Big Data im Radverkehr : Teil II
Authors:   Universität Kassel, Professur für Radverkehr und Nahmobilität, Francke Angela , Lißner Sven ,   Technische Universität Dresden, Fakultät Verkehrswissenschaften, Professur für Verkehrsökologie, Juliane Anke 
Published: September 2021

Die Nutzung verfügbarer Radverkehrsdaten auf GPS-Basis stellt eine preisgünstige Möglichkeit für Kommunen dar, einen Überblick über das Nutzungsverhalten ihrer Radfahrenden zu erhalten. Mit den vorliegenden Ergebnissen soll eine Lücke bei der Interpretation von GPS-basierten Daten geschlossen werden. Die Radfahrtypologie auf Basis des geäußerten Verhaltens kann dabei helfen, GPS-Daten auch ohne detaillierte Kenntnisse der zugrundeliegenden Nutzergruppen zielgenauer zu interpretieren. Damit können zukünftig Kommunen die Potenziale entstehender oder bereits vorhandener Angebote an GPS-Radverkehrsdaten zielführender nutzen und ihre Radverkehrsinfrastruktur besser darauf abstimmen. In einem ersten Schritt wurde auf Basis einer Befragung eine empirisch belegte und wissenschaftlich hergeleitete multidimensionale Typologisierung von Radfahrenden erstellt. Anschließend wurde eine umfangreiche heterogene Probandengruppe mit unterschiedlichen soziodemografischen Ausprägungen mit Geräten für die Aufzeichnung ihrer Radrouten ausgestattet. Das auf diesem Weg erhobene Radverkehrsverhalten wurde, gestützt durch kontinuierliche begleitende Befragungen, ausgewertet und anhand unterschiedlicher Indikatoren beschrieben. Damit wurden Präferenzen einzelner Gruppen, z. B. im Hinblick auf Geschwindigkeit, Streckenlänge, Typ der Radverkehrsinfrastruktur, Fahrtzweck oder Routenwahl identifiziert. Auf Basis einer Onlineumfrage konnten vier unterschiedliche Typen von Radfahrenden beschrieben werden, die sich hinsichtlich der Nutzungshäufigkeit, zurückgelegter Entfernungen, Fahrverhalten, Sicherheitsempfinden, Identifikation als Radfahrerende, Wetterabhängigkeit und in motivationalen Aspekten unterscheiden. Anhand der unterschiedlichen Ausprägungen in diesen Merkmalen werden sie als die ambitionierten, die funktionellen, die pragmatischen und die passionierten Radfahrenden bezeichnet. Bezogen auf das Verkehrsverhalten steigt die Nutzungshäufigkeit von ambitionierten über passionierte und pragmatische Radfahrende an. Funktionelle Radfahrende geben die mit Abstand geringste Fahrradnutzung unter allen vier Typen an. Hinsichtlich der angegebenen Distanzen, die zurückgelegt werden, liegen passionierte, pragmatische und funktionelle Radfahrende dicht beieinander. Ambitionierte Radfahrende gaben dagegen an, deutlich größere Distanzen zurückzulegen. Die Ergebnisse aus der Umfrage zeigten sich in einer anschließenden Felduntersuchung in abgeschwächter Form. Insbesondere der ambitionierte Radfahrtyp lässt sich durch höhere Tageskilometerwerte, Geschwindigkeiten und Beschleunigungen von den anderen Typen abgrenzen. Bei den anderen Typen ist eine Unterscheidung weniger ausgeprägt. Hier zeigte sich, dass vor allem die Zugehörigkeit zu einer bestimmten Altersgruppe einen Einfluss auf das Fahrverhalten hat. In Übereinstimmung mit bisherigen Erkenntnissen zeigte sich, dass mit zunehmendem Alter tendenziell etwas langsamer und stetiger gefahren wird. Ebenso radeln auch weibliche Personen etwas langsamer und stetiger als männliche Radfahrer. In der Nutzerbefragung zeigten sich geringe Unterschiede für die Präferenz bei der Infrastrukturnutzung zwischen den Typen, z.B. bei funktionellen Radfahrenden, die eine getrennte Führung im Seitenraum bevorzugen. In der Feldstudie wurde dies ebenfalls untersucht. Auch hier zeigten sich nur geringe Unterschiede. Die Ergebnisse werden auch vor dem Hintergrund eines, eventuell durch die Versuchssituation veränderten Fahrverhaltens der teilnehmenden Radfahrenden, diskutiert. Es konnte vor allem eine hohe Nutzungsfrequenz und Häufigkeit beobachtet werden, die die angegebenen Werte aus der Typenbefragung übertrafen. Für die Nutzung von GPS-Daten für die Radverkehrsplanung wird aus den Ergebnissen abgeleitet, dass eine mögliche Skalierung beziehungsweise Wichtung von Daten entlang soziodemografischer Faktoren die größten Potenziale bietet.