Ein Projekt des IVT, ETH Zürich und WWZ, Universität Basel
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Kontakt: Joseph Molloy (joseph.molloy@ivt.baug.ethz.ch)
Frühere und zukünftige Berichte finden Sie unter: https://ivtmobis.ethz.ch/mobis/covid19
Neue Grafik aus Online-Umfrage mit Teilnehmern zur Risikowahrnehmung.
Zusammenfassung der Ergebnisse und Formatierungsanpassungen.
Reisende Teilnehmer pro Tag.
Nicht-mobile Teilnehmer sind jetzt in den Aktivitätsraumzahlen enthalten, zusätzlich zu einer neuen Tabelle über die mittleren wöchentlichen Aktivitätsräume.
Neue Diagramme, einschliesslich der durchschnittlichen Fahrtstrecke nach Verkehrsmittel.
Formatierungsverbesserungen und andere kleine Korrekturen.
Am 16. März 2020 wurden 3700 Teilnehmer, die die MOBIS-Studie zwischen September 2019 und Januar 2020 abgeschlossen hatten, eingeladen, die von MotionTag entwickelte GPS-Logger- und Reisetagebuch-App ‘Catch-My-Day’ erneut zu installieren, um ihr Mobilitätsverhalten während der Zeit der Massnahmen zur Kontrolle der Ausbreitung des Coronavirus aufzuzeichnen. Die ersten 4 Wochen der Mobilitätsdaten aus der originalen MOBIS-Studie werden für jeden Teilnehmer als Vergleichsgrundlage für die aktuellen Mobilitätsverhalten herangezogen. Diese 4 Wochen beginnen je nach Teilnehmer irgendwo zwischen dem 1. September und dem 15. November. Derzeit werden nur Fahrten in der Schweiz berücksichtigt, obwohl Daten über grenzüberquerende Fahrten verfügbar sind.
Die folgende Abbildung zeigt die Anzahl der registrierten und verfolgten Teilnehmer pro Tag. Ein laufendes Panel von etwa 250 Teilnehmern war bereits im Tracking, bevor die Stichprobe erneut eingeladen wurde. Dies ermöglicht Ergebnisse für die Wochen vor dem offiziellen Start der MOBIS:COVID-19-Studie, obwohl die Stichprobengrösse und damit die Ergebnisse wesentlich kleiner sind.
In der MOBIS-Studie waren die Teilnehmer nur dann teilnahmeberechtigt, wenn sie mindestens 3 Tage pro Woche ein Auto benutzten - was die Stichprobe von der Schweizer Allgemeinbevölkerung weg versetzt.
Die Anzahl der Tracking-Teilnehmer pro Tag, die zur Berechnung der durchschnittlichen Tageswerte herangezogen wird, umfasst alle Teilnehmer, die vor oder nach diesem Datum Tracks aufgezeichnet haben. Dies ermöglicht die Berücksichtigung derjenigen, die zu Hause bleiben, während gleichzeitig Umfrageausfälle berücksichtigt werden können.
Das verwendete GPS-Reisetagebuch, Catch-My-Day (für iOS und Android) kann eine Verzögerung von 2-3 Tagen haben, bevor die Tracks für die Analyse zur Verfügung stehen. Die Skalierung durch aktive Teilnehmer kommt dem entgegen, aber die Ergebnisse früherer Berichte können sich bei der Aktualisierung des Berichts ändern.
Die MOBIS-COVID Studie hat inzwischen 64,921 Personentage mit ihrer Catch-a-Day App erfasst. Wir konnten 1,660 Teilnehmer der MOBIS Studie gewinnen die App wieder zu installieren. Im Durchschnitt werden 1,014 Personen erfasst. Maximal waren es 1,431. Letzte Woche baten wir um die Teilnahme an einer kurzen Erhebung. Die App beruht auf der Technology der Berliner Firma motion-tag.
Das Profil der Teilnehmer entspricht in grossen und ganzen dem des 2015 Mikrozensus, aber es fällt auf, dass Männer mit einem Generalabonnement, höherem Einkommen und einer längeren Ausbildung etwas stärker vertreten sind.
Zusammen mit den 2019 Daten der MOBIS Studie sind wir in der Lage die Auswirkungen der «besonderen Massnahmen» auf das Verkehrsverhalten in der Romandie und Deutschschweiz zu erfassen. Wir können die Veränderungen nach den soziodemographischen Eigenschaften in einer Tiefe unterscheiden, die den beiden privaten Alternativen nicht zu Verfügung steht (Intervista und Google data).
Die Ergebnisse zeigen, dass die Teilnehmer die Massnahmen vorhernahmen, da sie ihr Verhalten schon zwei Wochen vor dem 16. März anzupassen begannen. Die Anzahl der täglichen Wege fiel um 40% von etwa 5 auf knapp 3. Die Aktivitätenräume schrumpften noch deutlicher um 80% (gemessen als die Fläche der 95% Konfidenzellipse der Aktivitäten um den Wohnort). Diese Zahlen haben begonnen, sich langsam zu erholen.
Geschlecht und Sprache haben nur eine geringe Wirkung. Falls der Teilnehmer weiter am Arbeitsplatz arbeiten muss, sind die Veränderungen natürlich deutlich kleiner. Im Gegensatz zu anderen Beobachtungen haben die Unterschiede in den Einkommen keine so starke Wirkung: Der Unterschied bei den zurückgelegten Kilometer zwischen dem tiefsten und höchsten Einkommen ist nur etwa 8%.
Die Wegelänge bleibt mit Ausnahme der Fahrradwege etwa gleich. Hier ist ein sehr grosser Anstieg zu beobachten, der deutlich über die zu erwartenden saisonalen Effekte hinausgeht. Die zeitlichen Muster der Wege über die Tage legen nahe, dass das Fahrrad wohl oft als Fitnesswerkzeug verwendet wird.
