Erschließung von Mobilfunkdaten für evidenzbasierte Entscheidungen im Bundesverkehrswege- und Mobilitätsplan

28. August 2026 - Wie kann man die Verkehrsplanung mit Hilfe von Mobilfunkdaten verbessern? Diese Frage steht im Mittelpunkt des vom Bundesministerium für Verkehr (BMV) geförderten Forschungsprojekts Neue Daten für Mobilitätsanalysen (NeDaMo), das im April 2025 unter der Leitung des Statistischen Bundesamtes gestartet ist. NeDaMo zielt darauf ab, datenbasierte Vorhersagen für die Bundesverkehrswege- und Mobilitätsplanung bestmöglich zu gestalten. Hierzu werden statistische Verfahren und Methoden entwickelt, um Mobilfunkdaten als hochwertige Informationsgrundlage zu erschließen. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse sollen unter anderem Analysen von Pendel-, Berufs- und Freizeitverkehren ermöglichen und damit einen Beitrag zur verbesserten Planung des öffentlichen Personennahverkehrs sowie zur bedarfsgerechten Entwicklung von Verkehrsinfrastrukturen in städtischen und ländlichen Räumen leisten.

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Durch die Kombination neuer digitaler Daten mit traditionellen Befragungs- und Verwaltungsdaten lassen sich politische, gesellschaftliche und wirtschaftliche Zusammenhänge heute deutlich genauer und oft auch aktueller abbilden. Dies zeigt sich besonders im Bereich der Mobilität. Genau hier setzte das vom Bundesministerium für Verkehr (BMV) geförderte Vorgängerprojekt VerBindungen an.

Ziele des im Frühjahr 2024 abgeschlossenen Projekts waren unter anderem

• den Nutzen von neuen digitalen Mobilfunkdaten für die Bundesverkehrswegeplanung zu prüfen,
• repräsentative Schlüsse auf die Verkehrsnachfrage zu ziehen,
• bundesweit Informationen über Bewegung und Aufenthalt der Bevölkerung im Raum auf kleinräumiger Ebene zu ermitteln
• und detaillierte Erkenntnisse zur Qualität von Mobilfunkdaten zu gewinnen.

Hierfür wurden einerseits amtliche Datenquellen, wie Daten der Statistik der Bundesagentur für Arbeit (BA), Pendlerrechnungen der statistischen Landesämter sowie die im Statistischen Bundesamt vorliegenden Daten des Zensus und des Mikrozensus genutzt. Andererseits kamen Daten aus Befragungen, wie Mobilität in Deutschland (MiD), sowie Umfragedaten zur Mobilfunknutzung in Deutschland von infas360 hinzu. Kombiniert wurden diese Umfrageergebnisse und amtlichen Daten mit Mobilfunkdaten des Mobilfunknetzbetreibers Telefónica. Ergebnisse des Projekts sind in der "mobilithek“ veröffentlicht. Mit Mobilfunkdaten sind hier (und auch im NeDaMo-Projekt) immer Signaldaten gemeint, die entstehen, sobald ein Mobilfunkgerät eingeschaltet ist und die SIM-Karte Kontakt zu mindestens einem Mobilfunkmast herstellt. Diese Daten liegen aggregiert und anonymisiert vor.

Im Projekt VerBindungen wurden das Potenzial, aber auch zahlreiche Herausforderungen für eine verlässliche Nutzbarmachung dieser Daten herausgearbeitet. Dabei blieben folgende Fragen offen:

• Wie können Verzerrungen in den soziodemografischen Merkmalen von Mobilfunkdaten kontrolliert und berechnet werden?
• Wie unterscheiden sich die Kundenstämme der Mobilfunkunternehmen im Stadt-Land-Vergleich?
• Wie lassen sich Bildungspendelnde erkennen?
• Wie lässt sich der Verkehrsträger auch für kurze Distanzen feststellen?

Um diese offenen Fragen zu klären, bedarf es weiterer Datengrundlagen sowie einer für diese Zwecke entwickelten Haushaltserhebung zu Mobilfunknutzung und Mobilität.

Aufbauend auf den Ergebnissen des Projekts VerBindungen sollen in NeDaMo die beschriebenen Qualitätsbeschränkungen von Mobilfunkdaten ausgeglichen werden.

