ForschungBig Data und Machine Learning
Bewertung potentieller Ride-Sharing Treffpunkte anhand von Kartendaten am Beispiel Braunschweig

Bewertung potentieller Ride-Sharing Treffpunkte anhand von Kartendaten am Beispiel Braunschweig

Leitung:  Czioska
Team:  Thomas Reinicke
Jahr:  2016
Laufzeit:  2016
Ist abgeschlossen:  ja

Während der Wunsch nach individueller Mobilität ständig weiter wächst und die Verkehrsbelastung insbesondere in urbanen Räumen dementsprechend steigt, bleiben dennoch viele Sitzplatz­kapazitäten in privaten Fahrzeugen ungenutzt. Mitfahrgemeinschaften (engl. Ride-Sharing) können dieses Problem zumindest verbessern, indem die Auslastung von privaten Fahrten erhöht wird.

Eine Mitnahme kann nur erfolgen, wenn sich Fahrer und Mitfahrer an einem Ort treffen. Dieser Treffpunkt sollte so gewählt werden, dass er sowohl die Sicherheit als auch den Komfort maximiert. Kriterien hierfür sind beispielsweise die Verfügbarkeit von Parkmöglichkeiten, Wetterschutz, Licht, Sitzgelegenheiten, Eindeutige Beschreibung des Ortes etc. Um Treffpunkte hinsichtlich dieser Kriterien bewerten zu können, soll ein einheitliches Schema entworfen werden, das jedem potentiellen Treffpunkt einen Wert zur Beschreibung der Qualität des Punktes zuweist.

 

Um das Bewertungsschema empirisch zu ermitteln wurde eine Umfrage erstellt, die von 100 Teilnehmern vollständig ausgefüllt wurde. Dabei wurden insbesondere Präferenzen zu verschiedenen Typen und Eigenschaften von Treffpunkten abgefragt, beispielsweise die Eignung von Parkplätzen oder die Wichtigkeit eines Wetterschutzes. Eine Erkenntnis, die bereits aus der Umfrage gewonnen werden konnte, ist, dass eine eindeutige Identifizierbarkeit die höchste Wichtigkeit zugesprochen bekommt, während Komforteinrichtungen wie Toiletten oder ein Aufenthalt im Warmen keine so hohe Priorität zugewiesen bekommt.


Die Ergebnisse der Umfrage wurden im Anschluss genutzt, um ein Bewertungsschema zu erstellen, mit dessen Hilfe neue Treffpunkte automatisiert bewertet werden können. Hierfür war eine GIS-Analyse notwendig, um die abgefragten Eigenschaften in der Umgebung der Treffpunkte in Kartendaten zu identifizieren und zu zählen. Das Vorhandensein und die Anzahl von z.B. Straßenlaternen spiegelt sich dann in der Bewertung wieder.

 

Die automatisiert berechneten Bewertungen wurden abschließend mit in der Umfrage abgegebenen Bewertungen zu 22 exemplarisch ausgewählten Treffpunkt-Positionen in Braunschweig verglichen. Die Evaluation der Ergebnisse zeigt einen guten Zusammenhang - nur wenige Benotungen unterschieden sich in größerem Maße. Dadurch kann die prinzipielle Eignung von automatisierten Bewertungen aus Kartendaten gestützt werden.