Laut Berechnungen der Vereinten Nationen wird die Weltbevölkerung bis zum Jahr 2024 auf acht Milliarden Menschen anwachsen und sich damit gegenüber 1924 fast vervierfachen [1]. Zudem werden den Voraussagen zufolge bis zum Jahr 2030 etwa 60 Prozent davon in Städten leben – vor 100 Jahren lag dieser Wert gerade einmal bei 20 Prozent [2]. Für urbane Infrastrukturen bedeutet diese Entwicklung sowohl eine extreme Belastung als auch vermehrte Sicherheitsrisiken. Auch die Mehrzahl der Verkehrsnetze wurde für eine geringere Bevölkerungsdichte konzipiert.
Daher sind Technologien gefragt, um diese Herausforderungen analysieren und darauf reagieren zu können. Denn ein besseres Verständnis urbaner Brennpunkte ist die Voraussetzung für die Entwicklung von Smart Cities, die in der Lage sind, diese Menschenmassen sicher zu bewältigen. Eine entscheidende Rolle bei der Bereitstellung der erforderlichen Informationen kommt dabei Mobilfunkbetreibern und der wachsenden Zahl der Geräte zu, die miteinander vernetzt sind.
Nahezu jeder Fünfte weltweit besitzt heute ein Smartphone [3]. Das „Internet der Dinge“ geht jedoch noch viel weiter, da es auch die stetig steigende Zahl vernetzter Geräte umfasst, beispielsweise Wearables und Connected Cars. Diese Geräte übertragen anonymisierte Standortdaten, die in aggregierter Form genaue Informationen zur Bewegung ganzer Bevölkerungsgruppen bieten können. Datengesteuerte Analysetechniken können solche Informationen auswerten. Die große Menge der verfügbaren mobilen Daten sorgt dabei dafür, dass die Stichprobengrößen statistisch mit realen Bevölkerungszahlen korrelieren. Wenn Data Scientists diese Informationen mit genauen Standortinformationen – beispielsweise GPS-Daten aus Connected Cars – koppeln, können sie Verkehrsströme und Bevölkerungsbewegungen exakt analysieren.
Was datengesteuerte Analysetechniken leisten
Die Methoden der Population Analytics stecken derzeit noch in den Kinderschuhen, denkbare Anwendungsgebiete sind jedoch nahezu unbegrenzt. Die Möglichkeit, nicht nur zu verstehen, wo sich Menschengruppen zu einem bestimmten Zeitpunkt aufhalten, sondern auch, wo sie vorher waren, wie sie an einen bestimmten Ort gelangt sind und wie vermutlich ihre weitere Route aussieht, eröffnet ganz neue Wege der Städteplanung. Der Wert in der Praxis wird beispielsweise bei der Organisation von Großveranstaltungen deutlich, die eigentlich nie ohne eine Beeinträchtigung der täglichen Wege der Bevölkerung ablaufen. Im besten Fall kommt es zu Staus und Verspätungen bei den öffentlichen Verkehrsmitteln, im schlimmsten Fall ergeben sich in dicht besiedelten Gebieten Sicherheitsrisiken.
Die Veranstalter können Population Analytics einsetzen, um die am intensivsten genutzten An- und Abreisewege zum Veranstaltungsort zu erfassen und vorherzusagen. So lassen sich vorab Muster erkennen und es wird möglich, bessere Informationen zu den empfohlenen Anreisezeiten und Routen zu veröffentlichen und an Engpässen aktuelle Hinweise an den Straßenrändern anzuzeigen. So lässt sich die Sicherheit während Großveranstaltungen teilweise deutlich verbessern.
Aber nicht nur Event-Veranstalter, auch Stadt- und Verkehrsplaner können beispielsweise bei der Konzeption von Gebäuden, Straßen, Brücken und Eisenbahnlinien profitieren. So ist es möglich, die Erkenntnisse zu nutzen, um neue Verkehrsinfrastrukturen optimal anzulegen, Parkgebühren zu verwalten oder geeignete Strecken für Mautstraßen zu bestimmen.
Herausforderungen von Population Analytics
Mobilfunkbetreiber verfügen über riesige Datenschätze, aber nicht unbedingt über das Know-how, um große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen korrekt auszuwerten. Mobile Technologien erschweren häufig die erforderliche Detaillierung der Informationen, um genaue Modelle dynamischer Bevölkerungsgruppen aufzubauen. Ein deutlich klareres Bild entsteht jedoch, wenn die mobilen Daten mit weiteren standortbasierten Daten verknüpft werden wie beispielsweise Mapping, Routing und GPS-Daten.
Die meisten Betreiber besitzen allerdings nicht die notwendige Infrastruktur und die erforderlichen Algorithmen, um große Volumen anonymisierter Daten zu verarbeiten und zu integrieren. Ihre Datenschätze müssen erst in einen breiteren Kontext gestellt und interpretiert werden, um verwertbare Informationen zu liefern. Um nicht in umfangreiche, kostspielige und zeitaufwendige IT-Infrastrukturen investieren und langwierig fachliches Know-how aufbauen zu müssen, bietet sich die Zusammenarbeit mit Big-Data-Unternehmen an, die über die Kompetenzen, Algorithmen, Infrastrukturen und die Erfahrung verfügen, um genaue und aussagekräftige Ergebnisse auf nationaler Ebene bereitzustellen.
Weitere Informationen
[1] Worldometers Real Time World Statistics : www.worldometers.info/world-population, Direkt-Link: http://goo.gl/7JZSE
[2] Global Health Observatory: Urban population growth www.who.int/gho/urban_health/situation_trends/urban_population_growth_text/en, Direkt-Link: http://goo.gl/bfK844
[3] Business Insider: Global Device Penetration per Capita www.businessinsider.com/smartphone-and-tablet-penetration-2013-10, Direkt-Link: http://goo.gl/UOTCuo
