Stadt- und Verkehrsplanung anhand von Bewegungsflüssen Big-Data-Analysen unterstützen bei der Städteplanung

Nach Berechnungen der Vereinten Nationen wird die Weltbevölkerung bis zum Jahr 2024 auf etwa acht Milliarden Menschen anwachsen und sich damit innerhalb von hundert Jahren nahezu vervierfacht haben. Das in Kombination mit einer ungebremsten Landflucht stellt Städteplaner vor große Herausforderungen.

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Auf Städteplaner kommen große Herausforderungen zu: 1924 haben etwa 20 Prozent der Weltbevölkerung in Städten gelebt. Prognosen zufolge werden 2024 mehr als die Hälfte aller Menschen (rund 60 Prozent) in Städten leben.

Die Konsequenzen dieses Bevölkerungswachstums in den Städten sind besonders im Hinblick auf die urbane Infrastruktur spürbar, denn: Die Mehrzahl der Verkehrsnetze wurde ursprünglich für eine deutlich geringere Zahl von Verkehrsteilnehmern konzipiert. So steigt nicht nur die Belastung um ein Vielfaches an – es kann vermehrt auch zu Sicherheitsrisiken kommen, die darauf zurückzuführen sind, etwa bei Veranstaltungen mit großen Menschenmassen.

Hilfe durch das Internet der Dinge

Daher sind Technologien gefragt, die Städte- und Verkehrsplaner dabei unterstützen, diese neuen Herausforderungen zu analysieren und auf Basis dieser Ergebnisse angemessen zu handeln. Das ist auch eine unablässige Voraussetzung für die Entwicklung von Smart Cities, die dazu in der Lage sind, die steigenden Menschenmassen in den Städten der Zukunft sicher zu bewältigen.

Eine besondere Bedeutung hinsichtlich der Bereitstellung der notwendigen Informationen haben dabei Mobilfunkbetreiber – nicht zuletzt, da derzeit ungefähr jeder Fünfte über ein Smartphone verfügt. Aber auch die zunehmende Vernetzung spielt hier eine große Rolle, denn neben Smartphones sind beispielsweise auch Wearables dazu in der Lage, anonymisierte und in aggregierter Form vorliegende Standortdaten zu übertragen.

Die Analyse dieser Daten gibt dann Aufschluss über den Bewegungsfluss. Die starke Zunahme der heute verfügbaren mobilen Daten führt dabei dazu, dass die Stichprobengrößen statistisch mit realen Bevölkerungszahlen korrelieren. Werden diese Informationen mit weiteren Standortinformationen wie etwa GPS-Daten aus Connected Cars in Zusammenhang gesetzt, können Data Scientists unter anderem Verkehrs- und Bewegungsströme genau analysieren.

Solche Analysetechnologien befinden sich heute noch in den Anfängen – die möglichen Anwendungsbereiche sind aber schon jetzt vielfältig. Denn: Stadt- und Verkehrsplaner sowie Organisatoren von Events können so nicht nur determinieren, wo sich Menschengruppen zu welchem Zeitpunkt befinden, sondern auch, woher sie gekommen sind, wie sie zum Zielort gereist sind und wie möglicherweise ihre weitere Route verlaufen wird.

Dieser Vorgang gewinnt insbesondere bei der Organisation von Großveranstaltungen an Relevanz, da diese meistens auch mit einer Beeinträchtigung der täglichen Wege der städtischen Bevölkerung einhergeht. Staus und Verspätungen der öffentlichen Verkehrsmittel sind oft die Regel. Unter Umständen ergeben sich aufgrund des erhöhten Menschenaufkommens sogar Sicherheitsrisiken – besonders in sehr dicht besiedelten Gebieten. Datengesteuerte Analysetechnologien geben Planern und Veranstalter im Vorfeld Informationen über die am intensivsten genutzten Routen sowie An- und Abreiseverbindungen.

Engpässe frühzeitig erkennen

Daraus lassen sich Muster ableiten, die Besucher mit besseren Informationen sowohl vor als auch nach der Veranstaltung versorgen. Außerdem können Engpässe frühzeitig erkannt und entsprechende Hinweisen gegeben werden, etwa zu Alternativrouten.

Doch nicht nur Veranstalter von Großevents, auch Stadt- und Verkehrsplaner profitieren in vielfacher Hinsicht von solchen Analysen: Neben der offensichtlichen Optimierung von Verkehrsinfrastrukturen können sie unter Umständen auch hilfreiche Informationen darüber gewinnen, wie Parkgebühren eingesetzt oder mautpflichtige Straßen bestimmt werden.

Daten sind das eine – die Analyse das andere

Mobilfunkbetreiber verfügen also über die größten Datenschätze. Allerdings können sie die Analyse der unterschiedlichen Datenmengen oft nicht alleine umsetzen, da ihnen neben den technologischen Voraussetzungen auch relevante Algorithmen fehlen, um die Masse an Daten zu verarbeiten und sinnvoll auszuwerten.

Gleichzeitig fehlen ihnen auch wichtige Datensätze, um ganzheitliche Analysen anzustellen. Denn: Nur wenn die mobilen Daten mit weiteren standortbasierten Daten verknüpft werden, die beispielsweise mittels GPS, Mapping oder Routing gewonnen werden, kann ein exakteres Bild der Bewegungsströme erstellt werden. Hierfür müssten Mobilfunkunternehmen jedoch in umfangreiche, kostspielige und zeitaufwendige IT-Infrastrukturen investieren und das entsprechende Knowhow aufbauen.

Deshalb ist die Zusammenarbeit mit Big-Data-Unternehmen ratsam, die sowohl über die benötigten Algorithmen, Infrastrukturen und Kompetenzen, als auch über langjährige Erfahrungen verfügen.

Fazit

Solche datengesteuerten Analysetechnologien sind auch schon erfolgreich eingesetzt werden, etwa bei den Olympischen Spielen. In Zusammenarbeit mit der lokalen Regierungsbehörde für Transport (Transport for London) hat Inrix die Besucher- und Verkehrsströme in Echtzeit analysiert, die möglichen Auswirkungen der verschiedenen Veranstaltungen modelliert und Zuschauer und Anwohner über die aktuelle Verkehrslage informiert.

Der Einsatz bei den Olympischen Spielen war jedoch erst die Spitze des Eisbergs. Mit zunehmender Vernetzung von Dingen und Geräten wird es möglich werden, menschliches Verhalten anhand der Analyse der Daten noch besser und genauer vorherzusagen. Wenn mit dem globalen Bevölkerungswachstum die Belastung der vorhandenen Infrastrukturen immer weiter ansteigt, werden Big Data und datengesteuerte Analysemethoden – bei effektiver Anwendung – somit von großem Wert für Stadtplaner, Transportunternehmen, Einzelhändler, Versicherungen und zahlreiche weitere Branchen sein.

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