaufgelöst zu definierendes Jahresintervall TU Wien Florian Pühringer florian.puehringer@tuwien.ac.at

Datenmanagementplan - Ergänzende Projektbeschreibung

Kooperation mit anderen Projekten Projektname: Webseite: E-Mail
Keine
Operative Ergebnis- und Datenverwendung Anwendung: Link: E-Mail
Keine