Hierzu wird zum einen die Datengrundlage vergrößert, indem Daten eines zweiten Mobilfunknetzbetreibers sowie Daten des Zensus 2022 und Ergebnisse von Befragungen, z. B. der MiD 2023 hinzugenommen werden.

Ein zweiter wesentlicher Punkt zur Steigerung der Datenqualität ist die Durchführung einer eigenen Bevölkerungsbefragung. Auf Grundlage von § 7 des Bundesstatistikgesetzes (BStatG) sollen in Nordrhein-Westfalen und dem Gebiet des Verkehrsverbunds Großraum Nürnberg (VGN) bis zu 20 000 Haushalte zur Mobilfunknutzung und zum Mobilitätsverhalten befragt werden. Durch die Erhebung von Mobilfunkcharakteristika in der Allgemeinbevölkerung lassen sich die aggregierten und anonymisierten Mobilfunkdaten von Mobilfunknetzbetreibern auf die Gesamtbevölkerung hochrechnen. Dies ermöglicht, Verzerrungen in den Mobilfunkdatensätzen der in Deutschland tätigen Netzbetreiber zu erkennen und zu adressieren und somit die Daten in einer Qualität und Aussagekraft bereitzustellen, die für die amtliche Statistik und die darauf aufbauenden Entscheidungsprozesse geeignet sind. Informationen zum Mobilitätsverhalten sind ebenfalls von großer Bedeutung, da sie ein umfassendes Bild der Bewegungsmuster der Bevölkerung liefern. Durch die Erfassung des Mobilitätsverhaltens kann man unter anderem die Nutzung verschiedener Verkehrsmittel analysieren und die Häufigkeit ihrer Nutzung verstehen. Dies ist entscheidend, um in Zukunft gezielte Maßnahmen zur Verbesserung der Verkehrsinfrastruktur und zur Förderung nachhaltiger Mobilität zu entwickeln.

Auf Grundlage der Ergebnisse wird anschließend ein Verfahren abgeleitet, welches die genannten methodischen Herausforderungen bestmöglich korrigiert. Des Weiteren werden auf Basis des Projekts VerBindungen Qualitätsstandards und Anwendungsbereiche für mobilfunkgestützte Daten im Bereich der Mobilitätsplanung entwickelt. Mit den qualitätsgesicherten Mobilfunkdaten sollen sogenannte Aufenthaltsbevölkerungen zu ausgewählten Uhrzeiten und kleinräumige Verflechtungsmatrizen berechnet werden können. Ein wesentliches Erkenntnisziel dieses Arbeitsschrittes ist es, die Grenzen der Anwendbarkeit von Mobilfunkdaten für die Mobilitätsplanung zu untersuchen und aufzuzeigen, in welchem Umfang und Detaillierungsgrad die ermittelten Verflechtungen dargestellt werden können.

Mit den beschriebenen Befragungs-, Verwaltungs- und (ausgeglichenen) Mobilfunkdaten mit Start- und Zielort von Reisenden sollen im Rahmen von Mikrosimulationen für ausgewählte Regionen Mobilitätsbeispiele vorhergesagt werden. Mit diesen Szenarien sollen dann wesentliche Faktoren der Verkehrsnachfrage sowie deren Auswirkungen festgestellt werden.

Das Projekt NeDaMo bietet zahlreiche Möglichkeiten und Wege für die Zukunft. Wenn eine Anpassung der Mobilfunkdaten zufriedenstellend gelingt, lassen sich diese möglicherweise in andere Befragungen einbauen und würden damit eine bedeutende Ergänzung zu klassischen Daten darstellen. Zudem könnten der Öffentliche Personennahverkehr (ÖPNV) und KI-basierte Systeme von qualitativ hochwertigen Mobilfunkdaten profitieren, die auch für sogenannte digitale Zwillinge oder die Kalibrierung von Sensordaten genutzt werden könnten. Unter Kalibrierung versteht man, dass Daten oder ein Datenmodell so eingestellt werden, dass die Modellvorhersagen möglichst gut zu den beobachteten Daten passen.

