Echtzeitsteuerung komplexer Systeme - Eine Simulationsstudie

Für diese Studie wurde eine Verkehrssimulation, basierend auf dem Simulator SimCo, entwickelt. In dieser Simulation wurden verschiedene Szenarien getestet, um die Effekte von Echtzeitsteuerung im Verkehrsnetz zu untersuchen. Die Szenarien basieren auf Experteninterviews mit Vertretern eines Navigationsdienstleisters, der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) und Betreibern des öffentlichen Verkehrs. Alle Beteiligten befürworteten eine koordinierte Form der Steuerung des Straßenverkehrs. Diesen koordinierten Modus haben wir in der Simulation implementiert. Zunächst bekamen die Agenten Echtzeitinformationen über die Verkehrssituation und später auch Emissionsinformationen. Wir konnten zeigen, dass Echtzeitinformationen zu einer deutlichen Senkung von Staus, also einer höheren Netzeffizienz, führten. Damit einher ging allerdings eine leichte Steigerung der Emissionen. Entgegen den Erwartungen konnte der koordinierte Modus keine deutlichen Emissionssenkungen hervorrufen. Eine Senkung von Emissionsspitzen konnte jedoch erreicht werden.For this study we developed a traffic simulation based on the simulator SimCo and ran different governance scenarios regarding the effects of the distribution of real-time traffic data among drivers. The scenarios were based on interviews with experts from different fields, including a navigation service provider, the German federal highway research institute, and public transport providers. We found that a coordi-nated form of governance between private firms and local authorities is in their mu-tual interest. To analyse the impact of such a coordinated mode of governance, two scenarios were implemented. At first drivers would get real-time traffic information and secondly, they would also get emission information and change their route ac-cordingly. We found that the use of real-time data does decrease traffic jams, and thus increases network efficiency, but also slightly increases emissions. Against the expectations of the interviewees, a coordinated form of governance could not reduce emissions, but helped distribute them more evenly

Partizipative Gestaltung von Zukunftsszenarien nachhaltiger Mobilität. Ergebnisse der Szenario-Workshops im Projekt InnaMoRuhr

