NIKKI
Nutzer/innen-Information mit kontextsensitiver künstlicher Intelligenz
Zuletzt aktualisiert am 07.04.2025
Projektbeschreibung
Problem
Die Megatrends „Individualisierung“, „demografischer Wandel“ und „digitale Transformation“ erfordern maßgeschneiderte Auskunftsangebote im Bereich Öffentlicher Verkehr und Multimodalität. Inklusive Mobilität ist individuell, bedürfnisorientiert, einfach und für alle zugänglich. Vorhandene Informationssysteme leisten in dieser Hinsicht zu wenig, da persönliche kontextsensitive, sprich an die individuelle Lage angepasste, Reisebedürfnisse nur unzureichend berücksichtigt werden. Kontextsensitive Routing-Algorithmen ermöglichen eine zielgerichtete Fahrgastinformation auf Basis verschiedener Einflussgrößen, zum Beispiel persönlicher Präferenzen und Erfahrungen, Auslastung oder Anforderungen an die Barrierefreiheit. Für kontextsensitive Routing-Anwendungen unter Nutzung von künstlicher Intelligenz fehlt allerdings bisher die Datenbasis, die individuelle Merkmale der Reisenden miteinschließt.
Ziele
Ziel ist es, vorhandene Mobilitätsdaten mit neuen Daten anzureichern und zu evaluieren, welche und wie die Daten genutzt werden können, um eine personalisierte Fahrgastinformation umzusetzen und darauf aufbauend eine -Segmentierung in unterschiedliche Nutzerinnen- und Nutzergruppen zu erarbeiten.
Durchführung
Es wird ein Segmentierungsverfahren entwickelt. Dieses basiert einerseits auf anonymisierten Abfragedaten aus bestehenden ÖV-Auskunftssystemen und andererseits auf einer für NIKKI angepassten Applikation. Diese Applikation ermöglicht einen Abgleich der Interaktion der Nutzerinnen und Nutzer in der App mit dem tatsächlichen Mobilitätsverhalten. Für das Routing relevante personenbezogene Parameter werden identifiziert und ein Konzept zur Segmentierung entwickelt.
Projektübersicht
