@phdthesis{Berger2004, author = {Berger, Martin}, title = {Typologiebildung und Erkl{\"a}rung des Aktivit{\"a}ten-(Verkehrs-)verhaltens - ein Multimethodenansatz unter Verwendung der Optimal Matching Technik}, doi = {10.25643/bauhaus-universitaet.203}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:wim2-20041115-2108}, school = {Bauhaus-Universit{\"a}t Weimar}, year = {2004}, abstract = {Vor dem Hintergrund des gesellschaftlichen Wandels sieht sich die Verkehrsforschung mit neuen Anforderungen an die Konzeption, Anpassung, Anwendung usw. von statistischen Ans{\"a}tzen zur Analyse des Aktivit{\"a}ten-(Verkehrs-)verhaltens konfrontiert, um auf Basis empirischer Daten ad{\"a}quat Zusammenh{\"a}nge der Verkehrsentstehung zu erforschen. Ausgehend von der musterorientierten Perspektive - das heißt Untersuchungsgegenstand sind chronologische Abfolgen von Ortsver{\"a}nderungen und T{\"a}tigkeiten in Form von Wege-Aktivit{\"a}tenmustern - besteht das Ziel einer m{\"o}glichst realit{\"a}tsnahen Abbildung und Erkl{\"a}rung von individuellen Unterschieden im Raum-Zeit-Verhalten. Neu bzw. kaum etabliert sind in diesem Kontext der eigens konzipierte Multimethodenansatz sowie die Optimal Matching Technik, die erweiterte Abbildungseigenschaften zur Distanzmessung zwischen Wege-Aktivit{\"a}tenmustern aufweist. Erkannt werden durch jene Methode gleiche T{\"a}tigkeiten bzw. Ortsver{\"a}nderungen, die zeitlich an unterschiedlichen Stellen der zu vergleichenden Muster angeordnet sind sowie identische Subsequenzen. Zielf{\"u}hrend in der Datenanalyse ist nachstehende Abfolge von Verfahren: Die Klassifikation von Wege-Aktivit{\"a}tenmustern zur Reduktionen deren immenser Komplexit{\"a}t gelingt durch Einsatz der Optimal Matching Technik. Diese quantifiziert (Un-){\"a}hnlichkeiten zwischen Wege-Aktivit{\"a}tenmustern („Abstandsmessung") unterschiedlicher Personen oder zu vergleichender Zeitabschnitte einer Person. Die dadurch berechnete Distanzmatrix bildet den Ausgangspunkt des clusteranalytischen Fusions-algorithmus, dessen Aufgabe die Zusammenfassung der Wege-Aktivit{\"a}tenmuster ist (explorative Stufe). Die Anwendung eines multinomialen Logit-Modells erm{\"o}glicht auf Individualebene die Vorhersage der Affinit{\"a}t zu Wege-Aktivit{\"a}tenmuster-Typen anhand von Merkmalswerten identifizierter Erkl{\"a}rungsgr{\"o}ßen der Personen, des Haushaltes usw. (induktive Stufe). Im Gegensatz zu einschl{\"a}gigen Forschungsarbeiten zeichnet sich die gew{\"a}hlte Untersuchungsstrategie durch die Objektivit{\"a}t des Vorgehens aus, da eine a-priori Bildung von Personen-kategorien nicht notwendig ist. Ebenso grenzt die Ber{\"u}cksichtigung der zuf{\"a}lligen und nicht-erkl{\"a}rbaren Verhaltensvariabilit{\"a}t durch das Wahrscheinlichkeitsprinzip des gew{\"a}hlten Logit-Modells das eigene Vorgehen von anderen Untersuchungen ab. Aufgrund der weitgehend ungekl{\"a}rten Anwendungsgrundlagen der Optimal Matching Technik befasst sich die vorliegende Arbeit zun{\"a}chst mit dessen inhaltlicher Ausrichtung am Untersuchungsgegenstand. Die Anpassung der festzulegenden Aufwandswerte, welche f{\"u}r die ben{\"o}tigten Aktionen angesetzt werden, um ein Wege-Aktivit{\"a}tenmuster in ein anderes zu transformieren, erfolgt mit Hilfe einer empirisch Absch{\"a}tzung, die weit {\"u}ber ein argumentatives Vorgehen hinausgeht. Der ermittelte Sequenzabstand inkludiert dabei die operationsspezifische Distanz bei {\"U}berg{\"a}ngen zwischen den konstituierenden Zust{\"a}nden der zu vergleichenden Wege-Aktivit{\"a}tenmuster („Zustands{\"a}hnlichkeit"). Abstandsmaß f{\"u}r die qualitativen Zust{\"a}nde ist dabei die ermittelte Priorit{\"a}t von wege- und t{\"a}tigkeitenbezogenen Handlungen. Die Relevanz einer Ausrichtung belegt auch die durchgef{\"u}hrte Sensitivit{\"a}tsanalyse: Das Ausmaß der Empfindlichkeit der Optimal Matching Technik ist insbesondere gegen{\"u}ber der Festlegung der Aufwandswerte betr{\"a}chtlich. Um die Analysepotenziale des Multimethodenansatzes zu demonstrieren, werden exemplarisch interpersonelle Unterschiede im w{\"o}chentlichen Aktivit{\"a}ten-(Verkehrs-)verhaltens (Datenbasis: deutsches Mobilit{\"a}tspanel) analysiert. Ergebnis der Klassifikation (explorative Analysestufe) ist eine auf den ersten Blick inhaltlich stichhaltige Wege-Aktivit{\"a}tenmuster-Typologie charakteristischer Wochenabl{\"a}ufe des Aktivit{\"a}ten-(Verkehrs-)verhaltens: Unterschiedliche Arten, zeitlicher Umfang und zeitliche Lage der Haupt-aktivit{\"a}ten, unterschiedliche Verkehrsverhaltensweisen sowie unterschiedliche clusterspezifische Tag zu Tag Rhythmen, Gleichf{\"o}rmigkeiten, Schwankungen usw. des Raum-Zeit-Verhaltens kennzeichnen die Wege-Aktivit{\"a}tenmuster-Typen. Die Abbildungs-eigenschaften der Optimal-Matching Technik zeichnen sich in den erstellten Clustern nur teilweise ab: W{\"a}hrend die Zustandselementkomposition - augenscheinlich betrachtet - passabel durch die Wege-Aktivit{\"a}tenmuster-Typologie abgebildet wird, bleibt ungewiss, ob und inwieweit dies f{\"u}r die Abfolge{\"a}hnlichkeit gilt. Aus dem induktiven Analyseschritt geht hervor: Alter, Geschlecht, Verf{\"u}gbarkeit einer {\"O}PNV-Zeitkarte, F{\"u}hrerscheinbesitz und mit herausragender Bedeutung der Erwerbsstatus signalisieren als maßgebende Erkl{\"a}rungsgr{\"o}ßen eine Trennwirkung. {\"U}berdies zeigt das Gesamtbild der ermittelten Wirkungsrichtungen und Effektst{\"a}rken {\"u}berzeugende Erkl{\"a}rungszusammenh{\"a}nge auf. Damit ist ein Nachweis der Praktikabilit{\"a}t des eigens konzipierten Multimethodenansatzes unter Verwendung der Optimal Matching Technik zur musterorientierten Analyse des Raum-Zeit-Verhaltens erbracht.}, subject = {Verkehrsverhalten}, language = {de} }