Problemstellung

Weltweit verändern sich die Bedingungen für die Nutzung von Privat-Pkw: Mit dem Aufkommen neuer On-Demand-Mobility-Services (ODM-Services) und der zunehmenden Bedeutung urbaner Räume teilt sich der Markt für die Nutzbarkeit von Autos auf: Auf der einen Seite stehen hochverdichte urbane Räume, in welchen die Nutzbarkeit eines privaten Pkw nur eingeschränkt sinnvoll ist, zumal dort Öffentliche Verkehrsmittel und zunehmend auch ODM-Services („Mobility Solutions“) eine Mobilität ohne Auto ermöglichen. Auf der anderen Seite existieren periphere Räume, wo ein Pkw eine Notwendigkeit („Pkw-Abhängigkeit aufgrund des räumlichen Umfelds“) darstellt. Die Erforschung von urbanen Räumen ist daher nicht nur in den Sozialwissenschaften, sondern auch in der Mobilitätsforschung von hoher Relevanz. Das Urbane zu definieren, insbesondere auf internationaler Ebene, ist jedoch eine herausfordernde Aufgabe. Bislang gibt es keine einheitliche Methodik, geschweige denn eine umfassende Datenverfügbarkeit.

Projektziel

Die Entwicklung des "Smart Urban Index" (SUI) auf der Grundlage unterschiedlicher Datenquellen sowie die nachfolgende Anwendung dienen einer einheitlichen und vergleichenden Raumattributierung. Für den internationalen Einsatz entwickelt, soll der SUI erlauben Gebiete auf der Basis von Postleitzahlen räumlichen Typen (z.B. superurban, urban, suburban, ländlich) zuzuordnen. Damit lassen sich die Räume in Bezug auf Marktpotenziale (z.B. Pkw-Verkauf gegenüber Entwicklung von ODM-Services) einteilen.

Methode

Durch die Anwendung von GIS-Techniken und ML-Algorithmen erfolgt die Anreicherung von frei verfügbaren Datenquellen, um auf Ebene von Postleitzahlen die Urbanität zu klassifizieren. Dies erfolgt auf internationaler Ebene für diverse europäische Länder sowie die USA und China.