Gestützt auf die Ergebnisse einer großangelegten Befragung aller Angehörigen der drei UA-Ruhr-Universitäten, fanden im Herbst/Winter 2021/22 fünf Szenario-Workshops mit Studierenden und Mitarbeitenden aus Technik und Verwaltung sowie aus Forschung und Lehre statt (Kap. 2). Dabei arbeitete das Team von InnaMoRuhr sechs Monate lang mit Foresight Solutions zusammen, einem Beratungshaus für zukunftsorientierte Beteiligungsverfahren, das eine Vielzahl von Methoden strategischer Vorausschau einbrachte (Kap. 3). In den ersten drei Workshops wurden vier zuvor entwickelte Ausgangsszenarien diskutiert und weiterentwickelt, die das Projektteam vorab auf Basis der Befragungsdaten entworfen hatte: Digitale Universität, vernetzte Universitäten, Fahrraduniversitäten und Universitäten als Hubs (Kap. 4). Detailliert wurden die möglichen Wirkungen und Nebenwirkungen der vier weiterentwickelten Szenarien erarbeitet – mit dem überraschenden Ergebnis, dass die digitale Universität als wünschenswerte Projektion, die in ferner Zukunft Realität werden könnte, am schlechtesten und die vernetzte Universität knapp am besten abschneidet (Kap. 5). Anders als in den ursprünglichen Planungen für das Projekt InnaMoRuhr, in denen es um Elektromobilität und Shuttle-Verbindungen zwischen den UA-Ruhr-Universitäten ging, lag der Fokus der meisten Szenarien auf dem ÖPNV und dem Radverkehr: Ein kostengünstiger und zuverlässiger ÖPNV, der zudem mit dem Radverkehr vernetzt ist, erschien vielen Teilnehmer:innen der Workshops als eine Option, die ihre Mobilitätsmuster nachhaltig verändern könnte. Ferner wurden während der ersten drei Workshops 75 fiktive Personas entwickelt, um den mobilen Alltag der Mitglieder der drei UA-Ruhr-Universitäten plastisch abzubilden, die Szenarien mit der Lebenswirklichkeit der Menschen abzugleichen und Chancen und Risiken zu identifizieren. Die den Personas zugeschriebenen Erwartungen drehten sich – neben dem dominanten Thema Mobilität – vor allem um die Veränderungen der Arbeitsorganisation (New Work), um die Flexibilität (z. B. hinsichtlich der Work-Life-Balance) sowie um mögliche Akzeptanzprobleme. So erfordern beispielsweise Kinder im eigenen Haushalt eine gewisse Flexibilität der Gestaltung von Wegeketten sowie die Fähigkeit, spontan auf unerwartete Ereignisse reagieren zu können. Insbesondere in den Punkten New Work und Flexibilität dominieren die (negativen) Befürchtungen gegenüber den (positiven) Erwartungen. Zudem ließen sich Unterschiede zwischen den Funktionsgruppen erkennen. Das überraschendste Ergebnis ist jedoch, dass das weiterentwickelte Szenario der vernetzten Universitäten bei der Konfrontation mit der Lebenswirklichkeit unterschiedlicher Gruppen aufgrund der damit verbundenen Belastungen und Herausforderungen deutlich schlechter bewertet wurde als das noch abstrakte Ausgangsszenario. Es belegte mit großem Abstand den letzten Platz (Kap. 6). Im vierten Workshop wurden acht der zuvor erstellten Personas ausgewählt, um mögliche Probleme ihrer Alltagsmobilität genauer zu beschreiben und Lösungen zu entwickeln. Zunächst wurden Maßnahmen entwickelt, die einer transformationsfreudigen Persona das Leben leichter machen. Diese wurden dann aus Sicht von transformationsskeptischen Personas bewertet – mit dem wenig überraschenden Ergebnis, dass sie leicht verhalten reagierten und von ihrer skeptischen Haltung nur schwer abzubringen waren. Interessanter waren die Überlegungen zur Skalierbarkeit der Maßnahmen. Die meisten Maßnahmen – darin waren sich die Arbeitsgruppen einig – sind im kleinen Rahmen (200 Personen pro Universität) problemlos umsetzbar, stoßen im mittleren Rahmen (2.000) auf Probleme und sind in großem Maßstab (20.000) – abgesehen von leicht skalierbaren IT-Lösungen – kaum umsetzbar (Kap. 7). Auf Grundlage der Konzepte, die in den ersten vier Workshops erarbeitet wurden, entwickelte das InnaMoRuhr-Team drei Vorschläge für Realexperimente, die im fünften Workshop intensiv diskutiert und auf ihre Machbarkeit hin überprüft wurden: Fahrradhub (mit Radabstellanlage, Werkstatt etc.), Mobilitätsbudget und E-Carsharing. Die Teilnehmenden konstruierten Prototypen in Form von 3D-Modellen und erarbeiteten konkrete Vorschläge zur Umsetzung der drei dezentralen Realexperimente, die dann von September bis Dezember 2022 im Rahmen eines Reallabors in Bochum (E-Carsharing), Dortmund (Fahrradhub) und Duisburg-Essen (Mobilitätsbudget, standortübergreifend) stattgefunden haben (Kap. 8)

Das Reallabor als Testfeld nachhaltiger Mobilität. Ergebnisse dreier Realexperimente im Projekt InnaMoRuhr

