Verhaltensbezogene Daten für die Flughafenverwaltung
Die EU hat entschieden, dass im europäischen Flugverkehr bis 2050 Tür-zu-Tür-Reisezeiten mit unter vier Stunden erreicht werden müssen. Um das Ziel zu erreichen, ist die Einbindung aller Verkehrssegmente erforderlich. Ein Mangel an grundlegenden Informationen erschwert jedoch effektive Veränderungen. Das Verhalten von Fahrgästen – einschließlich der Bewegungen an Flughäfen sowie der Anreise zu und Abreise von Flughäfen – wirkt sich auf Flüge aus, wohingegen Entscheidungen in Bezug auf das Flugverkehrsmanagement Auswirkungen auf Fahrgäste haben. Die spezifischen Auswirkungen in beide Richtungen sind relativ unbekannt. Das Sammeln der notwendigen Informationen gestaltet sich schwierig. Befragungen von Fahrgästen sind sowohl unpraktisch als auch verzerrt. Darüber hinaus werden öffentliche Datenquellen oftmals zu grob aggregiert. Hierdurch besteht eine Informationslücke und Managemententscheidungen werden blind getroffen, ohne die Auswirkungen auf die Fahrgäste zu verstehen. Big Data Das EU-finanzierte Projekt BigData4ATM (Passenger-centric Big Data Sources for Socio-economic and Behavioural Research in ATM) beschäftigte sich mit dem Problem. „Unsere Studie griff auf geolokalisierte Datenquellen in Kombination mit traditionelleren Informationen zurück, um die Fluggastbeförderung und sonstige Verhaltensweisen zu erfassen“, erklärt Pedro García, Datenwissenschaftler für Nommon Solutions and Technologies. Zu den neuen Quellen zählten unter anderem Daten von Mobiltelefonen, Kreditkarten und Google Maps. Alle personenbezogenen Daten wurden vollständig anonymisiert und in Übereinstimmung mit den ethischen Grundsätzen zusammengeführt (Blending). Das oberste Ziel war es, zu ermitteln, ob solche Informationen als Grundlage für Entscheidungen im Flugverkehrsmanagement und in der öffentlichen Verkehrsinfrastruktur dienen könnten. Im Rahmen des Projekts wurde eine Reihe von Forschungsmethoden entwickelt, bei denen neue Datenquellen genutzt werden, um Einzugsbereiche von Flughäfen zu dokumentieren. Forscher validierten die Verfahren gegen konventionelle Daten und stellten das Konzept des Projekts unter Beweis. Die neuen Datenquellen liefern kontinuierliche Daten mit einer hinreichenden Qualität und Auflösung, allerdings zu einem Bruchteil der Kosten konventioneller Methoden. Verhalten von Fahrgästen In der ersten von vier Fallstudien wurden die Gesamtreisezeiten berücksichtigt, einschließlich einer abschnittsweisen Aufgliederung. Die Informationen werden sich als hilfreich erweisen, um die Anbindung zwischen Verkehrssegmenten zu beurteilen. „Wir fanden heraus, dass die derzeitigen Luftverkehrsnetze weit davon entfernt sind, das Vier-Stunden-Ziel der EU zu erreichen“, sagt García. Im Zuge einer zweiten Studie wurden Kreditkarteninformationen verwendet, um für Mai 2011 die Auswirkungen von Luftverkehrsunterbrechungen auf den Aufwand und die Reisezeiten von Fahrgästen im Gebiet des Madrider Flughafens zu beurteilen. Unterbrechungen verursachten erkennbare Aufwandsmuster z. B in Bezug auf die Unterbringung oder alternative Transportmittel. Im Rahmen der Untersuchung wurde zudem ermittelt, dass streikbedingte Verzögerungen die Reisezeiten verlängern, vor allem in Reisesegmenten, die über Flughäfen führen. In Fallstudie drei wurde der Wettbewerb zwischen Luftverkehr und Hochgeschwindigkeitszügen erforscht. Die Studie führte zu der Schlussfolgerung, dass die Zeiten für den Zugang zu und das Verlassen von Flughäfen und Bahnhöfen wichtige Vergleichsfaktoren sind. Schließlich verwendete das Team Mobiltelefondaten, um den Wettbewerb unter Flughäfen im Großraum London zu untersuchen. Die Studie prognostizierte voraussichtliche Veränderungen, die auf die vorgeschlagene Hochgeschwindigkeits-Zugverbindung zwischen London und Birmingham zurückgehen, um den Flughafen von Birmingham in das Londoner Einzugsgebiet zu bringen und somit Marktanteile von kleineren Flughäfen zu gewinnen. „Die Methoden, die wir entwickelt haben, haben ein immenses Potenzial für die Planung und das Management von Verkehrssystemen“, sagt García, „dies schließt den Flughafenbetrieb und die Erbringung neuer Mobilitätsdienstleistungen für den Zugang zu und das Verlassen von Flughäfen ein.“ Zu potenziellen Kunden zählt der gesamte Verkehrssektor – darunter Betreiber, öffentliche Behörden und Beratungsfirmen. Die neuen Methoden des Projekts ermöglichen eine direkte Untersuchung von Sachverhalten, die sich auf den Flugverkehr auswirken. Die Informationen werden die Weiterentwicklung des gesamten Systems unterstützen, um den Bedürfnissen der Fahrgäste gerecht zu werden.
Schlüsselbegriffe
BigData4ATM, ATM, Flugverkehrsmanagement, geolokalisiert, Fahrgast, Fluggast, Verhalten, Auswirkungen
