Mobilitätserhebungen für umfassende Einblicke in Mobilitätsverhalten und Kundenzufriedenheit

Haushaltsbefragungen zum Mobilitätsverhalten dienen

• als Basis für die Verkehrsplanung: disaggregierte Verkehrsmodelle
• zur Evaluierung verkehrspolitischer Maßnahmen („Mobilitätsberichterstattung“)
• zum Verständnis des Verkehrsverhaltens
• als Input für zielgruppenorientierte Kommunikation
• als Grundlage für die Angebotsplanung und Marktpotenziale neuer Mobilitätsformen

Eine Smartphone-App, die automatisiert den exakten Wegeverlauf aufzeichnet und eine wahrscheinliche Verkehrsmittelkategorie zuordnet, hat gegenüber einer herkömmlichen Befragung diese wesentlichen Vorteile:

• Exakte Geocodierung von Start- und Zieladresse sowie des Wegeverlaufs mit Zwischenzielen (z.B. Haltestellen)
• Entlastung des Teilnehmenden, da er diese Angaben nicht mehr selbst im Fragebogen eintragen muss
• Das individuelle Verkehrsverhalten kann über längere Zeiträume (Wochen, Monate) bequem erfasst werden
• Im Unterschied zu traditionellen Befragungen können Auswertungen auf individueller Ebene durchgeführt werden. Dadurch können z.B. Gründe der Verkehrsmittelnutzung verstanden, Elastizitäten geschätzt (z.B. Tarifmodelle, Zeit, Wettereinflüsse), Mobilitätstypen gebildet (z.B. Flexibilität der Verkehrsmittelnutzung) oder individuelle CO2-Abdrücke berechnet werden.

Dem großen Potenzial von GPS-Tracking stehen jedoch erhebliche Probleme gegenüber:

• Geringe Akzeptanz: In der Praxis sind nur besonders interessierte Zielgruppen für diese Erhebungsform erreichbar
• Mangelnde Repräsentativität über alle Bevölkerungsgruppen
• Sehr großer Rekrutierungsaufwand
• Für eine entsprechende Datentiefe sollten die Teilnehmenden zu jedem Weg ergänzende Informationen manuell eingeben
• Sehr großer Aufwand für die Datenaufbereitung
• Hohe Kosten

Fazit: Die teilautomatisierte Aufzeichnung des Mobilitätsverhaltens per Smartphone-App kann insbesondere für spezielle Nutzergruppen mit einer hohen Teilnahmebereitschaft einen methodischen Fortschritt gegenüber klassischen Erhebungsmethoden darstellen.

Lineris kann nicht die Zukunft vorhersagen, aber in Form von Szenarien die Wirkungen unter positiven und negativen Annahmen berechnen. Egal welche Befragungstechnik und statistisches Verfahren im Detail eingesetzt wird, so bildet die Grundlage die Befragung potenzieller Kundinnen und Kunden. Die Verhaltensabsicht auf fiktive Änderungen im Angebot, z.B. Kaufbereitschaft, erhöhte oder verringerte Nutzungen wird mit dem aktuellen Verhalten verknüpft, um individuelle Handlungswahrscheinlichkeiten zu berechnen. Dabei werden untere und oberer Grenzen festgelegt, die einen plausiblen Möglichkeitsraum aufspannen.

Während es zum Personenverkehr einer Stadt oder Region durch Modal-Split-Erhebungen zumindest für die eigene Bevölkerung ein recht gutes Bild gibt, so herrscht beim Wirtschaftsverkehr ein großer blinder Fleck. Auch wenn Unternehmensbefragungen zur Erfassung des Personen- und Warenwirtschaftsverkehrs methodisch anspruchsvoll und finanziell aufwändig sind, so sind in diesem Bereich Grundlagendaten erforderlich, um die drängenden Probleme der Verkehrswende zu lösen. Für die Unternehmen können die Studienergebnisse unmittelbare Vorteile für das betriebliche Mobilitätsmanagement haben. Eine objektive Quantifizierung der Zeitverluste durch Parksuchverkehr und ungünstig gelegenen Ladezonen unterstützt Maßnahmen zur Effizienzsteigerung des Wirtschaftsverkehrs. Andererseits könnten auch Verlagerungspotenziale auf stadt- und klimaverträgliche Verkehrsmittel abgeschätzt werden.

