Über SSPT
Anonymisierte Smartphone-Nutzungsdaten liefern reichhaltige Möglichkeiten, um das Verhalten von Fahrgästen zu analysieren und so die ÖPNV-Planung zu optimieren.
Die Analyse dieser Daten scheitert allerdings oft an den hohen technischen Herausforderungen, insbesondere bei der eigenständigen Erhebung von App-Nutzungsdaten. Eine zentrale Herausforderung liegt nicht zuletzt auch in der Einhaltung der DSGVO-Bestimmungen.
Ziel des Projektes SSPT ist die Erstellung eines Analysemodells auf Grundlage von digitalen und realen Verhaltensdaten zur Verbesserung der ÖPNV-Planung.
Durch „Smartphone-Sensing in public transport – SSPT“ können sowohl Daten der physischen Welt (z.B. via GPS), als auch der digitalen Smartphone-Nutzung (z.B. Nutzung von ÖPNV-Apps) im Zusammenhang mit der ÖPNV-Nutzung analysiert werden.
Die Kombination aus beiden Datentypen schafft die Grundlage, um fundierte Einblicke in das individuelle Mobilitätsverhalten zu erlangen. Dabei werden insbesondere die folgenden Fragestellungen untersucht:
- Welche Apps nutzen Menschen differenziert nach Ort und Zeit, vor allem im ÖPNV?
- Welche Mobilitätsapps nutzen Probanden und in welchen Fällen entscheiden Sie sich in Abhängigkeit von Ort und Zeit für oder gegen den ÖPNV?
Im Projekt werden pseudonymisierte Daten von Probanden zum Smartphone-Nutzungsverhalten und Mobilitätsverhalten, sowie Kontextdaten (z.B. Haltestellen aus dem MDM-Portal) genutzt.
Die Probanden haben diese Daten Murmuras freiwillig und DSGVO-konform für Studienzwecke zur Verfügung gestellt. Die Probanden sind soziodemografisch erfasst (Alter, Geschlecht, Familienstand, Beruf, etc.) und haben für mindestens zwei Wochen an der Studie teilgenommen. Neben der Erstellung eines Analysemodells wird eine Studie mit aggregierten Daten veröffentlicht.
Verbundkoordinator
Murmuras UG