Mobilität wird heute zunehmend datenbasiert geplant, gesteuert und weiterentwickelt. Doch was passiert, wenn die Daten, auf denen Entscheidungen beruhen, Lücken aufweisen? Welche Mobilitätsrealitäten bleiben unsichtbar und welche Folgen hat das für Forschung, Planung und den Einsatz von KI? Mit diesen Fragen beschäftigte sich die zweite Veranstaltung der Reihe „Wohin geht die Reise?“ im Deutschen Technikmuseum.
Daten prägen die Mobilität von morgen
Ob Navigationsdienste, Verkehrsplanung oder neue Mobilitätsangebote – Daten bilden heute die Grundlage zahlreicher Entscheidungen. Gleichzeitig eröffnen datenbasierte Verfahren und Künstliche Intelligenz neue Möglichkeiten, Mobilität effizienter, nachhaltiger und stärker an den Bedürfnissen der Menschen auszurichten.
Doch wie belastbar sind diese Entscheidungen, wenn die Datengrundlage Lücken aufweist? Dieser Frage widmete sich die zweite Veranstaltung der Reihe „Wohin geht die Reise?“ am 29. Juli 2026 im Erlebnisraum „Digitale Souveränität“ des Deutschen Technikmuseums Berlin. Rund 60 Gäste diskutierten gemeinsam mit Expertinnen und Experten aus Wissenschaft, Forschung und Praxis darüber, wie Datenlücken entstehen, welche Auswirkungen sie auf Mobilitätsplanung und Innovationen haben und wie sich ihnen begegnen lässt.
Nach einer kurzen Einführung in den Erlebnisraum Digitale Souveränität sowie den Mobility Data Space stand eine Podiumsdiskussion mit Dr.-Ing. Ines Kawgan-Kagan (Universität Bayreuth), Jan Michalik (MotionTag GmbH), Katja Anclam (Deutsches Institut für Gutes Leben GmbH) und Robin Durner (Technische Universität Darmstadt) im Mittelpunkt des Abends. Moderiert wurde die Diskussion von Dr. Christina Wolking und Dr. Katja Karrer-Gauß.
Der Ursprung von Datenlücken liegt oft vor der Datenerhebung
Der Begriff „Data Gap“ lässt zunächst an fehlende Datensätze denken. Die Diskussion zeigte jedoch, dass Datenlücken bereits deutlich früher entstehen. Bereits bei der Formulierung von Forschungsfragen, der Auswahl geeigneter Erhebungsmethoden und der Entscheidung, welche Personengruppen berücksichtigt werden, werden wichtige Weichen gestellt. Daten bilden die Realität nicht objektiv ab, sie spiegeln immer auch Annahmen und Entscheidungen wider, die im Forschungs- und Erhebungsprozess getroffen werden.
Gerade im Mobilitätsbereich ist dies besonders relevant. Mobilität ist so vielfältig wie die Lebensrealitäten der Menschen: Sie unterscheidet sich je nach Alter, Wohnort, familiärer Situation, Erwerbsform oder individuellen Bedürfnissen. Gleichzeitig verändern neue Rahmenbedingungen wie Homeoffice, das Deutschlandticket oder innovative Mobilitätsangebote das Mobilitätsverhalten kontinuierlich. Besonders problematisch wird es, wenn gerade diejenigen Menschen in Datensätzen unterrepräsentiert sind, deren Mobilitätsbedürfnisse ohnehin häufig wenig sichtbar sind. Solche Datenlücken können dazu führen, dass bestehende Ungleichheiten nicht nur fortbestehen, sondern sich in Planungs- und Entscheidungsprozessen weiter verfestigen.
Warum Datenlücken Auswirkungen auf die Mobilitätsplanung haben
Mobilitätsdaten bilden heute die Grundlage zahlreicher Entscheidungen – von der Verkehrsplanung über die Entwicklung neuer Mobilitätsangebote bis hin zum Einsatz datenbasierter Anwendungen und Künstlicher Intelligenz.