Einerseits steigen die Anforderungen an Erhebungen zur Ermittlung der Verkehrsmittelnutzung, andererseits unterliegt die Feldarbeit zunehmenden Schwierigkeiten. Die erhöhten Ansprüche umfassen insbesondere der Wunsch nach einer vollständigen Geocodierung, die Berücksichtigung von Etappen, die Erfassung zahlreicher Haushalts- und Personenmerkmale sowie ergänzende Fragen zu Mobilitätsthemen. Hinzu kommt, dass insbesondere bei Wiederholungsbefragungen Veränderungen auch für Verkehrsmittel mit geringen Anteilen statistisch genau abgebildet werden sollen, was große Netto-Stichproben erfordert. Der größeren Bedarfe an inhaltlicher Tiefe und statistischer Genauigkeit stehen eine immer geringere Teilnahmebereitschaft der Bevölkerung und hohe Datenschutzanforderungen gegenüber. Dies verursacht höhere Kosten und birgt vor allem das Risiko verzerrter Ergebnisse, wenn bestimmte Bevölkerungsgruppen in der Stichprobe über- bzw. unterrepräsentiert sind.

Die Maßnahmen zur Sicherstellung repräsentativer Ergebnisse umfassen alle Phasen des Erhebungsdesigns und werden laufend weiterentwickelt. Die wichtigsten Aspekte umfassen:

• Im Idealfall eine Stichprobenziehung auf Basis von Meldeadressen mit einer Übergewichtung von Altersgruppen und Stadtteilen, die tendenziell geringere Teilnahmebereitschaften aufweisen.
• Sorgfältig ausgearbeitete schriftliche Begleitmaterialen und kluge Incentivierungen
• Ein Methodenmix mindestens aus online- und telefonischer Befragungstechnik
• Non-Response-Befragungen
• Programmierung eines komplexen Fragebogens mit zahlreichen 1:n-Beziehungen und Ebenen übergreifenden Filterfunktionen und Plausibilitätskontrollen; Nutzungsfreundliche Umsetzung mit Grafiken und Übersichtsfenstern.
• Teilautomatisierte Feldsteuerung zur laufenden Stichprobenanpassung, Personalplanung und optimaler Teilnehmerbetreuung
• Möglichst Aufbau eines Panels
• Plausibilisierungs-, Gewichtungs- und Hochrechnungsverfahren unter Berücksichtigung amtlicher Statistiken sowie möglichst vieler weiterer Statistiken aus dem Verkehrsbereich (z.B. Zähl- und Vertriebsdaten, ggf. auch Mobilfunkdaten).

Lineris-Befragungen zeichnen sich durch sorgfältig durchdachte Fragebögen und kluger Interpretation aus. Bei Studien zur Zufriedenheit empfehlen wir insbesondere:

• Die Erfassung von Begründungen für die Unzufriedenheit über standardisierte Antwortmöglichkeiten und offene Textfelder. Daraus lassen sich für den Auftraggeber unmittelbar Maßnahmen ableiten, falls die Zufriedenheit in diesem Bereich gesteigert werden soll.
• Wie groß der Handlungsdruck ist, hängt auch von der Bedeutung eines Merkmals für die Kundinnen und Kunden ab. Aus diesem Grund ist unter anderem das aktive Erfragen der Wichtigkeit zumindest von Qualitätskategorien von Bedeutung.
• Bei der Ergebnisinterpretation ist zu beachten, dass gut bewertete Qualitätsmerkmale von den Kundinnen und Kunden oft als Selbstverständlichkeit wahrgenommen und deshalb als weniger wichtig bewertet werden. Bei einer Verschlechterung der Angebotsqualität priorisieren die Befragten dieses Merkmal oft höher.

Der Goldstandard in der medizinischen Forschung – eine randomisierte kontrollierte Studie – ist in der Mobilitätsforschung in der Regel nicht realisierbar. Bei einer randomisiert kontrollierten Studie werden die Studienteilnehmerinnen per Zufall in eine „Treatment-“ und in eine „Kontrollgruppe“ eingeteilt und über einen definierten Zeitraum die durchschnittlichen Veränderungen des Mobilitätsverhaltens in den beiden Gruppen gemessen. Die Wirkung berechnet sich aus der Veränderung in der Treatmentgruppe minus der Veränderung in der Kontrollgruppe. In Praxis scheitert ein solches Studiendesign daran, da die Intervention – im Unterschied zu einem Medikament – nicht individuell „verabreicht“ wird, sondern es sich um räumlich wirksame Maßnahmen handelt (z.B. Parkraummanagement, Taktverdichtung etc.). Eine Lösungsmöglichkeit ist, eine räumlich abgegrenzte Kontrollgruppe (z.B. die Bevölkerung eines vergleichbaren Stadtteils, die Fahrgäste eines anderen Linienastes) zum Vergleich heranzuziehen. Eine weitere Herausforderung ist, dass im Studienverlauf mindestens zwei Befragungen – vor und nach Durchführung der zu evaluierenden Maßnahme – durchzuführen sind. Nicht alle Befragten nehmen auch an der zweiten oder an weiteren Erhebungen teil. Wenn sich die Studienabbrecher systematisch von den Teilnehmenden unterscheiden, können die Ergebnisse verfälscht werden.