12.11.2026

Von der Fahrgastzählung zur repräsentativen Stichprobe: Mobilitätsdaten per App 

Mit dem Deutschlandticket steigen die Anforderungen an eine verkehrsverbundübergreifende Erfassung der tatsächlichen Mobilitätsnutzung. Wie sich dafür Smartphone-basierte Mobilitätsdaten wirtschaftlich und statistisch fundiert nutzen lassen, erläutern Prof. Dr.-Ing. Uwe Plank-Wiedenbeck von der Bauhaus-Universität Weimar und Dipl.-Phys. Thomas Hornig, Geschäftsführer der highQ Computerlösungen GmbH, in der aktuellen Ausgabe der Fachzeitschrift NahverkehrsPraxis (9–10/2026).

In ihrem Fachbeitrag stellen die Autoren ein Verfahren vor, bei dem zufällig ausgewählte Fahrgäste ihre Mobilitätsnutzung über eine Smartphone-App erfassen lassen. Algorithmen erkennen die zurückgelegten Strecken und genutzten Verkehrsmittel. Die statistische Hochrechnung dieser Daten ermöglicht Rückschlüsse darauf, welche Verkehrsunternehmen in welchem Umfang genutzt werden. Damit entsteht eine Grundlage, um die Einnahmen aus dem Deutschlandticket entsprechend der tatsächlichen Nutzung auf die beteiligten Unternehmen aufzuteilen. In Kombination mit automatischen Fahrgastzählsystemen und punktuellen Erhebungen kann dieses hybride Modell zugleich die Erhebungskosten senken.

Das Forschungsprojekt AIAMO – Artificial Intelligence And MObility bringt mit AIAMOnexus die Datenintegrations- und KI-Architektur für die Weiterentwicklung dieses Ansatzes ein. Sie kann App-basierte Mobilitätsdaten mit weiteren Datenquellen zusammenführen, harmonisieren und qualitätssichern. Der European Digital Innovation Hub MID Germany unterstützt als Erprobungs-, Transfer- und Skalierungspartner die Übertragung in die kommunale und betriebliche Praxis.

Der Fachbeitrag zeigt damit, wie sich statistische Methoden, digitale Mobilitätserfassung und KI-gestützte Datenintegration verbinden lassen, um die Datengrundlage für Verkehrsunternehmen und Verbünde weiterzuentwickeln.

Zum Fachbeitrag: „Von der Zählung zur repräsentativen Stichprobe – App-basierte Mobilitätserfassung als kostengünstige Datenbasis“, NahverkehrsPraxis, Ausgabe 9–10/2026 (PDF)