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Detailergebnis zu DOK-Nr. 47817

Erklärtes Wahlverhalten: Eine Studie der Vorhersagegültigkeit (von Stated-choice-Methoden) unter Verwendung von aggregierten Zähldaten (Orig. engl.: Stated choice: A study in predictive validity using an aggregate truth set)

Autoren	P. Beaton C. Chen H. Meghdir
Sachgebiete	6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle

Transportation 25 (1998) Nr. 1, S. 55-75, 5 T, 12 Q

Die deutsche Verkehrsplanung hat sich über Jahrzehnte darauf konzentriert, Netzbelastungen zu erfassen, fortzuschreiben und die Infrastruktur entsprechend zu gestalten. Wichtigstes methodisches Instrument war die (autarke) Schätzung des Verkehrsmengenwachstums. Die Reaktionen der Verkehrsteilnehmer darauf werden und wurden mit bestimmten Modellen nachgebildet. Diese Modelle sind allerdings ungeeignet zur Abbildung gänzlich neuer Angebote/Dienste und grundsätzlich veränderter Politiken. Reaktionen der Nutzer auf sogenannte "soft policies", auf Preismaßnahmen, Bewußtseinsveränderungen, auf neuartige Telematikdienstleistungen, neue Techniken u.ä. können also von traditionellen Instrumenten nicht erfaßt werden. Will man das Verhalten der Verkehrsnutzer abschätzen, so bleibt nur sie zu fragen, wie sie sich wohl verhalten werden. Stated-choice- (erklärtes Wahlverhalten, auch Stated-preference-) Modelle sind also für solche Prognosen oder Planungen notwendig. Allerdings wird Stated-choice-Modellen immer wieder entgegengehalten, daß die hypothetischen Entscheidungssituationen (die sie nur messen können) vielleicht wenig oder nichts mit dem tatsächlichen Verhalten der Verkehrsnutzer (nach Realisierung des Konzeptes) zu tun haben könnten. Deshalb führt man einen "Scaling factor" ein, der tatsächliches Handeln (Revealed-preference, RP, enthüllte Prioritäten) mit den vorherigen hypothetischen Entscheidungssituationen verbindet. Leider gibt es bei neuen Angeboten aber gar keine Daten über das tatsächliche Verhalten (RP). Muß man aber ohne RP-Daten auskommen, dann entstehen Fehler. Die genannte Untersuchung versucht nun, die Größenordnungen dieser Fehler abzuschätzen. Dafür wird in einem Industriegebiet untersucht, wie viele MIV-Nutzer auf ein völlig neues ÖV-Angebot erklärten, reagieren zu wollen - und wie viele dann auch tatsächlich umstiegen. Zuerst werden zwei SP-Modelle (ohne RP-Kalibrierung) erstellt, und diese werden dann zwei Jahre später mit den ÖV-Nutzerzahlen verglichen. Im Ergebnis zeigen die Vergleiche nach einem und nach zwei Jahren, daß der Ansatz die neue Alternative überschätzt, während die deterministische Methode die ÖV-Nutzung unterschätzt. Die probabilistische Methode scheint durchaus befriedigende Genauigkeiten zu liefern und ist durchaus verwendbar, aber die Fehler liegen doch oft außerhalb eines Bereiches von ± 15 %. Die probabilistische Methode sei in diesem Falle dem deterministischen Ansatz vorzuziehen.