Vier Altbekannte
Fangen wir ganz einfach an: Zu Fuß gehen, Radfahren, motorisierter Individualverkehr und öffentlicher Nahverkehr. Auf dieser Ebene wird der Modal Split in Mitteleuropa üblicherweise dargestellt.
Der Modal Shuffle
Etwas Ordnung in einer multimodalen Zeit
Die Verkehrslandschaft wird wieder vielfältiger. Elektrifizierung, Sharing-Modelle und digitale Mobilitätsdienste führen zu Unterscheidungen, die in Verkehrsstudien vor zwanzig Jahren noch kaum eine Rolle spielten. Ein Fahrrad ist ein Fahrrad – bis es mit halb Berlin geteilt wird, oder bis ein E-Motor uns dabei hilft, schneller als 25 km/h zu fahren, oder bis eine StatistikerIn entscheidet, zu welchem Tortenstück im Verkehrsmix es gehört. Bei so vielen „oder“-Verbindungen klingt das nach einem Problem der Taxonomie. Aber es geht um mehr als das: Die Regeln, nach denen die Verkehrsträger organisiert werden, bestimmen, was letztendlich in einer Verkehrsmittelaufteilung erscheint, und beeinflussen somit Politik, Planung und Entscheidungsfindung.
Von Verkehrsmittel zum Modal Split
Aber: Ein Fahrrad ist nicht immer nur ein Fahrrad
Betrachten wir nur den Bereich des Radfahrens. Herkömmliche Fahrräder und elektrisch unterstützte Fahrräder zeigen bereits, warum neuere Mobilitätsoptionen die alten Kategorien verkomplizieren. Und wo ist das E-Bike?
Whas genau gehört zum MIV?
Öffnen Sie den Bereich des motorisierten Individualverkehrs. Die Rollen von Fahrer und Beifahrer sowie Motorräder, Autos und Carsharing befinden sich auf unterschiedlichen konzeptionellen Ebenen.
Lasse den MIV unverändert und ändere die Umfrage
Behalten Sie denselben breiten Ast im Blick und wechseln Sie von MiD zu SrV. Was sich ändert, ist nicht der Reisende, sondern das Klassifizierungssystem.
Einer Kategorie folgen: Taxi
Das Beispiel „Taxi“ ist aufschlussreich, denn physisch gesehen mag es sich zwar um ein Auto handeln, statistisch gesehen kann es jedoch dem öffentlichen Nahverkehr, dem Individualverkehr oder einer Restkategorie zugeordnet werden. Und isst autonomes Taxifahren nicht dasselbe wie ein autonomes Carsharing?
Und was ist mit dem E-Scooter?
Neue Modi zwingen Umfragen dazu, zu entscheiden, zu welcher etablierten Kategorie sie gehören. Während in der Hochlaufphase und noch immer eine starke Nutzung bei geteilte Nutzung - also gefühlt öffentlich - landet die Nachfrage voll und ganz beim MIV.
Entdecke die vollständigen Klassifizierungen
Quellen: MID 2023 Handbuch zur Datennutzung, SrV 2023 Hubrich Methodenbericht, OÜ 2013-2014 Ergebnisbericht
Andere Taxonomien
Tracking-Systeme und Modellierungssoftware können mit einer flacher Hierarchie beginnen.
Google Timeline
Die vom Nutzer wählbaren Fortbewegungsarten kombinieren Fahrzeuge, körperliche Aktivitäten und kontextbezogene Aktivitäten.
WalkingCyclingDrivingOn a bus
MotionTag
Der Wortschatz im sichtbaren „Trip-Main-Mode“ entspricht weitaus stärker dem klassischen Umfrage-Wortschatz.
WalkBicycleCarBus
MATSim
Die Software stellt ein Modus-Vokabular sowie – zu Analysezwecken – eine Standardhierarchie der Hauptmodi bereit.
walkbikecarpt
Unser Vorschlag
Die Klassifizierungen lassen sich leichter vergleichen, wenn ihre verschiedenen Dimensionen voneinander getrennt werden. Wir verwenden die Rolle der Person als Hauptattribut, da diese Unterscheidung am ehesten den Hauptkategorien entspricht: Fußgänger, Radfahrer, Autofahrer, Fahrgast. Die Rolle der Person wird durch die anderen, unten aufgeführten Attribute ergänzt.