Aus der großangelegten Befragung aller UA Ruhr-Angehörigen, die durch das Projektteam im Frühsommer 2021 durchgeführt wurde, ergaben sich drei Ideen, die in mehreren Szenario-Workshops im Herbst/Winter 2021/22 intensiv diskutiert und schließlich in einem Reallabor im Herbst 2022 realisiert wurden. Das Reallabor bestand aus einem Fahrrad-Hub, einem E-Carsharing-Service und einem Mobilitätsbudget. Fahrrad-Hub: Der Fahrrad-Hub wurde an der TU Dortmund realisiert, und zwar in Form einer abschließbaren Radabstellanlage der Firma Kienzler mit 20 Stellplätzen auf zwei Etagen, ergänzt durch einen kostenlosen Reparaturservice der Firma Yeply und eine Radverleihstation von NextBike (Kapitel 3). Die Auswertung des Realexperiments erfolgte anhand von Auslastungszahlen, die von den beteiligten Unternehmen zur Verfügung gestellt wurden, sowie durch regelmäßige Befragungen der Teilnehmenden. Insgesamt war die Zufriedenheit hoch; allerdings konnten die Erwartungen in punkto Komfortsteigerungen nur teilweise erfüllt werden, da es immer wieder kleinere Probleme mit der Bedienung der Abstellanlage gab. Häufig wurde zudem der Wunsch geäußert, mehrere dezentrale Anlagen in der Nähe der Büro- und Seminargebäude aufzustellen anstelle einer einzigen Anlage an einem zentralen Ort vor dem AudiMax. E-Carsharing: An der Ruhr-Universität Bochum wurde ein Carsharing-Angebot mit sechs Elektroautos angeboten (Kapitel 4). Ziel war es, Angebotslücken im ÖV zu schließen. Einige Fahrzeuge konnten jedoch auch auf frei gewählten Routen genutzt werden, um weitere Angebotspotenziale identifizieren zu können. Für die Auswertung des Realexperiments standen sowohl Nutzungs- als auch Befragungsdaten zur Verfügung. Das Feedback war durchaus positiv; viele Nutzer:innen haben durch das E-Carsharing erstmals Erfahrungen mit dem Car-sharing bzw. mit Elektrofahrzeugen gemacht. Zudem wurde das E-Carsharing mit anderen Verkehrsmitteln zu intermodalen Routen kombiniert. Mobilitätsbudget: Die beteiligten Institute der Universität Duisburg-Essen haben ein Realexperiment konzipiert, in dem ausgewählten Angehörigen aller drei UA Ruhr-Universitäten ein Mobilitätsbudget zur Verfügung gestellt wurde, das für nahezu alle Formen nachhaltiger Mobilität nach eigenem Belieben flexibel genutzt werden konnte (Kapitel 5). Als Partner wurde die Firma RYDES gewonnen, die das Budget über eine App bereitstellte. Der Großteil der Fahrten wurde mit E-Scootern und ÖV zurückgelegt; bei den Buchungssummen dominierte hingegen der ÖV mit einem Anteil von knapp 75 Prozent. Wie schon in den beiden anderen Realexperimenten war auch hier die Zufriedenheit der Teilnehmenden hoch; zudem wurden vermehrt alternative Verkehrsmittel gewählt, die den eigenen Pkw ersetzten bzw. zu neuen Formen intermodalen Reisens beitrugen. Mobilitäts-App: Die drei Realexperimente wären ohne die von der UDE entwickelte InnaMoRuhr-App nur schwer möglich gewesen (Kapitel 6). Diese vereinte die Funktionen Mobilitätsplaner und Mobilitätstagebuch. Die Auswertung der Daten zeigt nicht nur unterschiedliche Mobilitätsmuster im MIV und ÖV; sie dokumentiert auch die Effekte der Realexperimente, beispielsweise den Rückgang des Pkw-Verkehrs nach Beginn des E-Carsharing

Code/Syntax: Vertrauen in digitale Technik. Der Einfluss mobiler Apps auf die Bereitschaft zur Verhaltensänderung

