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23. April 2008

Mobile Positioning Ansätze aus Estland – Analyse von sozialen Bewegungsmustern via Handy

Gestern fand an unserer Universität, also der mathematisch-geographischen Fakultät der Katholischen Universität Eichstätt-Ingolstadt, das erste geographische Kolloquium des Sommersemesters 2008 statt. Thema der gestrigen Veranstaltung war “Mobile Positioning”; der Referent Dr. Rein Ahas war eigens von der Universität Tartu in Estland angereist.

Mobile Positioning ist das Aufzeichnen der Position von Individuen anhand ihres Mobiltelefons. Das Format der Aufzeichnung sind an eine Zeitangabe gebundene geographische Koordinaten, die in bestimmten Zeitintervallen erhoben werden und somit Rückschlüsse auf das Bewegungsmuster des Trägers eines Handys zulassen. Bei der Aufzeichnung der Position unterscheidet man zeitnah anwendbare aktive Methoden, wie die Lokalisierung über Funkzellen des Handynetzes, über die Position des Handys zu verschiedenen Antennen des Mobilfunkproviders oder Peer-to-Peer zwischen Mobiltelefonen. Bei der passiven Erhebung dagegen werden nach “Abschluss eines Bewegungsmusters” die Memory-Files der Mobilfunkanbieter hinsichtlich Zeit/Ort-Datenpaaren ausgewählter Mobilfunkteilnehmer analysiert.

Diese Technologie der Analyse von Bewegungsmustern kann sowohl für tourismusbezogene als auch tourismusfremde Zwecke genutzt werden:

Beispiel für Nutzung im Tourismus: Eine Erhebung der Bewegungsmuster von Touristen in Estland seit dem Jahr 2004 anhand von Roamingdaten mit Genauigkeit im Netzzellenbereich unterstützt die estische Tourismusplanung auf lokaler, regionaler und nationaler Ebene (= Positium Tourism Barometer). Die Daten können nach Herkunftsland, Saison und Wetter segmentiert werden. Aufgrund der Erhebung komlexer Daten ist Mobile Positioning gegenüber der herkömmlichen Tourismusstatistik im Vorteil. Weitere tourismusbezogene Beispiele wäre die Messung von Besucherströmen bei Großveranstaltungen, um in real-time und auch bei zukünftigen Veranstaltungen die öffentlichen Verkehrsmittel und Ordnungskräfte ideal auf den lokalen Bedarf abzustimmen.

Ein Beispiel für die tourismusfremde Nutzung ist das Management von Pendlerströmen in der Nähe von städtischen Großräumen – Im Raum Tallinn möchte man auf Basis der erhobenen Bewegungsmuster zwischen Stadtkern und Suburbia die Verkehrsführung sowie die Lage öffentlicher Institutionen oder Freizeiteinrichtungen langfristig optimieren. Als weiteres Beispiel kann die Untersützung des Emergency Managements von Großveranstaltungen durch genauere Daten zur Lage und Bewegungsrichtung von Menschenansammlungen genannt werden.

Langfristig zielen die Vetreter dieses Forschungsansatzes eine “Sozialisierung von Karten” an. Rein Ahas beschreibt dies als weiteren Schritt des Wandels der Kartographie. Während vor 10 Jahren noch niemand daran glaubte, dass Satellitenbilder wie heute bei GoogleMaps massiv demokratisiert würden, glaube heute noch niemand daran, dass Karten in Zukunft in real-time die Position von Personen anzeigen und herkömmliche Karten nur noch als erklärender Hintergrundlayer dienen: “Human beings will dominate maps” (zit. nach Rein Ahas am 22.4.2008).

Stärken des Mobile Positioning Ansatzes liegen vor allem in der nahezu vollständigen Verbreitung von Mobiltelefonen als zentrales Erhebungsmedium, in der überdurchschnittlichen Genauigkeit und (Kosten-)Effizienz bei der räumlich-zeitlichen Messung von Touristenströmen, in den umfangreichen Analysemöglichkeiten dank der digitalen Datengrundlage und in den Möglichkeiten zur real-time-Anwendung.

Der massenhaften Verbreitung und dem baldigen Einsatz stehen aber einige nicht zu unterschätzende Schwierigkeiten gegenüber:

  • Den entwickelnden GIS– und Informatikexperten fehlt oft der sozial- bzw. tourismuswissenschaftliche Hintergrund, daher ist die Methode oft unzureichend auf das jeweilige Forschungsziel angepasst.
  • Die Daten werden von den Mobilfunkprovidern nur ungern und wenn, dann für hohe Kosten herausgegeben, da die Entwicklung von Location Based Services bisher im Gegensatz zur Telefonie/SMS und zu SMS Services einen sehr geringen Return on Investment hat. Kooperationen mit Universitäten gehen die Provider vor allem dann ein, wenn sie aufwendige Prozesse wie beispielsweise die Validierung von Daten, auf die Universität abwälzen können.
  • Die Daten werden bisher beim Mobile Positioning mangels Ressourcen nicht von begleitenden Befragungen validiert, das heißt, man weiß zwar, dass sich Personen an einem Ort treffen, der Zweck des Treffens (also der qualitative Datenteil) ist aber nur eine Vermutung (“Bringt jemand sein Kind zum Kindergarten oder geht er im Park daneben spazieren?”)
  • Während in Estland schon Probleme bei der Anwerbung von Teilnehmern an den Experimenten aufgrund der Verletzung der Privatsphäre auftauchten, wäre dies in Deutschland aufgrund gesetzlicher Bestimmungen zum Datenschutz nahezu unmöglich durchzuführen, so Rein Ahas. Mit Datenschutzerklärungen, welche Daten wann und wozu von wem erhoben und verwendet werden, versucht Rein Ahas und sein Crew Transparenz zu schaffen und Vertrauen bei den Nutzern aufzubauen.
  • Momentan wird eine bewusste Verzerrung des Samples in Kauf genommen. Die Verzerrung besteht darin, dass an einem solchen Versuch vor allem junge, aufgeschlossene Menschen teilnehmen und auch nur solche Personen, die sich mit Internet und Mobilfunk beschäftigen, können von den Forschungsergebnissen profitieren. Die Kluft des digital divide wird also durch diese Technik wieder mal verbreitert.

Abschließend bleibt festzuhalten, dass die Methode sich als Analysetool zur Lenkung von Besucherströmen, zur Konzeption von Infrastruktur und zentralen Einrichtungen sicherlich eignet, sie kann aber Mobilität nicht ausreichend erklären. Die nach JOHN URRY der Mobilität zugrunde liegenden komplexen emotionalen, sozialen, soziologischen und wirtschaftlichen Motive können bisher nicht erfasst werden.

D.A.

Daniel Amersdorffer

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