Vorhersage von Bewegungsmustern in Städten Das Universalgesetz der Straße

Die Bewegung von Menschenströmen in Städten lässt sich präzise prognostizieren, wie ein Forscherteam ermittelt hat. Diese Gesetzmäßigkeiten könnten wichtig werden – etwa bei einer neuen Pandemie.
Was nach Chaos aussieht, folgt einem mathematischem Muster: die Bewegung von Menschenströmen in der Stadt.

Was nach Chaos aussieht, folgt einem mathematischem Muster: die Bewegung von Menschenströmen in der Stadt.

Foto: Alexander Spatari / Getty Images

Wie bewegen sich Menschen in einer Stadt? Wie oft suchen sie welche Plätze auf? Diese Fragen lassen sich überraschend leicht beantworten, wie ein Forscherteam nun herausgefunden hat: mithilfe von Handydaten und Mathematik.

Wissenschaftler des Santa Fe Institute im US-Bundesstaat New Mexiko, des MIT in Boston und der ETH Zürich haben ein universelles mathematisches Gesetz entwickelt, das die Anzahl der Besucherinnen und Besucher an einem beliebigen Ort bestimmt – abhängig von der Entfernung, die Menschen zurücklegen, und der Häufigkeit ihrer Besuche.

Veröffentlicht haben sie ihre Berechnungen in der Fachzeitschrift Nature .

»Stellen Sie sich vor, Sie stehen auf einem belebten Platz«, sagte Markus Schläpfer, der Hauptautor der Studie, in einer Pressemitteilung des Santa Fe Institute , »und Sie sehen Menschen kommen und gehen. Das mag ziemlich zufällig und chaotisch aussehen, aber das Gesetz zeigt, dass diese Bewegungen überraschend strukturiert und vorhersehbar sind.« Und: Diese Regelmäßigkeit gelte in allen Städten weltweit.

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Als Grundlage für die Studie dienten die Daten von Millionen Mobilfunkgeräten, die die Wissenschaftler anonymisiert auswerteten. Die Handydaten stammten aus unterschiedlichen Metropolregionen auf vier Kontinenten – unter anderem aus Singapur, Boston, Lissabon, Dakar und Abidjan.

Anders als in bisherigen Studien sei nicht das Verhalten Einzelner untersucht worden. Stattdessen habe man in der Gesamtheit der Daten Muster erkennen können, die die Attraktivität eines Stadtgebietes  beschreiben. Und die Aufschluss darüber geben, wie Menschen ihr Leben auf der Grundlage der bestehenden städtischen Infrastruktur organisieren und durch kollektive Entscheidungen das physische Layout einer Stadt formen.

Menschenströme folgen einem vorhersagbaren Muster

Aus den Bewegungsmustern lasse sich zum Beispiel ablesen, wie viel oder wenig ein öffentlicher Platz genutzt werde und wo es Verbesserungsbedarf gibt. Das Bewegungsgesetz zeige, sagt Schläpfer, wo Parks oder Restaurants einen Mehrwert bringen könnten, aber auch, wo die Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr verbessert werden sollte.

Was ist hier zu sehen? Diese Grafik visualisiert die Ströme von Personen im Großraum Boston – die Häufigkeit ist als Farbe dargestellt, die Anzahl der einzelnen Besucher spiegelt sich in der Breite wieder. Die Höhe der Spitzen zeigen die Attraktivität eines bestimmten Ortes an.

Was ist hier zu sehen? Diese Grafik visualisiert die Ströme von Personen im Großraum Boston – die Häufigkeit ist als Farbe dargestellt, die Anzahl der einzelnen Besucher spiegelt sich in der Breite wieder. Die Höhe der Spitzen zeigen die Attraktivität eines bestimmten Ortes an.

Mathematisch klingt das alles etwas komplizierter : Die Anzahl der Besucher an einem beliebigen städtischen Ort nehme mit dem umgekehrten Quadrat des Produkts aus Reiseentfernung vom Wohnort und Besuchshäufigkeit ab. Merken kann man sich: Menschenströme zu den Orten in einer Stadt folgen einem vorhersagbaren und universellen Muster.

Stadtplanerinnen können profitieren – und Epidemiologen

Das Wissen, dass die menschliche Mobilität einer Gesetzmäßigkeit folgt, erlaube es nun, genaue Vorhersagen über Bewegungen zwischen verschiedenen Orten in einer Stadt zu treffen. Und das, sagen die Forscher, könne nicht nur Stadtplanerinnen und Stadtplanern helfen.

Die Möglichkeit, die Bewegung von Menschenströmen vorherzusagen, könne auch in einem globalen Zusammenhang bedeutsam werden: zum Beispiel, wenn es darum geht, die Ausbreitung einer Viruspandemie zu verhindern.

vki
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