Die Präsentation wird geladen. Bitte warten

Die Präsentation wird geladen. Bitte warten

8. 02. 2011 1 KOMOD Konzeptstudie Mobilitätsdaten Österreich ways2go 1. Projektbeiratssitzung AP4 Erhebungstechnologien Karl Rehrl, Cornelia Schneider,

Ähnliche Präsentationen


Präsentation zum Thema: "8. 02. 2011 1 KOMOD Konzeptstudie Mobilitätsdaten Österreich ways2go 1. Projektbeiratssitzung AP4 Erhebungstechnologien Karl Rehrl, Cornelia Schneider,"—  Präsentation transkript:

1 8. 02. 2011 1 KOMOD Konzeptstudie Mobilitätsdaten Österreich ways2go 1. Projektbeiratssitzung AP4 Erhebungstechnologien Karl Rehrl, Cornelia Schneider, Salzburg Research Martin Fellendorf, Thomas Reiter, TU Graz WOLF

2 8. 02. 2011 2 AP4 Erhebungstechnologien Internationale Beispiele Klassifizierung der IKT-gestützten Erhebungsmethoden Mobile Erhebungstechnologien GPS Surveys Smartphones Weitere Erhebungstechnologien CAWI Mobilfunkdaten Derzeitiger Diskussionsstand

3 8. 02. 2011 3 Internationale Beispiele 1/3 2004 Passive GPS Household Travel Survey, Australia (Stopher et al., 2004) Passive GPS Prompted Recall Survey (Internet) Sydney Continuous Household Travel Survey, 2007 (Stopher et al., 2007) GPS Prompted Recall Survey Internet inverview oder face-to-face interview In-vehicle GPS und wearable GPS French National Travel Survey 2007-2008 (Marchal et al., 2008) Computer Assisted Personal Interviewing (CAPI) 9% des Samples mit GPS-Empfängern = 750 Personen

4 8. 02. 2011 4 Internationale Beispiele 2/3 Dutch National Travel Survey, 2008 (Bohte & Maat, 2008) Kombination aus GPS, GIS und Prompted Web Recall Mehr als 1100 Teilnehmer mit GPS Untersuchungszeitraum war 1 Woche Sehr positives Feedback Probleme gab es mit der Benutzung der Web-Anwendung für den Prompted Recall Schweiz (Schüssler & Axhausen, 2008) Analyse von GPS-Daten 4882 Teilnehmer Schwerpunkt auf dem Postprocessing der Daten Keine gezielte Studie, Daten wurden für anderen Zweck erhoben

5 8. 02. 2011 5 Internationale Beispiele 3/3 Greater Cincinnati GPS-Based Household Travel Survey (HTS) 3000 Haushalte in den Jahren 2009 u. 2010 Erste größere GPS-basierte Haushaltsbefragung in den USA Veröffentlichungen folgen, in TRB 2010 nur Pre-Test Ergebnisse Ballungsraum Washington DC GPS-basierter Pretest Teilmenge der Haushalte wurden mit GPS-Loggern ausgestattet 200 Haushalte im Pretest, 600 in der Vollerhebung von insgesamt 10.000 erhobenen Haushalten www.nymtc.org/project/surveys/GPS/061508GPS_PILOT_PIII.pdf Kontinuierliche Haushaltserhebung in Oregon (COSMO) Bisher 235 Personen in Portland rekrutiert Erhebung in drei Gruppen ähnlich zu MobiFIT, Studie läuft noch www.oregon.gov/ODOT/TD/TPAU/references.shtml#Household_Surveys

6 8. 02. 2011 6 Klassifizierung der IKT-gestützten Erhebungsmethoden Nach Wermuth, Sommer und Kreitz 2003 Computer-Assisted Telephone Interviewing (CATI) Computer-Assisted Personal Interviewing (CAPI) Computer-Assisted Self Interviewing (CASI) Computer-Assisted Web Interviewing (CAWI) Computer-Assisted Virtual Interviewing (CAVI) Computer-Assisted Travel Data Collection (CADAC) Computer-Assisted Real-Time Surveys (CARTS) Computer-Assisted Retrospective Surveys (CARS) Computer-Assisted Stated Preference Methods (CASP)

7 8. 02. 2011 7 Klassifizierung mobiler Erhebungstechnologien Nach Stopher, 2008 In-vehicle vs. portable Interactive vs. passive Real-time (online) vs. logged data (offline) Variationen Portable mit Smartphone vs. portable mit GPS data logger Interactive GPS data logger Passive GPS with prompted recall survey (CAPI, CATI oder CAWI)

