Komplette Studie STRAVA-Daten
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Kanton Zürich, Amt für Verkehr Eignung von STRAVA-Daten für Frage- stellungen des Veloverkehrs Studie 13.05.2020 Eignung von STRAVA-Daten für Fragestellungen des Veloverkehrs / Studie Projektteam Dr. Ralph Straumann Marco Rothenfluh Jonas Fürstenberger André Zehnder EBP Schweiz AG Mühlebachstrasse 11 8032 Zürich Schweiz Telefon +41 44 395 16 16 [email protected] www.ebp.ch Die Karte auf dem Titelblatt und sämtlich Karten im vorliegenden Bericht enthalten Daten aus folgenden Quellen: Strava, Kanton Zürich, Bundesamt für Landestopografie swisstopo, OSM-Beitragende und EBP. Seite 2 Eignung von STRAVA-Daten für Fragestellungen des Veloverkehrs / Studie Inhaltsverzeichnis 0. Zusammenfassung 5 1. Einleitung 7 2. STRAVA und STRAVA Metro 8 2.1 Hintergrund und Funktionsweise 8 2.2 Marktposition 8 2.3 Kompetitive und soziale Elemente 9 2.4 STRAVA Metro 10 3. Datenbestellung und -lieferungen 10 3.1 Initiale Lieferungen 10 3.2 Lieferung mit generalisiertem Netz 11 3.3 Demographische Angaben 12 3.4 Maskierung von Daten 13 4. Untersuchungen 14 4.1 Alltagsverkehr versus Freizeitverkehr 14 4.1.1 Anteile von Fahrten 14 4.1.2 Anteile von Verkehrsleistungen 15 4.1.3 Räumliche Muster 17 4.1.4 Zusammenfassung und Fazit zu den Leitfragen 21 4.2 Raumplanungsregionen im Vergleich 22 4.2.1 Anteile von Verkehrsleistungen 22 4.2.2 Furttal 27 4.2.3 Glattal 31 4.2.4 Knonaueramt 36 4.2.5 Limattal 40 4.2.6 Oberland 45 4.2.7 Pfannenstil 49 4.2.8 Unterland 54 4.2.9 Weinland 59 4.2.10 Winterthur und Umgebung 63 4.2.11 Zimmerberg 68 4.2.12 Stadt Zürich 73 4.3 Vergleich mit Zählstellendaten 77 Seite 3 Eignung von STRAVA-Daten für Fragestellungen des Veloverkehrs / Studie 4.3.1 Verknüpfung von Zählstellendaten und Strava-Daten 77 4.3.2 Erfassungsraten an Zählstellen 78 4.3.3 Korrelationen zwischen Zählstellendaten und Strava- Daten 82 4.3.4 Zusammenfassung und Fazit zur Leitfrage 86 4.4 Weitere Fragen 87 4.4.1 Pendlerverhalten (Morgen- und Abendspitzen): Stärke des Tagesgangs 87 4.4.2 Quell-/Zielbeziehungen 89 4.4.3 Strecken des Alltagsverkehrs und des Freizeitverkehrs 92 4.4.4 Zusammenfassung und Fazit zu den Leitfragen 94 4.5 Einschätzungen zu Risiken 95 4.5.1 Vergleich demographischer Merkmale von Strava- Nutzenden mit offiziellen Daten 95 4.5.2 Contributor Bias in Crowdsourcing-Projekten 99 4.5.3 Längsschnittfähigkeit 100 4.5.4 Zusammenfassung und Fazit zu den Leitfragen 101 4.6 Einschätzungen zu Datenqualität und Datenumfang 103 4.6.1 Mengengerüste in Strava-Daten 103 4.6.2 Zusammenfassung und Fazit zu den Leitfragen 104 5. Zusammenfassung und Empfehlungen 104 5.1 Zusammenfassung 104 5.2 Empfehlungen 106 Anhang A1 Weitere Materialien Seite 4 Eignung von STRAVA-Daten für Fragestellungen des Veloverkehrs / Studie 0. Zusammenfassung Strava ist eine Fitness- bzw. Sport-Tracking-Plattform, deren Nutzerinnen und Nutzer ihre aufgezeichneten Aktivitäten hochladen und so ein Archiv ihrer Aktivitäten aufbauen können. EBP hat im Auftrag des Amts für Verkehr des Kantons Zürich die vorliegende Studie erarbeitet, welche die Eignung von Strava-Daten für Fragestellungen des Veloverkehrs untersucht. Die für den vorliegenden Bericht durchgeführten