MoDaS ermöglicht die verständliche Darstellung komplexer Verkehrsdaten durch DataStorytelling. Politik und Verwaltung können diese Visualisierungen nutzen, um Zusammenhänge besser zu verstehen und fundiertere Entscheidungen für die zukünftige Planung von Mobilität zu treffen.
Je nach Art der vorliegenden Daten können Anwender*innen aus drei bestehenden Story-Vorlagen auswählen.
Projekt: MoDaS – Mobility Data Story Suite: Von Mobilitätsdaten zum Storytelling
Förderkontext: mFUND (BMDV)
Konsortium: TU Ilmenau, fluxguide
Projektdauer: 09/2023 – 08/2026
Leistungen von fluxguide: UX-Design, Webentwicklung, Datenvisualisierung Entwicklung von Open-Source-Tool für interaktives Storytelling
Nutzen: Komplexe Mobilitätsdaten werden verständlich, visuell erfahrbar und für Entscheidungsprozesse nutzbar. Storytelling mit Mobilitätsdaten
Mit der Mobility Data Story Suite werden komplexe Mobilitätsdaten interaktiv aufbereitet und in verständliche Geschichten übersetzt. So entstehen Visualisierungen, die Zusammenhänge sichtbar machen, Planungsprozesse unterstützen und Bürger*innen, Verwaltung und Entscheidungsträger*innen gleichermaßen einbinden.
Entdecken Sie die MoDaS Suite und verwandeln Sie Ihre Mobilitätsdaten in interaktive Geschichten.
Gemeinsam mit der TU München, der Hochschule Hof, Plan4better und MatchRider erforschen wir in den nächsten drei Jahren innovative Lösungen, um den ÖPNV in ländlichen Gebieten effizienter zu gestalten.
Das Forschungsprojekt „EMILIA“ zielt darauf ab, den öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV) in ländlichen Gebieten durch die Entwicklung digitaler Werkzeuge zu optimieren. Für die Bewertung von Angeboten entwickelt das Projekt eine Simulation als digitalen Zwilling. Mit Hilfe von Optimierungswerkzeugen können die Angebote dann verbessert und mit der Simulation neu bewertet werden. Für die Entwicklung der Werkzeuge werden Struktur-, Bewegungs- und Nutzungsdaten existierender Mobilitätsangebote sowie Verfahren der Analytik einschließlich neuronaler Netze eingesetzt.
Der Startpunkt des Projekts ist die Schaffung einer Datenbasis als virtuelles Abbild der Region (Data Lake). Mit diesen Daten werden Transportbedarfe sowie die Verkehrsmittelwahl analysiert. Darauf aufbauend werden eine realitätsnahe Simulation sowie Optimierungswerkzeuge realisiert und miteinander verzahnt. Damit lassen sich Planungsschritte, wie die Positionierung von Haltestellen und das Erstellen von Fahrplänen, sowie deren Überprüfung und Optimierung teilweise automatisieren. Für die Interaktion mit Planerinnen und Planern erforscht das Projekt neue Möglichkeiten der Visualisierung für die Darstellung der komplexen Zusammenhänge in diesem Planungskontext.
Das Projekt ist vom 01.07.2024 bis zum 30.06.2027 angesetzt und wird vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV) im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND gefördert.
