Beyond Reported Trips: A Bayesian Framework for Correcting Household Travel Surveys

Jeden Tag bewegen sich Millionen von Menschen durch Städte, springen von Zuhause zur Arbeit, halten für Einkäufe an oder machen einen kurzen Spaziergang zu einem Freund. Verkehrsplaner verlassen sich auf Umfragen, um diese Bewegungen zu verstehen, indem sie Haushalte bitten, jede Reise, die sie an einem einzigen Tag unternehmen, aufzuschreiben. Diese Informationen helfen Städten zu entscheiden, wo sie neue Radwege bauen, wie viele Busse verkehren sollen und ob eine neue U-Bahn-Linie benötigt wird. Diese Umfragen haben jedoch eine langjährige Schwäche: Menschen sind schlecht darin, sich an alles zu erinnern, was sie getan haben. Wenn sie nach einem Tag voller Reisen gefragt werden, vergessen die meisten Menschen die kurzen, spontanen Wege – den schnellen Gang zum Eckladen, den kurzen Weg zum Briefkasten oder den Stopp, um ein Paket abzugeben. Sie erinnern sich an die großen, strukturierten Ereignisse wie den Weg zur Arbeit oder zur Schule, aber die kleinen, diskretionären Bewegungen verschwinden oft aus der Erinnerung. Dies erzeugt ein verzerrtes Bild davon, wie Menschen tatsächlich leben, was dazu führt, dass Planer das Gehen und Radfahren unterschätzen und die Zeit, die Menschen im Auto verbringen, überschätzen.

Um dies zu beheben, haben Forscher begonnen, Smartphones zu nutzen, um Bewegungen passiv zu verfolgen und genau aufzuzeichnen, wohin Menschen gehen, ohne sie darum zu bitten, sich daran zu erinnern. Aber diese telefonbasierten Studien sind meist klein und lassen die detaillierten persönlichen Informationen vermissen, die in großen Haushaltsumfragen enthalten sind. Eine neue Studie von Forschern der University of Toronto und des Massachusetts Institute of Technology schließt diese Lücke. Sie entwickelten eine Methode, um die breite Reichweite traditioneller Umfragen mit der präzisen Detailtiefe des Smartphone-Trackings zu kombinieren. Durch die Verwendung eines statistischen Ansatzes, bei dem die Telefondaten als eine Möglichkeit genutzt werden, die Gedächtnislücken in der Umfrage zu korrigieren, konnten sie die vergessenen Reisen rekonstruieren, die die Menschen nicht berichtet hatten. Das Ergebnis ist eine genauere Karte des täglichen Lebens, die die reichhaltigen demografischen Details der großen Umfrage beibehält und gleichzeitig die fehlenden Teile des Reise-Puzzles ergänzt.

Die Forscher konzentrierten sich auf die Greater Toronto and Hamilton Area und nutzten Daten aus dem „2022 Transportation Tomorrow Survey“, einer massiven Haushaltsumfrage, die die Reisegewohnheiten in der Region erfasst. Sie kombinierten diese mit zwei kleineren, detaillierteren Studien, die 2023 und 2025 durchgeführt wurden, bei denen Teilnehmer Smartphones bei sich trugen, die ihre Bewegungen automatisch aufzeichneten. Das Team bemerkte ein klares Muster: Die traditionelle Umfrage zeigte, dass Menschen an einem Wochentag etwa 2,06 Fahrten pro Person unternahmen, während die Telefondaten signifikant mehr zeigten, nämlich etwa 3,16 bis 3,83 Fahrten. Der Unterschied war nicht zufällig; er war systematisch. Menschen vergaßen konsequent die kurzen, nicht essenziellen Wege. Die Forscher unterteilten diese Fahrten in zwei Kategorien: „Skeleton“-Fahrten (Skelett-Fahrten), welche die Hauptanker des Tages sind, wie der Weg zur Arbeit oder zur Schule, und „Non-Skeleton“-Fahrten (Nicht-Skelett-Fahrten), welche die flexiblen, diskretionären Bewegungen wie Einkaufen oder Besuche bei Freunden sind. Sie fanden heraus, dass Skelett-Fahrten recht genau berichtet wurden, aber Nicht-Skelett-Fahrten häufig ausgelassen wurden, insbesondere wenn ein Familienmitglied die Reise für ein anderes berichtete.