Analysen gewannen zusammen- gefasst folgende Erkenntnisse: — Anteile von Alltags- und Freizeitverkehren: In den Strava-Daten überwie- gen bezogen auf die Verkehrsleistung die Freizeitfahrten gegenüber den Pendelfahrten mit etwas über 60% des Totals. Werden nur Pendelver- kehre betrachtet, verbleiben somit gegen 40% der gesamten Verkehrs- leistung und gut die Hälfte der in Strava aufgezeichneten Fahrten für Ana- lysen. — Vergleiche mit kantonalen Veloverbindungen gemäss Velonetzplan, Kan- tonsstrassen und Veloinfrastrukturen: Die vergleichende Analyse mit der Velonetzplanung und Infrastrukturen des Kantons hat zahlreiche Hin- weise zur Netzbenutzung durch Strava-Nutzerinnen und Nutzer geliefert. Diese werden in je einem Kapitel pro Zürcher Raumplanungsregion zu- sammengefasst. — Vergleiche mit Daten der kantonalen Velozählstellen: Der Vergleich von mit Strava aufgezeichneten Fahrten mit den Werten der kantonalen Zähl- stellen ergab eine gute Übereinstimmung mit fast durchgehend hohen bis sehr hohen Korrelationswerten. Die Güte der Übereinstimmung ist insbe- sondere an Messstandorten mit vergleichsweise hoher Velofrequenz hoch. — Fragen zum Pendlerverhalten, zu Strecken des Alltags- und des Freizeit- verkehrs und weitere Fragen: Mit Strava-Daten können Aussagen zu Strecken des Alltags-, des Freizeit- und des gemischten Veloverkehrs ge- tätigt werden. Es zeigt sich ein plausibles Muster der entsprechenden Verkehrsaufkommen im Raum mit hohen Pendelverkehrsanteilen in Städ- ten, suburbanen Gebieten sowie Regionalzentren und dominierender Freizeitnutzung in ländlichen, hügeligen sowie bewaldeten Regionen. Analysen des Tagesgangs im Veloverkehr zeigen für den Pendelverkehr interessante Strecken; darunter auch solche, die heute noch nicht Teil der Abschnitte mit dem umfangreichsten Veloverkehr sind. Dazu gehören zum Beispiel die Achsen Kemptthal–Dietlikon–Wallisellen, Bassersdorf– Wallisellen und Kloten–Opfikon–Seebach. — Analysen zu möglichen Risiken und Einschränkungen Die Repräsentati- vität der Strava-Daten scheint insgesamt gut. Die Altersverteilung der Strava-Nutzenden nähert jene der gemäss einer kantonalen Auswertung velofahrenden Bevölkerung gut an. Allerdings sind in den Strava-Daten Männer deutlich stärker übervertreten als in der kantonalen Erhebung. Solche und andere Restriktionen der Strava-Daten sind bei Analysen in geeigneter Form zu berücksichtigen: Risiken bei der Nutzung von Strava Seite 5 Eignung von STRAVA-Daten für Fragestellungen des Veloverkehrs / Studie als Datenquelle ergeben sich hauptsächlich aus der unvorsichtigen Nut- zung der Daten und – bei einem längeren Zeithorizont – aus der be- schränkten Längsschnittfähigkeit. Plausibilitätschecks können Risiken aufzeigen und allenfalls Korrekturmassnahmen oder den Verzicht auf eine bestimmte Auswertung nahelegen. — Analysen zu Datenqualität und -umfang: Der Datenumfang von Strava ist generell gross und weiter im Wachsen begriffen. Der für Analysen nutz- bare Datenumfang nimmt im Mass der Anwendung von Filterungen für die Extraktion von Teilmengen von Daten ab (zum Beispiel zeitliche Filte- rungen: z.B. ganzes Jahr versus Einzelmonate, alle Tage versus Wo- chentage versus Wochenenden). Die Güte der Daten