Black-Box Mobilität : Mobilitätsanalysen mit Nachfragedaten : Wirkungen technischer und erhebungsbedingter Eigenschaften auf die Aussagekraft von Mobilitätsdaten

Leere Busse, ausgefallene Züge, verlassene Flughäfen, Menschen tauschen Tipps zum Spazierengehen aus. Die Mobilität ist in COVID-19-Zeiten stärker in den öffentlichen Fokus gerückt. Nicht zuletzt der Zusammenhang von Mobilität und Ansteckungsraten bringt Mobilitätskennwerte in öffentliche Diskussionen, die vorher meist nur von Expertenkreisen1 besprochen wurden. Diese Kennwerte fußen aktuell vielfach auf Mobilfunkdaten (MND2). Diese Daten werden in einer sehr genauen räumlich-zeitlichen Auflösung bereitgestellt. Wichtige Beiträge sind hierbei die datenorientierten Webseiten der Destatis und des RKI3. Die MND spielen dabei häufig die tragende Rolle bei der zahlenmäßigen Darstellung der Mobilitätsnachfrage. Dabei ist die fortlaufende und flächendeckende Messung der Mobilität mittels MND noch Neuland. Der Austausch zwischen Datenerzeugern, Bereitstellern, Verkehrsanalysten und Entscheidern ist bei weitem noch nicht eingespielt. Ein Beispiel hierfür sind erhöhte Mobilitätskennwerte der MND, die im Jahr 2020 für die Bundesländer Mecklenburg-Vorpommern und Brandenburg kommuniziert wurden. Eine Annahme lautet, dass der Tourismus für den Effekt verantwortlich ist. Die Einschätzung kann in Zeiten strikter Maßnahmen eine hohe Relevanz für z.B. das Tourismusgewerbe im Bundesland haben. Deshalb sollte nicht unterschlagen werden, dass auch methodische Gründe eine Ursache für die beobachteten Effekte sein können: ist das Plus in den MND vielleicht eher ein Effekt des Netzausbaus und hat weniger mit touristischem Verkehr zu tun? Die Datenquelle MND wird in diesem Beitrag anhand eines Thesensets genauer betrachtet. Das Dokument soll eine Diskussionsgrundlage zum Umgang mit Mobilfunkdaten darstellen: zum einen soll es über mögliche methodische Effekte informieren, zum anderen eine Diskussion über die Notwendigkeit höherer Transparenz in der Datenaufbereitung anstoßen. Die Analyse in diesem Discussion Paper orientiert sich an neun Thesen: