Akzeptanzforschung mit digitalem Zwilling

Die Hansestadt braucht eine leistungsstarke Verkehrsinfrastruktur und damit verbunden einen gut funktionierenden Güter-, Pendler- und Personenverkehr. Um Veränderungen im Mobilitätsverhalten bewusst zu steuern und langfristig den Individualverkehr zu reduzieren, ist in der mittel- und langfristigen Stadt- und Verkehrsplanung eine ganzheitliche Strategie vonnöten. Diese ist auch das erklärte Ziel der Stadt Hamburg.

Das Forschungsprojekt „SmartOpenHamburg“ will deshalb ein Simulationswerkzeug für „Was-wäre-wenn“-Szenarien zur Verfügung stellen, das in den Bereich smarte Mobilität der Stadt Hamburg eingebettet ist. Das Projekt wird von Prof. Dr. Thomas Clemen und Dr. Ulfia Lenfers mit einem Team von Informatikern der HAW Hamburg durchgeführt. Als Datengrundlage dient der Projektgruppe die „Urban Data Plattform“ und andere offene Datenquellen. Hinzu kommt die enge Zusammenarbeit mit der Hamburger Hochbahn AG (HVV), der Senatskanzlei und dem Landesbetrieb Straßen, Brücken und Gewässer (LSBG).

Bessere Vorhersagen zum Verkehrsgeschehen treffen
„Die Wahl der Verkehrsmittel wird durch verfügbare Angebote und persönliche Vorlieben bestimmt. Die Stadt Hamburg erprobt gerade einen vom eigenen PKW unabhängigen Mobilitätsmix aus zum Beispiel E-Scootern, E-Shuttle-Anbietern, Car-Sharing und Leihrädern. Allerdings muss dieses Angebot auch von den Menschen angenommen werden“, sagt der Informatiker Prof. Thomas Clemen vom Department Informatik der HAW Hamburg. „Ändern sich die persönlichen Präferenzen, wird also das private Auto abgeschafft, ändert sich automatisch auch der gewählte Mobilitätsmix. Dieses dynamische Geschehen wollen wir digital abbilden, um bessere Vorhersagen zu treffen und die Bedarfe zu ermitteln.“

Die digitale Stadt, die in dem Projekt „SmartOpenHamburg“ entwickelt wurde, besteht aus dem gesamten Straßen- und Schienennetz sowie Gebäuden und ihren Bewohner*innen. Jede*r Einwohner*in Hamburgs hat sozusagen einen digitalen Zwilling, der ihre und seine Wege plant und Entscheidungen für Verkehrsmittel trifft. Diese Agent*innen wählen zwischen den verschiedenen Verkehrsmitteln die schnellste oder eine CO2-neutrale Kombination aus. Dabei werden sie von den Fragen geleitet: Was muss ich als nächstes tun? Wie komme ich dahin? Welche Wege muss ich heute zurücklegen?