创新研究项目NeDaMo：手机数据用于更好的流量分析！

创新研究项目NeDaMo：手机数据用于更好的流量分析！

2025 年 8 月 4 日，NeDaMo 研究项目在班贝格奥托·弗里德里希大学启动，该项目致力于改进联邦交通路线和出行规划中基于数据的预测。该项目由联邦统计局牵头，对德国未来的流动性具有重要意义。该项目由 Timo Schmid 教授、Johanna Einhorn 教授和 Florian Meinfelder 博士领导，他们与贝尔吉斯伍珀塔尔大学和特里尔大学等合作机构一起致力于实施。

作为其 mFUND 创新计划的一部分，联邦数字和国家现代化部 (BMDS) 正在提供约 300 万欧元的资金支持 NeDaMo 项目。该倡议旨在促进与未来出行相关的基于数据的数字创新项目。该项目将运行三年，从2025年4月到2028年3月，并将由威斯巴登联邦统计局的网络协调员负责协调。

蜂窝数据作为关键资源

该项目的核心要素是使用手机数据进行流量分析。这些数据是深入了解人口流动行为的潜在来源。然而，到目前为止，由于移动电话提供商的客户结构不同以及市场份额不同，移动电话数据只能在有限的范围内用于移动性估计。还有许多方法论和法律挑战需要克服。

NeDaMo 内部的研究活动旨在开发新的方法论。这是与德国电信和 Teralytics GmbH 等移动通信合作伙伴密切合作完成的。另一个重点是将数字数据与经典官方来源相结合。这样做的目的是提高数据质量并减少对传统调查的需求。

传统数据源与现代数据源

传统的移动数据收集通常仅提供有限的分析选项。虽然德国的交通信息主要基于固定数据，但美国和英国等其他国家越来越依赖多式联运数据集，其中还包括车队车辆和出租车。感应环和红外探测器等固定探测器仅记录有关交通参数的选择性信息，而手机数据可以提供动态的最新交通状况图片。

NeDaMo 的初步研究已经表明，不同移动网络运营商的客户结构和市场份额存在差异。这些发现对于将手机数据归类为高质量数据源并使其在联邦交通和出行规划中发挥重要作用至关重要。显然还需要进行研究，以便最佳地利用手机数据进行未来的移动分析。

为了使用手机数据进行微观模拟并为移动场景创建切合实际的预测，数据质量的预期改进和新统计方法的开发至关重要。这一点尤其重要，因为在现代交通管理中，规划中不仅必须考虑交通流量，还必须考虑排放、噪音和能源要求。

总之，NeDaMo 项目表明政治、商业、行政和研究之间的网络对于成功的移动设计至关重要。开放数据的提供将继续在做出基于事实的决策和使未来的流动性可持续发展方面发挥核心作用。更多信息可以在 BMDS 网站上找到。

对于那些感兴趣的人，联邦数字和国家现代化部的简介中有更多详细信息，并且 联邦统计局 指出NeDaMo的研究成果将为数据支持的交通规划提供重要推动。虽然手机数据已在波士顿和里约热内卢等全球成功项目中用于创建 OD 矩阵，但 NeDaMo 为未来数据驱动的移动解决方案指明了道路。