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Was sind Mobilitätsdaten?

  • Rubrik Aus der Stiftung
  • Veröffentlichungsdatum 13.06.2024
Anna Hantelmann

Die Mobilitätswende ist ein entscheidender Hebel, wenn es um die nachhaltige Stadt von morgen geht. Aber was sind Mobilitätsdaten und warum sind sie wichtig für die Mobilitätswende? Ob beim Thema E-Mobilität, Shared Mobility oder verbessertem ÖPNV: In Mobilitätsdaten stecken wichtige Informationen, die aber auch teils sensibel und besonders schützenswert sind. Welche Herausforderungen und Potenziale in anonymen Mobilitätsdaten stecken, erklären wir hier.

Wer wählt nicht gern die schnellste Route, die gleichzeitig noch bequem ist und gut für die Umwelt? Und wer wünscht sich nicht weniger Lärm und Luftverschmutzung in der eigenen Stadt? Immer mehr Apps und andere digitale Lösungen tragen dazu bei, dass sich diese Wünsche erfüllen – und sie basieren auf Daten. Mobilitätsdaten können etwa dabei helfen, Berlins Stadt- und Verkehrsentwicklung im Sinne einer nachhaltigen Mobilitätswende voranzutreiben.  

Was sind Mobilitätsdaten?

Mobilitätsdaten sind Daten zu Mobilität, das heißt zu Verkehr im weitesten Sinne. Das kann bedeuten: Wie kommt ein Fahrzeug – zum Beispiel Auto, Fahrrad oder Scooter – von A nach B? Mobilitätsdaten können sich auch allgemeiner auf Bewegungsmuster beziehen: In welchem Zeitraum sind besonders viele Menschen unterwegs und wie ausgelastet sind dann öffentliche Verkehrsmittel oder bestimmte Straßen? 

Mobilitätsdaten umfassen zwei wesentliche Typen von Daten:

  • Verkehrsdaten sind Mobilitätsdaten aus Verkehrsmessungen oder -zählungen, Haushaltsbefragungen, offene Daten zu ÖPNV, Fahrplänen oder Infrastruktur.
  • Bewegungsdaten sind personenbezogene Mobilitätsdaten, die individuelle Wege beinhalten. Das können sehr genaue Daten sein, zum Beispiel GPS-Standortdaten, oder weniger genaue Daten, beispielsweise Daten aus dem Telekommunikationsnetz.

Was sind die Vorteile von Mobilitätsdaten?

Die Vorteile von Mobilitätsdaten sind:

  • Mobilitätsdaten können Stadt- und Verkehrsplanung optimieren, z.B. durch datenbasierte Verkehrssimulationen und langfristig besseren Verkehrsfluss, weniger Stau, sichere Fahrrad- und Fußgänger:innenwege, oder aber auch für bessere Luftqualität.
  • Mobilitätsdaten können datenbasierte Innovationen im Mobilitätsbereich voranbringen, z.B. Verfügbarkeit von Shared Mobility und nahtloses Wechseln zwischen Verkehrsmitteln oder ein nachfrageorientiertes Aufladenetz für E-Mobility.
  • Mobilitätsdaten können an vielen unterschiedlichen Stellen (z.B. von Wissenschaft, Citizen Science oder Privatwirtschaft) erhoben werden und die Arbeit von Städten unterstützen

Was sind die Herausforderungen von Mobilitätsdaten?

Die Herausforderungen von Mobilitätsdaten sind:

  1. Mobilitätsdaten sind teilweise personenbezogen: Aus individuellen Bewegungsdaten lassen sich Einzelpersonen identifizieren (z.B. durch einzigartige, individuelle Wege wie die Strecke vom Zuhause zum Arbeitsort) – diese Bewegungsdaten betreffen die individuelle Privatsphäre und sind deswegen streng reglementiert
  2. Mobilitätsdaten sind schwierig zu anonymisieren: Wegen ihrer komplexen Struktur (Raum und Zeit) entziehen sich Bewegungsdaten „simpler“ Anonymisierungs-Methoden – und je stärker Mobilitätsdaten anonymisiert werden, desto stärker ist auch der Informationsverlust
  3. Mobilitätsdaten und Privatsphäre müssen gesellschaftlich ausgehandelt werden: Mögliche Nutzen und Verwendungszwecke von Mobilitätsdaten müssen verständlich erklärt werden – denn: anonymisierte Bewegungsdaten könnten sichere und nützliche Wege Richtung nachhaltige Mobilitätswende eröffnen   

Zusammengefasst: Mobilitätsdaten beinhalten viele Potenziale für eine nachhaltige Mobilitätswende, aber auch Herausforderungen in puncto Privatsphäre.

Für einen visualisierten Einstieg in die Herausforderungen bei der Anonymisierung von Bewegungsdaten, empfehlen wir die interaktive Website unseres, vom BMBF geförderten Projektes freemove.

freemove

Eine verschwommene Ansicht vieler Menschen, die über einen Zebrastreifen laufen.

Das Projekt freemove dient der transdisziplinären Erforschung der Datenschutz-bewussten Verfügbarmachung von Bewegungsdaten für nachhaltige urbane Mobilität.


Zielgruppe

Wissenschaft und Forschung, Verwaltung