Detailergebnis zu DOK-Nr. 76663
Der Einsatz von Big Data in der Verkehrsmodellierung (Orig. engl.: Use of big data in transport modelling)
| Autoren |
L. Willumsen |
|---|---|
| Sachgebiete |
0.11 Daten (EDV, IT, Internetanwendungen und Verkehrsdaten) 6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle |
Paris: OECD Publishing, 2021, 31 S., 10 B, 12 Q (Discussion Papers / International Transport Forum Nr. 2021, 05). - Online-Ressource: verfügbar unter: http://www.internationaltransportforum.org
Das Discussion Paper des International Transport Forum der OECD, das auf einem Vortrag auf der Roundtable-Tagung vom Dezember 2020 in Paris basiert, behandelt den Einsatz von Big Data in der Verkehrsmodellierung. Eine gute Entscheidungsfindung erfordert gute Daten und gute Modelle, insbesondere für die Verkehrsplanung. Dies wiederum erfordert gute Daten, um das Basisjahr des Modells festzulegen, eine gute Darstellung des Verkehrsverhaltens der Nutzer in seinen Formulierungen und eine gute Einschätzung der zukünftigen Entwicklung. Datenerhebung ist daher unerlässlich, wird aber von Modellierern oft als endlose Quelle der Frustration empfunden. Keine noch so gute Qualitätssicherung und Überwachung scheint auszureichen, um die Notwendigkeit von Anpassungen, den Ausschluss von "Ausreißern" und das Füllen von Lücken aus anderen Quellen unnötig zu machen. Lösungen für dieses Rätsel könnten in neuen Datenquellen gefunden werden, die aus den digitalen Spuren gewonnen werden, die durch die im Alltag eingebettete Technik erzeugt werden: Handys und Smartphone-Apps, Bluetooth, GPS und Chipkarten. Daten aus Mobilfunknetzen und Smartphone-Apps sind seit einigen Jahren im Einsatz, aber nicht immer ohne Probleme. Werden diese neuen Daten nur eine Reihe von Irritationen durch andere ersetzen? Es werden zunächst herkömmliche und dann neue Datenquellen betrachtet, wobei der Fokus auf den vielversprechendsten liegt: mobile Netzwerkdaten und GPS-Spuren von Smartphone Apps. Das Papier erörtert ihre wichtigsten Eigenschaften, insbesondere Präzision, Genauigkeit und Abdeckung, ihre Stärken und Grenzen. Es macht dann Vorschläge, wie diese neuen Datenquellen am besten genutzt werden können, um sicherzustellen, dass Verkehrsmodelle besser und zuverlässiger sind. Das Papier schließt mit einer Diskussion darüber, wie die neuen Datenquellen dazu beitragen können, einige neue Probleme in der Verkehrsplanung und im Verkehrsmanagement anzugehen. Diese beinhalten den Umgang mit Ungewissheit, einschließlich derjenigen, die durch die Aussicht auf neue Technologien und Transportarten entsteht.