Fehlen bestimmte Personengruppen, Wegeketten oder Mobilitätsmuster in den zugrunde liegenden Daten, können Planungen an den tatsächlichen Bedürfnissen vorbeigehen. Dabei geht es nicht allein um die statistische Repräsentation einzelner Bevölkerungsgruppen. Entscheidend ist vielmehr, ob die Vielfalt unterschiedlicher Lebensrealitäten und Mobilitätsverhalten angemessen berücksichtigt wird. Nur dann können Daten eine belastbare Grundlage für zukunftsfähige und gerechte Mobilitätslösungen bilden.
Neue Datenquellen eröffnen neue Möglichkeiten
Ein Schwerpunkt der Diskussion lag auf der Frage, wie bestehende Datenlücken künftig besser geschlossen werden können. Klassische Mobilitätserhebungen wie z. B. die Studie Mobilität in Deutschland (MiD) bleiben weiterhin eine unverzichtbare Grundlage für Forschung und Planung. Gleichzeitig stoßen sie angesichts zunehmend vielfältiger Mobilitätsmuster an Grenzen.
Neue digitale Datenquellen, etwa GPS-basiertes Smartphone-Tracking, Mobilfunkdaten oder die intelligente Verknüpfung verschiedener Datenbestände, eröffnen hier zusätzliche Möglichkeiten. Sie können Mobilitätsverhalten kontinuierlicher erfassen, Veränderungen frühzeitig sichtbar machen und bislang wenig beachtete Aspekte, wie kurze Fußwege oder komplexe Wegeketten, besser abbilden.
Daten allein reichen nicht aus
Neben der Datenerhebung spielte auch der Umgang mit bereits vorhandenen Daten eine wichtige Rolle. Häufig fehlen Daten nicht grundsätzlich – sie sind jedoch schwer zugänglich, liegen in unterschiedlichen Formaten vor oder lassen sich nur mit hohem Aufwand zusammenführen. Am Beispiel des mFUND-Projekts PriMa+ÖV wurde deutlich, welche Bedeutung standardisierte Schnittstellen, Plattformen wie die Mobilithek und eine hohe Datenqualität für Forschung und Innovation haben. Intensiv diskutiert wurde außerdem der Einsatz von Künstlicher Intelligenz. KI kann große Datenmengen analysieren und neue Zusammenhänge sichtbar machen. Gleichzeitig gilt: Sie ist immer nur so gut wie ihre Datengrundlage. Werden bestehende Datenlücken oder Verzerrungen nicht erkannt, besteht die Gefahr, dass algorithmische Systeme diese unbewusst übernehmen oder sogar verstärken.
Deshalb braucht es Transparenz darüber, wer in den Daten sichtbar ist und wer nicht. Ebenso wichtig sind verantwortungsvolle Entwicklungsprozesse (Responsible AI) und vielfältige Teams, die unterschiedliche Perspektiven bereits bei der Entwicklung datenbasierter Anwendungen berücksichtigen.
Fazit: Daten als Grundlage für eine gerechtere Mobilität
Die Diskussion machte deutlich: Datenlücken sind keine rein technische Herausforderung. Sie begleiten den gesamten Forschungsprozess – von der Formulierung der Fragestellung über die Datenerhebung bis hin zur Interpretation und Nutzung der Ergebnisse. Eine zukunftsfähige Mobilitätsplanung braucht deshalb nicht nur mehr Daten, sondern vor allem eine bewusste Auseinandersetzung mit ihrer Aussagekraft und ihren Grenzen. Neue Datenquellen, Datenplattformen und Künstliche Intelligenz bieten große Potenziale, Mobilität differenzierter zu verstehen und besser zu gestalten. Voraussetzung dafür ist jedoch, unterschiedliche Lebensrealitäten von Beginn an mitzudenken und bestehende Datenlücken systematisch zu reflektieren. Erst dann können datenbasierte Innovationen dazu beitragen, Mobilität gerechter, inklusiver und zukunftsfähiger zu gestalten.
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