Nutzer-Modellierung in der urbanen Mobilität: Ansätze für agentenbasierte Modelle in der Transformationsforschung

Patrick Ruess () and Svenja Weber ()
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Patrick Ruess: Fraunhofer IAO
Svenja Weber: Fraunhofer IAO

Chapter Kapitel 26 in Transforming Mobility – What Next?, 2022, pp 435-452 from Springer

Abstract: Zusammenfassung Die Ansprüche an Mobilität haben sich im Laufe der letzten Jahre und Jahrzehnte deutlich gewandelt. Angetrieben durch neue Technologien, gesellschaftliche Werte und Normen sowie äußere Einflüsse wie den Klimawandel, der Urbanisierung oder der Digitalisierung deutet sich bereits heute an, dass die Zukunft weitreichende Veränderungen im Bereich der städtischen Mobilität mit sich bringt. Dies macht sich beispielsweise in einem sich verändernden Umweltbewusstsein, einem starken Bedürfnis nach Flexibilität sowie dem Wunsch nach Individualität bemerkbar. Umso wichtiger ist es, sich frühzeitig mit den zukünftigen Herausforderungen konkret auseinanderzusetzen. Das Fraunhofer IAO hat sich dieser Thematik im Rahmen des Projekts „2049: Zeitreise Mobilität“ angenommen. Im Projekt wurden in einer quantitativen Erhebung Nutzerpräferenzen sowie die Akzeptanz gegenüber ausgewählten Zukunftskonzepten in der urbanen Mobilität ermittelt. Ausgehend von der vorhandenen Datengrundlage, wird in einem explorativen Verfahren untersucht, wie aus diesen Daten unterscheidbare Entitäten bzw. Nutzergruppen identifiziert werden können. Hierbei wird auf multivariate statistische Methoden zurückgegriffen (z.B. Clusteranalysen, Principle Components Analysis). Auf dieser Basis kann die Anschlussfähigkeit zur Darstellung von Nutzenden, deren Verhalten und Entscheidungsprozessen im Hinblick auf die agentenbasierte Modellierung (ABM) aufgezeigt werden. Bei ABM handelt es sich um ein Werkzeug, welches individuelles Verhalten und Interaktionen analysiert und simuliert. ABM erforscht soziale Systeme und entstehende Muster und Ereignisse als Ergebnis von Entscheidungen auf der Mikroebene. Die Möglichkeiten und Limitationen, wie auch die Bedeutung der Ergebnisse wird abschließend eingeordnet, auch innerhalb des Diskurses von Technologieakzeptanz und -adoption sowie der Transformationsforschung.

Date: 2022
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DOI: 10.1007/978-3-658-36430-4_26

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