8 8. 02. 2011 8 GPS Surveys 1/3 Bewegungen von Personen werden mit Hilfe von GPS- Lokalisierung aufgezeichnet Das GPS-Gerät muss von der Person getragen werden und zeichnet in definierten Intervallen (z.B. jede Sekunde) die Positionsdaten auf Passiv: Das Geräte muss von der Person nur mitgeführt werden Aktiv: Eingaben sind erforderlich, z.B. Verkehrsmittelwechsel Online: Die Daten werden periodisch zum Server übertragen Offline: Die Daten werden im Nachhinein vom Gerät geladen

9 8. 02. 2011 9 GPS Surveys 2/3 Auswertung der Daten Durch GIS-basiertes Postprocessing Stillstände können automatisiert festgestellt werden Verkehrsmittelwahl: Kann teilweise automatisiert festgestellt werden Wegeanzahl, Wegezweck und Wegelängen können durch Verschneidung mit GIS-Daten teilweise automatisiert festgestellt werden Wegezeiten können automatisiert festgestellt werden

10 8. 02. 2011 10 GPS Surveys 3/3 Bewertung + Detaillierte Datenbasis + Im passiven Modus relativ wenig Aufwand für die Personen - Datenschutzproblematik - Ablehnende Haltung der Personen, Eingriff in Privatsphäre) - Probleme mit GPS-Empfang (Kalt-Start, Innenstadt, U-Bahn) - Geräte müssen an Personen ausgegeben werden inkl. Einschulung - Personen müssen Geräte einschalten und aufladen - Aufwendiges Postprocessing, nur teilweise automatisierbar - Im aktiven Modus ist Interaktion notwendig, die leicht vergessen werden kann

11 8. 02. 2011 11 Herausforderungen bei GPS Surveys Kalt-Start-Problematik des GPS-Empfängers -> Am Anfang können Teile eines Weges fehlen -> Prompted Recall Ausfälle und Ungenauigkeiten des GPS-Empfängers -> relativ selten und relativ gut rekonstruierbar U-Bahn-Fahrten -> relativ gut rekonstruierbar Ermittlung der Werge und des Wegezwecks -> Prompted Recall Verkehrsmittelwahl -> Prompted Recall Mitfahrer im Auto -> Prompted Recall Datenschutz -> Was passiert mit den Daten? Anonymisierung Aufwendige Logistik -> Ausgeben der Empfänger, Einsammeln der Empfänger, Einschulung, Nachbesprechung GIS-Postprocessing –> ausreichend Raum für Verbesserungen

12 8. 02. 2011 12 Smartphones 1/2 Smartphone wird zur Aufzeichnung der Mobilitätsdaten verwendet Smartphone muss von den Personen mitgeführt werden Aufzeichnung der Wege kann über GPS/WLAN erfolgen Zusätzlich können Daten wie Wegezweck oder Verkehrsmittel unterwegs eingegeben werden Vorteile der digitalen Erhebung können auch am Smartphone genutzt werden

13 8. 02. 2011 13 Smartphones 2/2 Bewertung + Daten werden digital erfasst, relativ wenig Aufwand im Postprocessing + Geräte sind teilweise bereits bei den Testpersonen vorhanden - Angabe von Wegezweck, Verkehrsmittel kann leicht vergessen werden - Automatische Erkennung von Bewegungsmustern ist Gegenstand von Forschungsprojekten, nicht State-of-the-Art - Akkuleistung der Smartphones reicht derzeit nicht für einen Tag - Viele unterschiedliche Smartphone-Modelle - WLAN-Verortung funktioniert nur, wenn die WLAN-Zellen georeferenziert sind - Aufwendige Logistik, wenn die Smartphones an die Testpersonen verteilt werden müssen

14 8. 02. 2011 14 CAWI 1/2 Computer-Assisted Web Interview Wird relativ selten betrachtet, stellt aber einen zunehmend wichtigeren Kanal dar Frühere technologische Einschränkungen (z.B. Bandbreite, Java-Technologie notwendig) sind nicht mehr zutreffend Vorteile der digitalen Technologie gegenüber handschriftlichen Befragungen Erstkontakt der Personen kann über mehrere Kanäle erfolgen, z.B. auch soziale Netzwerke, Internet-Foren 2008 in den Niederlanden in Kombination mit GPS bereits erfolgreich eingesetzt Hohes Potential und viel Spielraum für Verbesserungen

15 8. 02. 2011 15 CAWI 2/2 Bewertung + Adaptiver Fragebogen ist möglich + Eingabeprüfungen sind möglich, dadurch kann die Fehlerrate von schriftlichen Befragungen verringert werden + Wege können auf einer digitalen Karte eingezeichnet und validiert werden + Relativ kostengünstig, Web-Browser und Internetanschluss genügt + Daten liegen sofort digital vor, relativ geringer Aufwand im Postprocessing - Es können nur bestimmte Zielgruppen erreicht werden - Teilweise ähnliche Probleme wie bei schriftlicher Befragung - Erstellung einer guten Web-Anwendung ist relativ aufwendig