Um diese fehlenden Fahrten wiederherzustellen, baute das Team ein Framework, das wie ein statistisches Reparaturset fungiert. Sie begannen mit den großen Umfragedaten als Basislinie, die darstellt, was die Menschen zu tun vorgaben. Dann nutzten sie die Smartphone-Daten, um diese Zahlen zu aktualisieren und zu verfeinern. Stellen Sie sich die Umfragedaten als eine grobe Skizze der täglichen Reise vor und die Telefondaten als eine hochauflösende Fotografie, die die feinen Details offenbart, die die Skizze übersehen hat. Die Forscher verwendeten eine Methode, die es erlaubt, diese beiden Quellen zu vermischen, wobei die Umfrage als eine erste Schätzung dient und die Telefondaten als neue Beweise, die diese Schätzung korrigieren. Sie taten dies getrennt für Personen, die ihre eigenen Reisen berichteten, und für diejenigen, die für andere berichteten, da die Fehler beim Berichten für beide Gruppen unterschiedlich sind. Wenn jemand für einen Ehepartner oder ein Kind berichtet, vergisst er oft noch mehr der kleinen, zwischenzeitlichen Stopps als wenn er für sich selbst berichtet.

Die Ergebnisse zeigten eine signifikante Verschiebung der Zahlen, sobald die Korrektur angewendet wurde. Für Personen, die ihre eigenen Reisen berichteten, stieg die durchschnittliche Anzahl der Fahrten pro Tag von 3,05 auf 3,90. Für diejenigen, die für andere berichteten, sprang die Zahl von 2,64 auf 3,63. Dieser Anstieg wurde fast ausschließlich durch die Wiederherstellung der Nicht-Skelett-Fahrten getrieben. Die Forscher fügten nicht einfach zufällige Fahrten hinzu; sie rekonstruierten die fehlenden Fahrten sorgfältig basierend auf den in den Telefondaten gefundenen Mustern. Sie ermittelten, was der wahrscheinliche Zweck der fehlenden Fahrt war, wann sie wahrscheinlich stattfand, wie weit sie war und wie die Person reiste. Beispielsweise fanden sie heraus, dass die fehlenden Fahrten unverhältnismäßig kurz waren und oft das Gehen oder Besuche bei Freunden beinhalteten – Aktivitäten, die in einem geschäftigen Tag leicht vergessen werden. Die korrigierten Daten zeigten einen höheren Anteil an Fußwegen und eine gleichmäßigere Verteilung der Reisen über den Tag verteilt, statt nur in den Morgen- und Abendstunden.

Die Studie zeigte auch, dass die Art der fehlenden Fahrten stark davon abhing, wer berichtete. Stellvertreter (Proxy Respondents), die für andere Familienmitglieder berichten, neigten viel eher dazu, diskretionäre Fahrten zu übersehen, als diejenigen, die für sich selbst berichteten. Dies deutet darauf hin, dass, wenn ein Elternteil ein Tagebuch für ein Kind ausfüllt, er vielleicht den Weg zur Schule in Erinnerung hat, aber den Aufenthalt des Kindes in einem Park oder bei einem Freund vergisst. Durch die separate Modellierung dieser Unterschiede konnten die Forscher die richtige Menge an Korrektur für jede Gruppe anwenden. Der endgültige korrigierte Datensatz behielt die ursprüngliche Struktur der großen Umfrage bei, was bedeutete, dass er immer noch das Alter, das Einkommen und den Wohnort der Bevölkerung korrekt widerspiegelte, aber nun eine wahrere Geschichte darüber erzählte, wie sich diese Menschen bewegten. Die Verteilung der Reisezwecke verschob sich hin zu mehr Einkaufen und Freizeitgestaltung, und der Zeitpunkt der Fahrten zeigte mehr Aktivitäten während des Mittags und am Abend, wodurch die Lücken füllte, die die traditionelle Umfrage leer gelassen hatte.

Diese Arbeit bietet einen praktischen Weg, um die Daten zu verbessern, die Städte für Entscheidungen nutzen. Planer verlassen sich oft auf diese Umfragen, um Ziele zur Reduzierung des Autoverkehrs oder zur Förderung des Gehens zu setzen, aber wenn die Umfragen die kurzen Wege übersehen, könnten diese Ziele zu niedrig angesetzt werden. Durch die Integration der passiven Daten von Smartphones boten die Forscher eine Methode, das vollständige Bild der täglichen Reisen zu sehen, ohne die großen, etablierten Umfragen vollständig ersetzen zu müssen. Die korrigierten Daten legen nahe, dass Menschen aktiver sind und mehr zu Fuß gehen als bisher angenommen, insbesondere bei kurzen, lokalen Fahrten. Obwohl die rekonstruierten Fahrten statistische Schätzungen und keine direkten Beobachtungen spezifischer Individuen sind, bieten sie eine viel zuverlässigere Grundlage für das Verständnis des Reiseverhaltens. Die Studie kommt zu dem Schluss, dass dieser Ansatz Städten helfen kann, die Realität der Bewegungen besser zu planen und sicherzustellen, dass Infrastruktur und politische Maßnahmen den tatsächlichen, oft vergessenen Rhythmen des täglichen Lebens entsprechen.