DTS Lonely Commute Mark Forbes 2350

Die Gender Data Gap in der Mobilität schließen

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Beschreibung


Geschlechterspezifische Mobilitätsdaten sind für bedarfsgesteuerte Verkehrsangebote und Innovationen notwendig – dennoch werden sie bislang nur selten erhoben.

Das mFUND-Frauennetzwerk diskutiert mit Ines Kawgan-Kagan und Prof. Dr. Helena Mihaljevic praktische Anwendungsfälle und Denkanstöße aus der Forschung.

Kernfragen der Diskussion:

- Welches Potenzial haben geschlechterspezifische Daten für Mobilitätsprojekte?

- Wie können sie erhoben werden?

- Welche Herausforderungen stellen sich dabei?

Die Veranstaltung steht allen Interessierten offen.

Seien Sie dabei und diskutieren Sie mit!


Das Frauennetzwerk im mFUND

Das Frauennetzwerk organisiert diese Veranstaltung und setzt sich für mehr Gendergerechtigkeit in der Mobilität ein. Ziel des Netzwerks ist die bessere Sichtbarkeit von Expertinnen innerhalb des mFUNDs und in der Öffentlichkeit. Es schafft Austausch, Wissenstransfer und Vernetzung zwischen den Frauen innerhalb der datenzentrierten Mobilitätsbranche.

Infos zur Gründung des Netzwerks.

Dokumentation der Veranstaltung

Eine Übersicht über das Programm, die Referent*innen und die Diskussion finden Sie hier in der barrierefreien Dokumentation (PDF).

Sprecher*innen

Ines Kawgan-Kagan ist Mobilitätsexpertin mit Fokus auf die Kombination von innovativer Mobilität und Gender im urbanen Raum. Seit November 2020 leitet sie, zusammen mit Carolin Kruse das AEM Institute. Sie ist Council Member und German Ambassador der Association for European Transport (AET) und leitet die Arbeitsgruppe Gender and Mobility.

Ines Kawgan-Kagan ist Mobilitätsexpertin mit Fokus auf die Kombination von innovativer Mobilität und Gender im urbanen Raum. Seit November 2020 leitet sie, zusammen mit Carolin Kruse das AEM Institute. Sie ist Council Member und German Ambassador der Association for European Transport (AET) und leitet die Arbeitsgruppe Gender and Mobility.

Ines Kawgan-Kagan

Helena Mihaljević ist promovierte Mathematikerin mit Hintergund in dynamischen Systemen. Seit 2018 ist sie Professorin für Data Science an der Hochschule für Technik und Wirtschaft in Berlin in Assoziation mit dem Einstein Center Digital Future. Sie forscht in interdisziplinären Projekten, u.a. im Bereich der datenbasierten Mobilitätsforschung.

Helena Mihaljević ist promovierte Mathematikerin mit Hintergund in dynamischen Systemen. Seit 2018 ist sie Professorin für Data Science an der Hochschule für Technik und Wirtschaft in Berlin in Assoziation mit dem Einstein Center Digital Future. Sie forscht in interdisziplinären Projekten, u.a. im Bereich der datenbasierten Mobilitätsforschung.

Prof. Dr. Helena Mihaljević

Professorin für Data Science, HTW Berlin
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