Wissensbasierte Plattform zur Vorhersage von Mobilitätsengpässen und Förderung nachhaltiger Verhaltensänderungen

Das EcoMove Projekt entwickelt neue Methoden, um die Bewegung von Personen in Städten zu planen, zu beobachten und unter Berücksichtigung nachhaltiger Mobilitätskonzepte zu lenken. Mittels visueller Echtzeit-Analyseverfahren erhalten Stakeholder Zugriff auf anonymisierte Mobilitätsdaten aus heterogenen Quellen (WiFi Device Flow, Nachrichten, User-Generierte Inhalte, Verkehrsdaten). Die methodischen Erkenntnisse sollen konkrete Hilfestellungen bieten, wie Substitution, Verlagerung und Verzicht auf (schädliche) Mobilität auf effiziente Art und Weise erreicht werden können. Zu diesem Zweck werden innovative Vorhersagemodelle angewandt, um künftige Mobilitätsengpässe (Einschränkungen der persönlichen Mobilität) zu prognostizieren und sowohl Einwohner als auch Touristen mit maßgeschneiderten Informationen hinsichtlich ihrer Mobilitätsoptionen zu versorgen.

Visualizations for the EcoMove Mobility Dashboard

Die Planung, Beobachtung und Steuerung urbaner Mobilität wird aufgrund zunehmender Verstädterung, vielfältiger Mobilitätsangebote und steigender Anforderungen der NutzerInnen komplexer. Integrierte Information über Kapazitätsengpässe der Verkehrsinfrastruktur in Kombination mit aktuellen und zukünftigen Ereignisse sind nur bedingt verfügbar. Dies führt zu Mobilitätseinschränkungen, Überlastung bestehender Verkehrsangebote und negativen Auswirkungen auf die Lebensqualität der ansässigen Bevölkerung und die Wahrnehmung durch Touristen.

Um diesen Herausforderungen zu begegnen wird im Rahmen des EcoMove Projekts ein neuartiger wissensbasierter Ansatz zur effizienten und ökologisch nachhaltigen Fortbewegung von NutzerInnen in Städten entwickelt, mit dem maßgeschneiderte Informationen zu verfügbaren Mobilitätsoptionen in Echtzeit zur Verfügung gestellt werden können. Zu diesem Zweck werden für die Bevölkerung, Touristen und professionelle Stakeholder sowohl Empfehlungen zur Substitution, Verlagerung und Vermeidung im Sinne einer suffizienten Mobilität in visueller Form bereitgestellt. Als Use Case ist die Stadt Wien vorgesehen, wenngleich die zu entwickelnden Methoden generischer Natur sind und die meisten Datensätze österreichweit erfasst werden, um eine spätere Replikation im Rahmen von Folgeprojekten zu ermöglichen.

EcoMove integriert Echtzeit-Daten anonymisierte Nutzerströme von öffentlich zugänglichen WiFi Hotspots mit kommunizierten Inhalten aus Nachrichten, sozialen Medien und Event-Datenbanken. Darüber hinaus werden Open Data Quellen wie DBpedia oder die Echtzeitdaten der Wiener Linien herangezogen. Die Integration dieser Daten in Kombination mit prädiktiver Modellierung wird es erlauben, Mobilitätsengpässe zu identifizieren (Überschreitung der nominal verfügbaren oder durch eine Störung eingeschränkten Kapazität der Verkehrsmittel in einem klar definierten geographischen Bereich, z.B. bei Massenansammlungen aufgrund von Demonstrationen). Darüber hinaus wird EcoMove konkrete Empfehlungen für individuelle Mobilitätsentscheidungen geben. Datenvisualisierungen werden zeigen, wie Mobilitätsverhalten durch Minimierung von Wartezeiten und Priorisierung einer bewegungsaktiven, suffizienten Mobilität effizienter und umweltbewusster gestaltet werden kann.

Der Lösungsansatz inkludiert zudem die Prognose von Mobilitätsengpässen basierend auf aktuellen Trends in vielfältigen Datenquellen. Innovativen Empfehlungsalgorithmen werden historische Daten und aus der öffentlichen Debatte automatisch extrahiertes Wissen heranziehen, um auf zukünftige Ereignisse zu schließen. Die integrierten Datenbestände werden über Datendienste und ein Mobilitäts-Dashboard zur Verfügung gestellt, um professionelle Stakeholder bei der Mobilitätsplanung zu unterstützen. Im Hinblick auf individuelles Verhalten wird eine Analyse der WiFi- und Interaktionsdaten es ermöglichen, jene Faktoren und Anreize zu identifizieren welche Touristen und die ansässige Bevölkerung dazu bewegen ihr Mobilitätsverhalten zu ändern – zum Beispiel von einem ursprünglich geplanten Ziel abzuweichen um einer Ballung entgegenzuwirken.