| 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) | |
| Projekt Keywords: | Mobilitätsdaten, Nachfragedaten, Datenfusion, Bewegungsdaten, Storymapping |
| Mobilitätsart: | Personenverkehr, Aktive Mobilität |
| Themengebiete: | Mobilitätsdaten |
| Organisation | Ansprechperson | Telefonnummer | |
|---|---|---|---|
| TU Wien / MOVE | Florian Pühringer | florian.puehringer@tuwien.ac.at | +43 1 58801 280217 |
| Organisation | Ansprechperson | 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 |
| Relevante Vorprojekte | |
|---|---|
| Projektname | |
| Projektbeschreibung | |
| Projektlink | |
| Prjektzeitraum |
| 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 | 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 |
| 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 |
| 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 | 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 |
| Kooperation mit anderen Projekten | Projektname: | Webseite: | |
| Keine | |||
| Operative Ergebnis- und Datenverwendung | Anwendung: | Link: | |
| Keine |