Diese Studie geht den Fragen nach, wie mobile Apps im Alltag genutzt werden und inwiefern die Nutzer*innen bereit sind, ihr Verhalten aufgrund der Empfehlungen dieser Apps zu ändern. Ausgehend von der These, dass das Vertrauen in die Apps und deren Anbieter ein entscheidender Faktor ist, wurde ein mehrdimensionales Vertrauenskonzept entwickelt und in das Technikakzeptanzmodell TAM integriert. Unsere Untersuchungen zeigen, dass die Bereitschaft zur Verhaltensänderung groß ist und das Vertrauen in die Apps, die App-Anbieter, aber auch in Institutionen des Datenschutzes eine wichtige Rolle spielt. Zudem wirken sich insbesondere Kompetenzerwartungen sowie die Reputation der Apps positiv auf das Vertrauen aus. Weder die Nutzungshäufigkeit noch negative Erfahrungen oder die Datenschutzsensibilität haben einen vergleichbaren Effekt. Das vorliegende Material enthält eine SPSS-Syntax, mit welcher jene Berechnungen nachvollziehbar sind, die bei der Auswertung durchgeführt wurden, sowie den vollständigen Fragebogen der Erhebung inklusive einer Zuordnung der Items zu den jeweiligen Skalen. Die Daten selbst dürfen aus rechtlichen Gründen nicht veröffentlicht werden. Zusätzlich sind mehrere AMOS-Workplace-Dateien enthalten, allem voran das grundsätzliche theoriebasierte Pfadmodell unserer Erhebung. Von den hierin ermittelten Zusammenhängen wurden weitere (Teil-)Modellierungen abgeleitet, welche in separaten Workplace-Dateien vorhanden sind.Diese Studie geht den Fragen nach, wie mobile Apps im Alltag genutzt werden und inwiefern die Nutzer*innen bereit sind, ihr Verhalten aufgrund der Empfehlungen dieser Apps zu ändern. Ausgehend von der These, dass das Vertrauen in die Apps und deren Anbieter ein entscheidender Faktor ist, wurde ein mehrdimensionales Vertrauenskonzept entwickelt und in das Technikakzeptanzmodell TAM integriert. Unsere Untersuchungen zeigen, dass die Bereitschaft zur Verhaltensänderung groß ist und das Vertrauen in die Apps, die App-Anbieter, aber auch in Institutionen des Datenschutzes eine wichtige Rolle spielt. Zudem wirken sich insbesondere Kompetenzerwartungen sowie die Reputation der Apps positiv auf das Vertrauen aus. Weder die Nutzungshäufigkeit noch negative Erfahrungen oder die Datenschutzsensibilität haben einen vergleichbaren Effekt. Das vorliegende Material enthält eine SPSS-Syntax, mit welcher jene Berechnungen nachvollziehbar sind, die bei der Auswertung durchgeführt wurden, sowie den vollständigen Fragebogen der Erhebung inklusive einer Zuordnung der Items zu den jeweiligen Skalen. Die Daten selbst dürfen aus rechtlichen Gründen nicht veröffentlicht werden. Zusätzlich sind mehrere AMOS-Workplace-Dateien enthalten, allem voran das grundsätzliche theoriebasierte Pfadmodell unserer Erhebung. Von den hierin ermittelten Zusammenhängen wurden weitere (Teil-)Modellierungen abgeleitet, welche in separaten Workplace-Dateien vorhanden sind

Vertrauen in mobile Applikationen

Die Nutzung von Apps setzt auf Seiten der Nutzer*innen Vertrauen in die Datensicherheit und Nützlichkeit der App voraus. Da Apps einer zunehmenden Nutzung unterliegen und darüber hinaus ein mögliches Instrument zur Echtzeitsteuerung komplexer Systeme darstellen können, besteht sowohl aus Sicht der Soziologie als auch aus einer Governance-Perspektive ein Interesse an Erkenntnisgewinn hinsichtlich der Mensch-App-Interaktion. In diesem Arbeitspapier wird besagte Interaktion daher modelliert und mithilfe einer großzahligen Befragung empirisch auf zentrale Einflussfaktoren untersucht. Dabei finden wir Evidenz dafür, dass Vertrauen einen zentralen Einfluss auf die Bereitschaft von Nutzer*innen hat, ihr Verhalten auf Basis App-generierter Handlungsempfehlungen zu ändern.The use of apps requires user’s trust concerning the security of their data and the usefulness of the app. While apps can be used as a means for real-time governance, there is both sociological and governmental interest in gathering insights about the characteristics of human-app-interaction. We model this interaction and find empirical evidence, using a large-scale survey, that trust is a key factor in this interaction concerning user’s willingness to change behavior following app-induced recommendations