Autor: Kay Kohaupt

Wie wollen wir uns in Zukunft fortbewegen? Immer mehr Menschen streben nach nachhaltiger, flexibler und individueller Mobilität. Sie sind bereit, ihr Verhalten zu ändern und häufiger das Fahrrad oder den öffentlichen Verkehr anstelle des privaten Autos zu nutzen. Doch was hindert sie daran?

Das Forschungsprojekt „InnaMoRuhr“, auf dessen Erkenntnissen die Konzeption von ATMo² aufbaut, hat diese Fragen untersucht und bietet eine Erklärung an. Das Buch enthält im Wesentlichen die Ergebnisse des Projekts, in dessen Rahmen Konzepte nachhaltiger Mobilität erforscht und in mehreren Realexperimenten erprobt wurden.

Die im Projekt bearbeiteten Themen reichen von den initialen Befragungen zum Mobilitätsverhalten und -bedarf, die Auswirkungen von Homeoffice auf die Mobilität, Studien zur Zahlungsbereitschaft für nachhaltige Transportlösungen bis hin zur Entwicklung von Szenarien zukünftiger Mobilität im Ruhrgebiet. Zuletzt sind auch die Entwicklung einer innovativen Mobilitäts-App für Routing und Tracking sowie Simulationsexperimente mit einem Modell des Ruhrgebiets Thema des Bandes.

Die Printversion erscheint am 8. April 2025.

Das Ziel des ATMo2-Forschungsprojekts ist es, die Wirksamkeit kostengünstiger Anreize auf die Bereitschaft von Reisenden zu untersuchen, vom motorisierten Individualverkehr auf umweltfreundlichere Transportoptionen umzusteigen. Zu diesem Zweck entwickelt das Projekt eine mobile App, die die täglichen Fahrten ihrer Nutzer verfolgt und nachhaltige Alternativen vorschlägt. Um diese App-Funktion datenschutzfreundlich zu realisieren, muss die App sowohl das Tracking als auch die Identifizierung der Transportmodi auf dem mobilen Gerät jedes Nutzers durchführen können.

In der bevorstehenden Präsentation des Projektpartners Networked Embedded Systems (NES) beim Wissenschaftsforum Mobilität und der dazugehörigen Veröffentlichung beschreiben und bewerten wir maschinelle Lernmodelle, die für eine solche geräteinterne Klassifizierung der Transportmodi verwendet werden können. Als Grundlage für die Konstruktion und Bewertung der Modelle nutzen wir einen Datensatz, der GPS-Spuren von mehreren tausend Fahrten enthält. Die Bewertung zeigt, dass es möglich ist, einen robusten geräteinternen Klassifikator zu erstellen, der den Anforderungen von ATMo2 gerecht wird, obwohl einige Modi schwerer zu unterscheiden sind.

(Bildquelle: Classification icons created by Fajrul Fitrianto – Flaticon)

Die aktuellen Nachhaltigkeitsziele, nicht nur in NRW, können nur erreicht werden, wenn auch der Verkehrssektor substanzielle Beiträge zur Reduktion klimaschädlicher Treibhausgase leistet. In diesem Bereich müssen in den nächsten Jahren erhebliche Anstrengungen unternommen werden, um nicht nur eine Antriebswende, sondern auch eine echte Verkehrs- bzw. Mobilitätswende zu erreichen.

Das Projekt ATMo² wird durch einen interdisziplinären Forschungsansatz dazu beitragen, Instrumente einer sanften Verhaltenssteuerung zu entwickeln, die nicht nur effektiv (im Sinne des Klimaschutzes) und ökonomisch tragfähig sind, sondern von den Betroffenen auch akzeptiert werden.

Das Projekt baut auf Erkenntnissen auf, die in den Jahren 2020 bis 2023 im Projekt InnaMoRuhr mit Fokus auf die UA Ruhr-Universitäten gewonnen wurden.

Das Forschungsgebiet Techniksoziologie der Sozial­forschungs­stelle (Prof. Dr. Johannes Weyer) koordiniert das Projekt. Weitere Projektbeteiligte sind:

• Prof. Dr. Petra Stein, Universität Duisburg-Essen, Institut für Soziologie
• Prof. Dr. Frank Kleemann, Universität Duisburg-Essen, Institut für Soziologie
• Prof. Dr. Heike Proff, Universität Duisburg-Essen, Lehrstuhl für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre & Internationales Automobilmanagement
• Prof. Dr. Pedro José Marrón, Universität Duisburg-Essen, Lehrstuhl Networked Embedded Systems

Gefördert wird das Projekt vom Ministerium für Umwelt, Naturschutz und Verkehr des Landes Nordrhein-Westfalen.