Beispiel: Ein Mädchen fährt auf einem Skateboard, das mit einem kleinen Elektromotor ausgestattet ist. Das Skateboard hat sie sich von ihrem Bruder ausgeliehen. Sie hat versprochen, es zurückzugeben. Auf dem Weg zur Eisdiele kommt sie an einer Verkehrszählstelle vorbei, die einen Fußgänger erfasst.
{
"mode_classification": {
"role": "rider",
"vehicle": "skateboard",
"propulsion": "electric support",
"access": "household",
"operating_form": "individual",
"analytical_assignment": "walking"
},
"observation": {
"source": "qualitative_survey",
"source_category": "pedestrian"
}
}Der Modus lautet: Rolle – Fahrer, Fahrzeug – Skateboard, Antrieb – elektrische Unterstützung, Zugang – Haushalt, Nutzungsform – individuell, Zuordnung – zu Fuß
Physisches Fahrzeug
Womit bewegt sich die Person? Gar nichts? Mit dem Fahrrad, dem Auto, dem Bus, der Bahn, dem Schiff oder dem Flugzeug?
Antrieb
Wodurch wird der Antrieb erzeugt? Muskelkraft, elektrische Unterstützung, reiner Elektroantrieb, Verbrennungsmotor, Hybridantrieb.
Die Rolle der Person
Welche Rolle spielt die beobachtete Person? Fahrer, Beifahrer, Motorradfahrer, Fahrgast im öffentlichen Nahverkehr.
Zugang
Wie wird das Fahrzeug genutzt? Eigentum, Haushalt, geteiltes Fahrzeug, gemietetes Fahrzeug.
Betriebsform
Wie ist die Fahrt organisiert? Individuell? Als Linienverkehr, Taxi, Fahrdienst oder bedarfsorientierter Fahrdienst?
Kategorisierung
Zu welcher Kategorie gehört diese Beobachtung? Zu Fuß, mit dem Fahrrad, privater Kraftverkehr, öffentliche Verkehrsmittel, Sonstiges.
MDES auf mobilitydatahub.com
Schließen Sie sich anderen an, die sich mit Daten zur Mobilitätsnachfrage beschäftigen
Mit der „Mobility Demand Exchange Specification“ können Daten zum Mobilitätsbedarf auf verschiedenen Ebenen ausgetauscht werden: Zählwerte, Verbindungen, Routen und Verkehrsträgeranteile. Außerdem wird darin festgelegt, wie Informationen zu den Verkehrsträgeranteilen dargestellt werden können: als eigenständiger, aggregierter Verkehrsträgeranteil, der veröffentlicht wird, ohne dass die zugrunde liegenden Datensätze pro Verkehrsträger erforderlich sind. Eine MECE Verkehrsträgerklassifizierung würde dieses Ziel erweitern.
Das MultiMoFusion-Projekt
MultiMoFusion geht ein damit zusammenhängendes Problem aus einer anderen Perspektive an: Verschiedene Mobilitätsdatenquellen erfassen unterschiedliche Aspekte derselben Bewegung. Ihre Zusammenführung bedeutet daher auch, die jeweiligen Beobachtungen, Schlussfolgerungen und Klassifizierungen der einzelnen Quellen miteinander in Einklang zu bringen. Unser Forschungsprojekt MultiMoFusion analysiert Mobilitätsnachfragedaten mit dem Ziel, eine höhere Qualität bei der Verkehrsmittelerkennung zu erreichen – einerseits anhand von Floating-Phone-Daten (FPD) und andererseits anhand von Smartphone-Tracking-Daten (SMASI).
Das Projekt „MultiMoFusion“ wurde am 24. November gestartet und hat eine Laufzeit von drei Jahren. Das Konsortium wird im Rahmen der FFG-Ausschreibung „Mobilität (2022) – Städte und Digitalisierung“ gefördert. Partner sind die TU Wien, die TU Graz, Invenium und die Entwicklungsgesellschaft Wien 3420.
Methodik und Quellen: Der Taxonomievergleich basiert auf den veröffentlichten Dokumentationen und Kodierungsplänen von MiD 2023, SrV 2023 und „Österreich unterwegs 2013/14“ sowie auf den dokumentierten bzw. standardmäßigen Vokabularen, die für die oben genannten technischen Systeme verwendet wurden. Kategorien, die wir zum Vergleich aufgeteilt haben und für die es keine entsprechende Quellkategorie gibt, sind in den zugrunde liegenden Daten ausdrücklich als überarbeitet gekennzeichnet.