Mithilfe von anonymisierten Bewegungsdaten von Mobilfunkgeräten wurden wichtige Verkehrsknotenpunkte anhand von drei konkreten Veranstaltungen im Raum Oberösterreich eruiert. Dies soll helfen um in Zukunft Staus und Verkehrschaos bei großen Events vorab zu vermeiden.
Bestehende Verkehrsinfrastruktur kommt bei Events, Konzerten und Veranstaltungen oft an ihre Kapazitätsgrenzen. Zur besseren Planung der Anreiserouten und Besucherströme (Anreisezeitpunkt) bietet Triply Eventplanern eine Webplattform, welche mithilfe historischer Buchungsdaten und Teilnehmerzahlen Prognosen durchführt und alternative Mobilitätslösungen für den Transport bereitstellt. Für die Verbesserung der Prognose können Floating Phone Data (FPD) verwendet werden.
Bei Floating Phone Data handelt es sich um Bewegungsdaten, welche durch die Einwahl der Mobilfunkgeräte (z.B. Smartphone) in Funkzellen generiert werden. Diese Daten sind anonymisiert und können beispielsweise für die Generierung eines Nachfragemodells (Quelle Ziel Matrix) oder für die Unterstützung von Verkehrslagediensten genutzt werden. Der Mobilfunkanbieter Drei bietet mit Motion Insights einen Service, über welchen einerseits für die Bereiche Verkehr, Tourismus, Handel und Veranstaltungen vorgefertigte Analyse abrufbar sind und andererseits österreichweite FP-Daten für eigene Auswertungen angeboten werden. [1] [2] .
Im Rahmen eines Kundenprojektes mit Triply GmbH in 2020 untersuchte das Team Smart Mobility and Analytics der RISC Software GmbH mithilfe unterschiedlicher Data Engineering Prozesse die Eignung von FPD für die Festival- und Mobilitätsplanung. Die FPD wurden dabei vom Mobilfunkanbieter Drei zur Verfügung gestellt. In einem ersten Schritt wurde eine explorative Datenanalyse und Visualisierung erstellt, mit welcher das Potenzial und die Möglichkeiten von FPD bestimmt wurde. Mithilfe mathematischer und algorithmischer Methoden wurde daraufhin mithilfe der Quelle Ziel Matrix und der zeitlichen Besucherströme ein Modell aufgebaut. Das Modell berücksichtigt den Bias durchschnittlicher Tage, an denen keine Events stattfindet. Im Umfeld von Festivals werden folgende Fragestellungen beantwortet:
- Aus welchen Regionen kommen die Besucher*innen, welche Routen werden gewählt und wo überschneiden sich die Routen möglichst vieler Besucher*innen.
- Wann fahren Besucher*innen aus verschiedenen Regionen los, wann passieren sie die Hotspots und wann kommen sie am Event an.
Damit ist es möglich jene Hotspots zu ermitteln, an denen besonders viele Besucher*innen aufeinander treffen, um an diesen speziellen Event-Haltestellen anzubieten. Zusätzlich könnten einige Routen aufeinander abgestimmt werden, damit es am Weg zum und beim Event zu keine Überlastungen kommt. Für die Aufbereitung der Modelle wurden die Daten folgender drei Events analysiert:
- Clam Rock Festival 2019 (Burg Clam am 28. Juni 2019),
- Rock im Dorf Festival 2019 (Stausee Klaus am 4.-7. Juli 2019) und
- Kronefest 2019 (Linz am 22-24. August 2019).
Unter der Annahme, dass die Besucher*innen vorwiegend mit dem eigenen Fahrzeug und nicht mit öffentlichen Verkehrsmitteln anreisen, wurden die Floating Phone Daten von Drei, welche die Postleitzahlen der Startpunkte und Abfahrtszeit beinhalten, auf einen Verkehrsgraphen umgelegt. Die dabei identifizierten Routen und Hotspots für das Beispiel der Veranstaltung Burg Clam werden in der folgenden Abbildung dargestellt. Die weißen Punkte auf der Karte sind die Startpunkte der Routen, die in verschiedenen Größen dargestellten blauen Kreise sind jene Hotspots, an welchen die Anreiserouten der Besucher*innen zusammenkommen. Die Größe der Kreise ist abhängig von der Anzahl der Besucher*innen, die einen Hotspot passieren. Für die Visualisierung wurde QGIS verwendet.
Für die zweite Fragestellung wurden die Daten von Drei für den Festivaltag mit einer zeitlichen Auflösung von 30 Minuten analysiert. Es können damit Aussagen getroffen werden, wie private Beförderungsstrecken geplant werden müssen, damit diese zu zur richtigen Zeit am richtigen Ort sind. Das erstellte Modell eignet sich auch für die Analyse des täglichen Verkehrs oder der betrieblichen Mobilität. Im öffentlichen Verkehrsnetz können damit tatsächliche Auswirkungen von Veränderungen, welche oft sehr komplex sind und häufig auf Basis von unvollständigen Daten abgeschätzt werden, erfasst werden. Auswirkungen von Änderungen, wie Baustellen, zusätzliche Haltestellen oder Erreichbarkeiten können visualisiert werden, um damit Entscheidungen mit einer guten Datengrundlage zu unterstützten. Im Bereich der betrieblichen Mobilität können die Wegstrecken der eigenen Mitarbeiter*innen übereinandergelegt werden, wodurch eine bessere und nachhaltigere Mobilität geplant werden kann.
Abbildung 1: Visualisierung von Kreuzungen / Hotspots auf dem Weg zur Burg Clam
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