Projektbeschreibung

Im zunehmend komplexen Aufgabenfeld der Mobilitätsplanung, in das zahlreiche Stakeholder eingebunden sind, bilden Daten und deren Verknüpfung einen wichtigen Baustein für die Entscheidungsfindung. Die Herausforderung dabei ist, heterogene Datenquellen problemadäquat und zielgruppenspezifisch aufzubereiten.
Vor diesem Hintergrund untersuchte das Projekt MobiDaS, wie aus Mobilitätsdaten entscheidungs-relevante Zusammenhänge extrahiert, visualisiert und zu Mobility Data Stories weiterentwickelt werden können. Es wurde eine Methode zur Erstellung zielgruppenspezifischer Data Stories abgeleitet, um die Stakeholder bei der visuellen und inhaltlichen Aufbereitung der Daten zu unterstützen.

Ergebnisse und Wirkungen

• Das Projekt MobiDaS zeigt auf, wie Mobility Data Stories dazu beitragen, Mobilitätsdaten effektiver und effizienter zu nutzen. Die folgenden Forschungsergebnisse wurden erzielt:
• Strukturierung des Mobilitätsplanungsprozesses in Hinblick auf den Nutzen von Mobility Data Stories
• Beschreibung typischer Stakeholder im Mobilitätsplanungsprozess und ihrer Anforderungen an entscheidungsrelevante Daten
• Extraktion von Indikatoren zum Beschreiben von Problemräumen verschiedener Verkehrssysteme
• Definition einer Methode zum Erstellen von entscheidungsrelevanten Mobility Data Stories auf der Basis von Indikatoren für spezifische Zielgruppen
• Evaluierte Beispielssets von Mobility Data Stories für verschiedene Verkehrssysteme
• Guidelines zum Erstellen von zielgruppenspezifischen Mobility Data Stories
  
  Das Ergebnis sensibilisiert für die Potenziale von Mobility Data Stories und beinhaltet Guidelines für deren Entwicklung.