Wilkens, Sabrina (2022) Potenzialanalyse von Echtzeitauslastungen in S-Bahnen und U-Bahnen aus Sicht der Fahrgäste am Beispiel des Verkehrsverbunds Berlin-Brandenburg (VBB). Masterarbeit, Ostfalia Hochschule.
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Kurzfassung
Aufgrund der Corona-Pandemie hat sich unser Mobilitätsverhalten seit 2020 verändert. Zum einen sind durch die erhöhte Tätigkeit im Homeoffice tägliche Wege entfallen und zum anderen wurde der öffentliche Personennahverkehr als gemeinschaftliches Verkehrsmittel vermieden. Durch die Angst einer potenziellen Ansteckung in öffentlichen Verkehrsmitteln, verlagerten sich Fahrten auf den privaten Pkw, das Zufußgehen oder das Fahrrad. Neben den pandemiebedingten Herausforderungen stellen auch neue Mobilitätsformen und Mobilitätsanbieter weitere Hürden dar, da diese mithilfe von flexiblen Bedienformen potenzielle Kunden abwerben könnten. Neben den Herausforderungen und Hürden, die der öffentliche Personennahverkehr derzeit meistern muss, können gleichzeitig Chancen für einen Wandeln aus den Veränderungen genutzt werden. So sorgte die Pandemie als Beschleuniger für digitale und innovative Lö- sungsansätze z.B. in Form des Ausbaus des E-Ticketings. Darüber hinaus bieten immer mehr Anbieter, wie z.B. die Deutsche Bahn, den Kunden eine Anzeige der Echtzeitnachfrage an. Mithilfe dieser Daten können die Kunden das persönliche Reiseverhalten anpassen und somit könnten potenzielle Überfüllungen von Fahrzeuge reduziert werden. Das Forschungsprojekt „Sicherheit und Abstand im ÖPNV durch Fahrgastlenkung (SAFIRA)“ soll zu einem resilienten ÖV-System beitragen, indem aus Echtzeitauslastungsdaten mittels von künstlicher Intelligenz verlässliche Prognosen entwickelt werden. Daher soll mithilfe des genannten Forschungsprojektes in dieser Arbeit das Potenzial von Echtzeitauslastungsinformationen mithilfe von vier Forschungsfragen ermittelt werden. Als erstes soll als Grundlage ermittelt werden, inwiefern verschiedene Auskunfts-Apps bekannt sind und diese aktiv genutzt werden. Des Weiteren soll analysiert werden, inwiefern die Befragten ein Interesse an Echtzeitauslastungsinformationen aufweisen. Zusätzlich sollen Anforderungen aus Sicht der Befragten an Echtzeitauslastungsinformationen ermittelt werden. Unter Hinzunahme der erhobenen Daten werden exemplarische Produktideen der Darstellungsweisen von Echtzeitauslastungsinformationen erstellt. Für die Beantwortung der Forschungsfragen wurden insgesamt 92 qualitative Interviews in Berlin durchgeführt. Die Interviews wurden an vier aufeinander folgenden Tagen an drei unterschiedlichen Stationen des VBB durchgeführt. Zusätzlich dazu wurde eine Demokratiesäule an allen Standorten mit vier wechselnden Fragestellungen genutzt. Die Ergebnisse zeigen, dass den Befragten unterschiedliche Auskunfts-Apps bekannt sind und diese auch aktiv genutzt werden. Dabei präferieren die Befragten ein bis maximal zwei unterschiedliche Auskunfts-Apps. Somit kann eine grundsätzliche Nutzung von AuskunftsApps bestätigt werden. Dieses Ergebnis aus den qualitativen Interviews spiegelt sich auch im Ergebnis der Demokratiesäule wider, denn dort konnte eine Präferenz für eine App statt verschiedener Apps ermittelt werden. Unter Bezugnahme der zweiten Forschungsfrage weisen die Ergebnisse ein generelles Interesse der Befragten an Echtzeitauslastungsinformationen auf. Ferner divergiert dieses Interesse in den definierten Altersklassen. Speziell in der Altersklasse „18 bis 25 Jahren“ ist das größte Interesse und in den Altersklassen „über 65 Jahren“ das geringste Interesse wiederzufinden. Als Anforderungen an Echtzeitauslastungsinformationen ergibt sich ein heterogenes Stimmungsbild, da sowohl der bevorzugte Zeitpunkt als auch die Darstellungsweise bzw. Darstellungsform aus Sicht der Befragten variiert. Dabei erstreckt sich der gewünschte Zeitpunkt der Informationsübermittlung zwischen „am Bahnsteig“ bis „zuhause“. Dabei zeigen die Ergebnisse eine Präferenz in der Zeitspanne zwischen „am Bahnsteig“ bis 15 Minuten vor Fahrtbeginn. Bezüglich der gewünschten Darstellungsweise bzw. Darstellungsform kann eine hohe Varianz ermittelt werden. So wünschen sich die Befragten die Darstellung in Form von Piktogrammen und Balkendiagrammen sowie Prozentangaben. Andere Befragte wünschen sich zudem eine wagenspezifische Auslastungsanzeige sowie eine Auslastungsanzeige für die Sitzplatz- und Fahrradkapazität. Mithilfe der Demokratiesäule sollte das Stimmungsbild bezüglich der Darstellungsform erweitert werden. Dabei zeigen die Ergebnisse der Demokratiesäule des direkten Vergleichs zwischen der Piktogramm-Form und eines Balkendiagramms einen Trend zur Piktogramm-Form. Aufgrund des heterogenen Stimmungsbildes bezüglich des Zeitpunktes und der Darstellungsform lassen sich in dieser Arbeit mehrere Paradigmen als Produktideen für die Darstellungsweise von Echtzeitauslastungsinformationen wiederfinden.
elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/193903/ | ||||||||
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Dokumentart: | Hochschulschrift (Masterarbeit) | ||||||||
Titel: | Potenzialanalyse von Echtzeitauslastungen in S-Bahnen und U-Bahnen aus Sicht der Fahrgäste am Beispiel des Verkehrsverbunds Berlin-Brandenburg (VBB) | ||||||||
Autoren: |
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Datum: | August 2022 | ||||||||
Referierte Publikation: | Nein | ||||||||
Open Access: | Ja | ||||||||
Seitenanzahl: | 94 | ||||||||
Status: | veröffentlicht | ||||||||
Stichwörter: | COVID-19, Auslastungsinformation, Komfort, Zugverkehr, Nutzerbedürfnisse, SAFIRA | ||||||||
Institution: | Ostfalia Hochschule | ||||||||
HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||
HGF - Programm: | Verkehr | ||||||||
HGF - Programmthema: | Verkehrssystem | ||||||||
DLR - Schwerpunkt: | Verkehr | ||||||||
DLR - Forschungsgebiet: | V VS - Verkehrssystem | ||||||||
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | V - VMo4Orte - Vernetzte Mobilität für lebenswerte Orte | ||||||||
Standort: | Braunschweig | ||||||||
Institute & Einrichtungen: | Institut für Verkehrssystemtechnik > Design & Bewertung von Mobilitätslösungen, BS | ||||||||
Hinterlegt von: | König, Alexandra | ||||||||
Hinterlegt am: | 23 Feb 2023 12:20 | ||||||||
Letzte Änderung: | 23 Feb 2023 12:20 |
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