Durch die Mikrosimulation von möglichen Beispielen der Bevölkerungsentwicklung und Wanderungsbewegungen wird ein Instrument zur Unterstützung von Vorhersagerechnungen im Bereich der Mobilitätsanalyse geschaffen. Dies hilft, Widersprüche in den Vorhersagen zu vermeiden und bietet Anregungen für die Weiterentwicklung von Mikrosimulationsmethoden.

Das Statistische Bundesamt führt zusammen mit Projektpartnern das Verbundprojekt NeDaMo durch.

Das Institut für Forschung und mathematisch-statistische Methoden in der Bundesstatistik des Statistischen Bundesamtes übernimmt die Führung und Abwicklung des Projekts. Das Statistische Bundesamt übernimmt auch die wissenschaftliche Leitung und hat eine Gesamtprojektsteuerung eingerichtet. Die wissenschaftliche Leitung erarbeitet und entwickelt im Benehmen mit den Projektpartnern den Forschungsfortschritt und die sich damit ergebende Gesamtausrichtung von NeDaMo.

Die Bergische Universität Wuppertal (BUW) ist vertreten durch das Lehr- und Forschungsgebiet Güterverkehrsplanung und Transportlogistik, geleitet von Prof. Dr. Bert Leerkamp. Die BUW verfügt über langjährige Kompetenzen in der Nutzbarmachung von Big Data für verkehrsplanerische Anwendungen. Forschungsschwerpunkte der BUW im Projekt sind Methoden zum Schätzen von Verflechtungen, Fahrtzweck und Verkehrsmittelnutzung aus Mobilfunkdaten sowie Beiträge zur simulationsgestützten Verbesserung von Erhebungen zur Mobilfunknutzung und die Entwicklung eines Qualitätskonzeptes für die Gewinnung verkehrsplanerischer Informationen aus Mobilfunkdaten.

Die Universität Bamberg ist durch den Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie im Projekt vertreten. Den Lehrstuhl leitet Prof. Dr. Timo Schmid. Er ist einer der international führenden Forscher im Bereich der Verknüpfung von neuen digitalen Daten, wie Mobile Network Data (MND), mit amtlichen Daten zur kleinräumigen Schätzung (Small-Area-Verfahren) von statistischen Kennzahlen. Die Universität Bamberg stellt im Projekt kleinräumige Eckwerte zur Hochrechnung der MND bereit und verknüpft MND mit amtlichen Daten.

Die Professur für Wirtschafts- und Sozialstatistik der Universität Trier leitet Prof. Dr. Ralf Münnich. Er ist einer der führenden Forscher Europas zu den Themen Stichprobenverfahren, statistische Methoden für Zensus und Mikrosimulationen. Die Rolle der Professur im Rahmen des Projekts besteht insbesondere aus zwei Bereichen: zum einen der Entwicklung von Stichprobendesigns und zum anderen aus der Konzeption und Durchführung von (Mikro-) Simulationen.

Die Bundesagentur für Arbeit (BA) und der Landesbetrieb Information und Technik Nordrhein-Westfalen (IT.NRW) haben beide große Fachkenntnisse hinsichtlich Statistiken zu Pendlerinnen und Pendlern. Beide waren schon an VerBindungen beteiligt und bringen ihr Wissen auch in NeDaMo wieder mit ein. Das Bayerische Landesamt für Statistik (LfStat) unterstützt das Projekt in erster Linie im Rahmen der geplanten Haushaltserhebung. 

Mit Invenium Data Insights GmbH und T-Systems International GmbH sind zwei Unternehmen an NeDaMo beteiligt, die ihre Kenntnisse bezüglich der Nutzung und Verarbeitung von Mobilfunkdaten beisteuern und Daten aus den Mobilfunknetzen von Telefónica und Telekom bereitstellen.

Das Projekt hat eine Laufzeit von insgesamt drei Jahren: von Anfang April 2025 bis Ende März 2028. Im ersten Projektjahr sind vor allem entwickelnde und vorbereitende Arbeiten vorgesehen, im zweiten Projektjahr erfolgt die Bevölkerungsbefragung, mit deren (und weiteren) Ergebnissen im dritten Projektjahr Mikrosimulationen, Analysen, Prognosen und Datensätze erstellt werden.

Stand: 28. August 2026