16 8. 02. 2011 16 Mobilfunkdaten 1/3 Bewegungsdaten aus dem Mobilfunknetz werden ausgewertet Zellübergänge -> geographische Zuordnung der Zellen Beginn eines Gesprächs/Ende eines Gesprächs Beginn einer Datenverbindung/Ende einer Datenverbindung Allgemeine Mobilitätsmuster lassen sich feststellen z.B. Pendlerströme

17 8. 02. 2011 17 Mobilfunkdaten 2/3 In Österreich A1 Traffic Data Stream der Mobilkom Austria (http://www.A1traffic.at) Bewegungsdaten von 4,7 Mio. SIM-Karten In Spitzenzeiten ca. 15.000 Events / Sekunde Unterschiedliche Pakete Tagespaket, Monatspaket, unlimitierter Zugang Preise derzeit nicht bekannt Weitere Anbieter nicht bekannt

18 8. 02. 2011 18 Mobilfunkdaten 3/3 Bewertung + Repräsentativer Querschnitt + Personenströme auf grobgranularer Ebene messbar + Beliebig oft wiederholbar + Passive Erfassung ohne zusätzlichen Aufwand - Derzeit nur SIM-Karten der Mobilkom Austria - Keine Zuordnung zu einer Person möglich - IDs werden täglich gewechselt, während eines Tages bleibt die ID einer Person gleich - 1 SIM-Karte entspricht nicht einer Person, SIM-Penetrationsrate beträgt derzeit 140%, Tendenz steigend - Roaming-Kunden sind inkludiert - Derzeit keine Erkennung von Verkehrsmitteln möglich - Zweck einer Bewegung ist nicht bekannt

19 8. 02. 2011 19 Derzeitiger Diskussionsstand CATI als kostengünstige Technologie Probleme liegen eher in der Methodik CAWI wurde in der Entwicklung vernachlässigt, dürfte aber in Ergänzung zur Papierbefragung ein hohes Potential haben GPS mit Prompted Recall als Technologiemix derzeit mit dem meisten Potential International mehrfach erprobt Unterschiedliche Methoden des Recalls (CATI, CAWI, CAPI) Erhebung mit Smartphones ist derzeit noch zu wenig ausgereift Breiter angelegte Tests notwendig Längerfristig können Smartphones GPS Data Logger und CAWI ideal kombinieren -> Smartphones werden längerfristig zum wichtigsten Instrument in der Mobilitätsdatenerfassung werden Mobilfunkdaten können als Ergänzung und Überprüfung der erfassten Daten eingesetzt werden, nicht ersetzend

20 8. 02. 2011 20 Literatur (Auszug) Schönfelder, S., K.W. Axhausen, N. Antille and M. Bierlaire (2002) Exploring the potentials of automatically collected GPS data for travel behaviour analysis – A Swedish data source. In J. Möltgen, and A. Wytzisk (Eds.), GI-Technologien für Verkehr und Logistik, IfGIprints, 13, Institut für Geoinformatik, Universität Münster, Münster, 155-179. Wermuth, M., Sommer, C., Kreitz, M. (2003): Impact of new technologies in travel surveys. In Stopher, P. and Jones, P. (Eds.), Transport Survey Quality and Innovation, Pergamon Press, pp. 465 – 469. Nielsen T., Hovgesen, H. (2004): GPS in pedestrian and spatial behaviour surveys. Cities for People, The Fifth International Conference on Walking in the 21st Century, Copenhagen. Kracht, M. (2004): Tracking and interviewing individuals with GPS and GSM technology on mobile electronic devices. 7th International Conference on Travel Survey Methods, Costa Rica. Stopher P., R. (2008): Collecting and Processing Data from Mobile Technologies. 8th International Conference on Survey Methods in Transport, Annecy. Bohte, W., Maat, K. (2008): Deriving and Validating Trip Destinations and Modes für Multi-Day GPS-based Travel Surveys: A Large-Scale Application in the Netherlands, 8th International Conference on Survey Methods in Transport, Annecy. Marchal et al. (2008): A Study of Non-Response in the GPS Sub-Sample of the French National Travel Survey 2007-08, 8 th International Conference on Survey Methods in Transport, Annecy, Fance.


Herunterladen ppt "8. 02. 2011 1 KOMOD Konzeptstudie Mobilitätsdaten Österreich ways2go 1. Projektbeiratssitzung AP4 Erhebungstechnologien Karl Rehrl, Cornelia Schneider,"

Ähnliche Präsentationen


Google-Anzeigen