1. Ausgangssituation, Projektidee und ?ziele

Im Zuge der Bearbeitung des im Rahmen des Nationalen Radverkehrsplans 2020 geförderten Vorgänger-Projekts „Mit Smartphones generierte Verhaltensdaten im Radverkehr“ wurde bereits das große Potenzial für die planerische Praxis deutlich – es konnte eine valide Netzabdeckung und ein kalibrierbares Geschwindigkeitsniveau von radverkehrsbezogenen GPS-Daten konstatiert werden.

Allerdings wurde auch festgestellt, dass bei der Nutzung von GPS-Daten von Radfahrenden detaillierte Informationen zum Radverkehrsverhalten unterschiedlicher sozio-ökonomischer Gruppen weiterhin fehlen. Es liegen zwar einerseits GPS-Massendaten vor oder sind vergleichsweise einfach zu beziehen. Diese bilden jedoch nur die Summe aller beteiligten NutzerInnen ab, während Informationen zum Radverkehrsverhalten beteiligter Einzelnutzer fehlen. Da bei der Analyse von GPS-Daten aus Datenschutzgründen zumeist nur aggregiertes Nutzerverhalten abgebildet wird, liegen zu den konkreten NutzerInnen beziehungsweise der zugrundeliegenden Nutzergruppe keine weiteren personenbezogenen Informationen vor. Somit fehlt an dieser Stelle das Bindeglied für eine umfassende Analyse der GPS-Daten. Vorliegende GPS-Datensätze, zum Beispiel des im Modellprojekt untersuchten Anbieters der Fitness-App „Strava“, können somit für diesen Aspekt nur eingeschränkt auf Repräsentativität geprüft und in einem nächsten Schritt kalibriert werden.

Das Projekt „RadVerS“ soll deshalb diese Wissenslücke durch eine umfangreiche Feldstudie zum Radverkehrsverhalten verschiedener sozio-ökonomischer Nutzergruppen schließen. Das Forschungsdesign der Feldstudie kombiniert Befragungen (stated preference) mit der Analyse der tatsächlichen Fahrradnutzung (revealed preference).

Zum einen wird hierzu durch eine Befragung eine empirisch belegte und wissenschaftlich hergeleitete multidimensionale Typologisierung von Radfahrenden erstellt. Die grundlegende Fragestellung dieser Erhebung lautet: Welche Typen von Radfahrenden gibt es und wie lassen diese sich beschreiben? Des Weiteren wird analysiert: Welche individuellen Routen- und Umweltfaktoren spielen bei der Typologisierung eine Rolle? Wie unterscheiden sich die Typen in ihren instrumentellen, symbolischen und affektiven Motiven? Welche Faktoren unterscheiden sich nicht systematisch zwischen den Gruppen? Welche praktischen Implikationen ergeben sich für die Radverkehrsplanung und -förderung aus dem multifaktoriellen Modell?

Zum anderen wird eine umfangreiche heterogene Probandengruppe mit unterschiedlichen sozio-ökonomischen Ausprägungen mit Geräten für die Aufzeichnung ihrer Radrouten ausgestattet. Alle ProbandInnen werden damit über einen längeren Zeitraum datenschutzkonform ihre Radrouten aufzeichnen. Das auf diesem Weg erhobene Radverkehrsverhalten wird, gestützt durch kontinuierliche begleitende Befragungen, ausgewertet und anhand unterschiedlicher Indikatoren beschrieben. Damit werden Präferenzen einzelner Gruppen, z. B. im Hinblick auf Geschwindigkeit, Streckenlänge, Typ der Radverkehrsinfrastruktur, Fahrtzweck oder Routenwahl identifiziert.

Die erhobenen Nutzerverhalten unterschiedlicher Gruppen von Radfahrenden können jedoch auch ohne die Verwendung von GPS-Massendaten einen wichtigen Beitrag für die Verkehrssicherheitsarbeit oder die Radverkehrsplanung liefern. Die Basisdaten können zudem einen wertvollen Input für die Erarbeitung neuer Routenwahlmodelle im Radverkehr darstellen.

2. Projektdurchführung

Das Projekt wird aus Mitteln zur Umsetzung des Nationalen Radverkehrsplans (NRVP) 2020“ vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) gefördert. Projektstart war Juli 2017.

Die Bearbeitung erfolgt an der TU Dresden gemeinschaftlich durch die Lehrstühle für Verkehrsökologie und für Verkehrspsychologie.

Warum handelt es sich um ein innovatives und nachahmenswertes Beispiel?

1. Ergebnis des Projekts ist eine empirisch fundierte, hergeleitete Nutzertypologisierung der Radfahrenden anhand von tatsächlich geäußertem Radverkehrsverhalten – quer über alle Nutzergruppen der Bevölkerung hinweg.
2. Die im Projekt erarbeitete Typologisierung von Radfahrenden erlaubt zukünftig eine nutzergruppenspezifische Radverkehrsplanung. Den PlanerInnen wird es damit ermöglicht gezielt auf die Bedürfnisse unterschiedlicher Nutzergruppen einzugehen.
3. Das Projekt dient der besseren Interpretation der GPS-Massendaten. Eine Einordnung von unterschiedlichen GPS-basierten Daten im Radverkehr kann damit zukünftig für die praktische Planung zielgerichtet und niedrigschwellig erfolgen.
4. Insgesamt ist in naher Zukunft mit einer deutlichen Ausweitung der Nutzung von GPS-Daten in der Radverkehrsplanung zu rechnen. Das Projekt zielt darauf ab, eine Beurteilung und gegebenenfalls notwendige Korrektur der Daten weitestgehend unabhängig von der konkreten Erhebungsform (z. B. Sport-App versus Alltags-App) zu ermöglichen.
5. Die Aussagekraft von GPS-Daten steigt an und somit auch die praktische Nutzbarkeit für die Kommunen in Deutschland.
6. Die Kombination von Apps mit hoher Marktdurchdringung und generalisierten Auswertealgorithmen bietet kurz- bis mittelfristig erstmals das Potenzial für eine bundesweit flächendeckende Erfassung der Radverkehrsinfrastrukturqualität und kommt somit kommunalen und überregional agierenden Planenden sowie auch direkt den Radfahrenden zunutze.
7. In Verbindung mit der neuen Open-Data Strategie der Bundesregierung und insbesondere des BMVI liegt somit in Kombination mit dem NRVP-Projekt „Mit Smartphones generierte Verhaltensdaten im Radverkehr“ eine valide Basis für die Nutzbarmachung von zukünftig zur Verfügung gestellten GPS-Daten im Radverkehr vor.

Finanzierung

Evaluation

Projektträger & Beteiligte

Laufzeit

Öffentlichkeitsarbeit & Dokumentation