wird als generell solid befunden. Bezüglich der Repräsentativität als kritisch anzusprechen ist die ungleiche Repräsentation der Geschlechteranteile. Die beim Ab- gleich mit den Zählstellen festgestellte Varianz bei den Erfassungsraten kann zudem ein Hinweis darauf sein, dass Strava-Nutzende im Kanton nicht gleich verteilt sind wie die gesamte velofahrende Bevölkerung und/oder dass sie sich teilweise in anderen Regionen bewegen. Basierend auf den Erkenntnissen aus den Analysen, der Umfeldbetrachtung und der Expertise zu Crowdsourcing-Plattformen und -Daten werden fol- gende Empfehlungen formuliert: — Strava-Daten können wertvolle Hinweise zur aktuellen Nutzung des be- stehenden Velonetzes und der Veloinfrastruktur liefern. Mit Strava-Daten kann beispielsweise mittels hier aufgezeigter und ähnlichen Analysen eine zusätzliche Sicht darauf geöffnet werden, ob bzw. wo die Veloinfra- struktur bereits eine hohe und wo allenfalls eine tiefe Qualität hat. — Bei Analysen ist Vorsicht geboten vor zeitlich und/oder thematisch zu kleinteiligen Untersuchungen mit Strava-Daten. Bei einer starken Filte- rung können sich (zu) kleine Gesamtzahlen ergeben, als dass die Belast- barkeit getroffener Aussagen gegeben wäre. — Je länger der Zeitraum ist, über den Analysen oder Vergleiche mit Strava- Daten angestellt werden sollen, desto vorsichtiger gilt es unbeabsichtig- ten Effekte auf die Strava-Daten zu berücksichtigen. Dazu gehören Ver- änderungen der Strava-Plattformen und des Markts, in dem sie sich be- wegt, sowie der Anreize und Verfahren für die Erfassung und Weiterver- arbeitung von Daten. Die Zulässigkeit und geeignete Korrekturmassnah- men müssen immer für den einzelnen Anwendungsfall abgeschätzt wer- den. — Der Kanton Zürich sollte seine Messinfrastruktur für den Veloverkehr wei- ter betrieben und möglichst verdichten. Die Akquisition weiterer Daten- quellen, beispielsweise von Organisationen wie Bikeable.ch und Bike-to- work, wäre zu begrüssen. Zusammen mit Strava-Daten können diese Da- ten für die Zwecke der Velonetzplanung eine maximale Aussagefähigkeit produzieren. — Der Kanton Zürich sollte aufbauend auf die vorliegende Studie prüfen, mit welchen weiterführenden Analysen die Datenlage und Modellierungsfä- higkeit im Veloverkehr weiter verbessert werden kann. Seite 6 Eignung von STRAVA-Daten für Fragestellungen des Veloverkehrs / Studie 1. Einleitung Der Kanton Zürich plant mit dem Veloförderprogramm, den Veloverkehr zu fördern, damit der Veloanteil am Gesamtverkehr gesteigert wird. Im kanto- nalen Velonetzplan wurde das Velonetz mit Fokus auf dem Alltagsvelover- kehr definiert. Das aktuelle Velonetz des Kantons Zürich wurde 2016 be- schlossen und in die regionalen Richtpläne überführt. Erstmalig erfolgte diese Planung aufgrund Nachfrage- und Potenzialanalysen aus dem Ge- samtverkehrsmodells des Kantons Zürich. Mangels Messdaten konnte dies nicht überprüft werden. Seit 2016 installiert der Kanton Zürich permanente Velozählstellen für die Quantifizierung des Veloverkehrs an bestimmten Ver- kehrswegen. Aktuell sind 22 solche Velozählstellen in Betrieb. Der Kanton Zürich versteht die Veloförderung als dynamischen Prozess, in dem messbaren Zielen eine wichtige Rolle für die Evaluation