Anwendungsfelder anonymisierter Mobilfunkdaten im ÖPNV. Fünf regionale Beispiele für Analyse und Vorhersage von Verkehrsbedarfen auf Quelle-Ziel-Relationen. - (:unkn) unknown (DVV Media Group, 2017)
Eine hochwertige Datenbasis bildet die Grundlage für präzise Analysen und Prognosen der Verkehrsplanung. Eine Studie des Fraunhofer-Instituts für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO in Kooperation mit Telefónica NEXT kommt zu dem Ergebnis, dass anonymisierte Mobilfunkdaten hier einen positiven Beitrag leisten können. Die Daten ermöglichen eine sehr umfassende Analyse der Verkehrsnachfrage, da komplette Quelle-Ziel-Matrizen, differenziert für verschiedene Modi, durchlaufend und in einer sehr großen Stichprobe erhoben werden. Der Artikel stellt fünf Beispiele der Nutzung von anonymisierten Mobilfunkdaten für Analysen und Prognosen im deutschen ÖPNV-Bereich vor.

A high quality database is key to precise analysis and prediction in transport planning. A study of the Fraunhofer IAO in cooperation with Telefónica NEXT has confirmed the value of anonymized mobile network data in this field. The data allow a very deep analysis of travel demand, as they provide complete origin-destination-matrixes differentiated for various transport modes over time and are available continuously in large sample sizes. The article details five examples using the analytic and prognostic capacities of anonymized mobile network data in the German public transport sector.
Applications of anonymized mobile network data in public transport.
Keywords: Verkehr; Stadtverkehr; Regionalverkehr; ÖPNV; Verkehrsunternehmen; Verkehrsbedienung; Bedarfsplanung; Verkehrsnachfrage; Quellverkehr; Zielverkehr; Verkehrsverhalten; Verkehrsmittelwahl; Informationstechnologie; Datenmaterial; Nutzung; Auswertungsmethode; Verkehrsplanung; Planungsgrundlage