Prof. Dr. Kay W. Axhausen | Verkehrsplanung

Models without (personal) data?

Modelle der Verkehrsnachfrage benötigen Daten in immer grösseren Umfang und Ausmass, was zu einer erheblichen Zunahme der Komplexität führt. An dieser Stelle scheint es nötig, diesem Trend entgegen zu wirken und ein alternatives Modell zu formulieren, das nur aggregierte und anonyme Daten benötigt.

Inhalt und Ziel des Forschungsprojekts

Verkehrsnachfragemodelle sind datenintensiver und komplexer als je zuvor. Obwohl die Verbesserungen in Bezug auf Sensibilität und Plausibilität von Richtlinien offensichtlich sind, gibt es nur wenig Anzeichen, dass sie auch zur Verbesserung der Qualität der öffentlichen Entscheidungen beitragen. Darüber hinaus führt die Zurückhaltung der Praxis bei der Verwendung solcher fortgeschrittener Modelle zu der Besorgnis, dass die Diskrepanz zwischen Forschung und Praxis so gross wie nie zuvor ist. Einerseits erlauben es die verbesserten Möglichkeiten zur Datensammlung zusammen mit der erwarteten Welle von «Big Data» den Forschern diesen Weg fortzusetzen; andererseits erhöht die Benutzung und der Missbrauch von «Big Data» die Gefahr von plötzlichen Änderungen öffentlicher Entscheidungen und dem plötzlichen Mangel an hochwertigen Alternativen zu den existierenden state-of-the-art (akademischen) Modellen.

Während es möglich ist, agentenbasierte Modelle (state-of-the-art) und das übliche, aggregierte Vier-Stufen-Modell ohne vollständige, persönliche, geo-codierte Daten zu erstellen, ist diese Einschränkung bekannt, wenn auch nicht vollständig bezüglich der Kosten der Entscheidungsqualität erfasst. Um eine Vorstellung von der Verschlechterung der Qualität zu erhalten, ist es aufschlussreich, zu einem Modell ohne persönliche Daten zu wechseln. In diesem Zusammenhang können räumliche Daten verwendet werden. Das Modell sollte trotzdem in der Lage sein, Aussagen über die Menge und Geschwindigkeit des Verkehrs an jeder Stelle des betrachteten Netzwerks zu treffen, da diese Information die Mindestanforderung für eine Kosten-Nutzen-Analyse ist. Methoden der räumlichen Ökonometrie wurden kürzlich für einige Transport-Anwendungen wieder eingesetzt, was eine alte, aber vernachlässigte Tradition in der Verkehrsplanung wiederbelebt.

Das Ziel dieses Projektes ist zweigespalten. Erstens, wollen wir eine alternative Struktur von Verkehrsmodellen vorstellen, die nur anonyme oder aggregierte Daten benötigt. Zweitens, wollen wir erforschen, wie viel technische Qualität in Bezug auf Verkehrsmodelle bei öffentlichen Entscheidungen in der Praxis verloren geht, wenn man Grenzen zur Datensammlung und Benutzung setzt, um andere wichtige Ziele ohne Bezug zum Verkehr zu erfüllen.

Die Alternative, die getestet wird, ist ein räumliches Regressionsmodell als eine Form der direkten Nachfragemodellierung. Wir werden die Schweiz mit den aktuell diskutierte Verkehrsinvestitionen und Strategien als Testfall benutzen. Der Verlust der Qualität wird an den Entscheidungen gemessen, d.h. ihren Kosten und Nutzen, die potenziell verloren oder gewonnen werden. Diese Kosten und Nutzen werden mit der offiziellen schweizerischen Kosten-Nutzen-Analyse-Norm bestimmt und anschliessend mit den Entscheidungen, die aus dem aktuell kalibrierten Nationalen Personenverkehrsmodell sowie dem aktuellen Schweiz-Szenario der agentenbasierten Verkehrssimulation MATSim stammen, verglichen. Die zwei letzteren werden mit geo-codierten, persönlichen Daten kalibriert. Das wird das erste Mal sein, dass eine systematische Analyse der Verkehrsplanung in diesem Umfang durchgeführt wird.

Wissenschaftlicher und gesellschaftlicher Kontext des Forschungsprojekts

Das wesentliche Ergebnis des Projekts ist die Ermittlung des Potentials von Methoden der räumlichen Ökonometrie zur Bewertung von Verkehrsprojekten. Die Resultate werden es erlauben, Abwägungen zwischen dem gewählten Modellansatz (implizit auch Planungskosten und Zeitdauern) und der Vollständigkeit der einbezogenen Nutzen für die Anwendung – auf die Interessen von Akademikern als auch von Praktikern eingehend – vorzunehmen.

Es wird erwartet, dass die Ergebnisse die Bewertung von Verkehrsprojekten in der Praxis verbessern werden, indem der Modellansatz in die Schweizer Richtlinien der Kosten-Nutzen-Analyse integriert wird. Vergleichbare Effekte werden für die Normen und Richtlinien in anderen Ländern erwartet. Die ermittelten Abwägungen werden ebenfalls einen wertvollen Beitrag zur Diskussion über neue Datenschutzrichtlinien leisten. Zudem könnten die Resultate zu einem Überdenken und möglicherweise zu einer Neuausrichtung der Forschungsfelder in der Verkehrsplanung führen.