Wir freuen uns darauf, die weiteren Anpassungen des Verhaltens zu dokumentieren, wenn die Massnahmen eine nach der anderen aufgehoben werden.
Eine erste Analyse aus der Umfrage zur Risikowahrnehmung im Falle einer COVID-19 Infektion zeigt, dass es Unterschiede bei der Einschätzung der Infektionssymptome für die Teilnehmer selber und für die Schweizer Bevölkerung gibt. Das Risiko für schwere, nur im Spital kurierbare und tödliche Symptome wird von den Teilnehmern für sich selber etwas tiefer bewertet als für die Schweizer Bevölkerung. Männer und Frauen überschätzen die Todesfallwahrscheinlichkeit vermutlich, in dem sie den «asymptomatischen» Verlauf nicht sehr stark erwarten. Während sich die Medianwerte für die verschiedenen Symptomkategorien zwischen Männern und Frauen nicht gross unterscheiden, zeigen sich bei Männern etwas grössere Wertebereiche als bei den Frauen.
Kanton | N | Mar-02 | Mar-09 | Mar-16 | Mar-23 | Mar-30 | Apr-06 | Apr-13 | Apr-20 | Apr-27 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Aargau | 55 | -25 | -41 | -71 | -58 | -50 | -57 | -55 | -45 | -46 |
Basel-Landschaft | 142 | -15 | -11 | -62 | -61 | -60 | -61 | -56 | -54 | -50 |
Basel-Stadt | 28 | -14 | -36 | -70 | -75 | -68 | -62 | -66 | -54 | -49 |
Bern | 145 | -31 | -36 | -67 | -60 | -57 | -57 | -51 | -48 | -43 |
Freiburg | 6 | -61 | -23 | -63 | -56 | -61 | -52 | -44 | -65 | -54 |
Genf | 96 | 10 | -44 | -68 | -62 | -59 | -65 | -56 | -43 | -38 |
Schwyz | 12 | -24 | -13 | -55 | -70 | -50 | -48 | -46 | -29 | -9 |
Solothurn | 14 | -13 | -41 | -62 | -65 | -53 | -49 | -50 | -30 | -44 |
Waadt | 228 | -8 | -22 | -65 | -70 | -68 | -65 | -64 | -55 | -55 |
Zürich | 532 | -17 | -25 | -60 | -59 | -57 | -53 | -55 | -46 | -41 |
Mode | Geschlecht | Baseline-2019 | Mar-02 | Mar-09 | Mar-16 | Mar-23 | Mar-30 | Apr-06 | Apr-13 | Apr-20 | Apr-27 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Fahrrad | Weiblich | 15 | 15 | 16 | 14 | 19 | 27 | 31 | 39 | 28 | 19 |
Männlich | 14 | 14 | 15 | 25 | 24 | 28 | 36 | 32 | 32 | 22 | |
Bus | Weiblich | 11 | 7 | 8 | 4 | 5 | 6 | 5 | 6 | 5 | 5 |
Männlich | 11 | 8 | 9 | 7 | 7 | 6 | 7 | 7 | 6 | 6 | |
Auto | Weiblich | 52 | 41 | 38 | 36 | 36 | 36 | 37 | 36 | 39 | 36 |
Männlich | 51 | 47 | 42 | 34 | 34 | 35 | 35 | 35 | 36 | 38 | |
Bahn | Weiblich | 35 | 31 | 35 | 19 | 28 | 29 | 16 | 18 | 31 | 23 |
Männlich | 35 | 25 | 34 | 12 | 26 | 23 | 19 | 24 | 24 | 26 | |
Strassenbahn | Weiblich | 15 | 13 | 16 | 8 | 14 | 14 | 9 | 8 | 13 | 14 |
Männlich | 18 | 20 | 17 | 12 | 11 | 13 | 12 | 11 | 12 | 12 | |
Zu Fuss | Weiblich | 17 | 22 | 21 | 19 | 18 | 21 | 21 | 21 | 20 | 18 |
Männlich | 17 | 20 | 20 | 16 | 18 | 20 | 20 | 21 | 19 | 18 |
Eine häufig verwendete Definition des Aktivitätsraums ist die 95%-Vertrauensellipse der Aktivitätsorte, in diesem Fall gewichtet nach Dauer. In der folgenden Analyse werden die Aktivitäten am Heimatort einbezogen, für diejenigen, bei denen die App an diesem Tag aktiviert war. Dies ist eine wichtige Metrik, die eine Vorstellung von dem Gebiet vermittelt, in dem die Reise durchgeführt wird. Der tägliche Reiseradius wird ebenfalls dargestellt.
Woche | # Aktivitäten/Tag | Veränderung | Fläche (km2) | Veränderung | Tagesradius (km) | Veränderung | |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Baseline-2019 | Wochentag | 4.59 | 189.53 | 9.59 | |||
Wochenende | 3.80 | 218.50 | 9.47 | ||||
Mar-02 | Wochentag | 3.79 | -17% | 179.56 | -5% | 7.97 | -17% |
Wochenende | 3.28 | -14% | 111.76 | -49% | 7.47 | -21% | |
Mar-09 | Wochentag | 3.79 | -17% | 110.52 | -42% | 6.76 | -30% |
Wochenende | 3.02 | -20% | 72.89 | -67% | 5.32 | -44% | |
Mar-16 | Wochentag | 2.74 | -40% | 26.84 | -86% | 3.64 | -62% |
Wochenende | 1.96 | -48% | 16.00 | -93% | 2.19 | -77% | |
Mar-23 | Wochentag | 2.59 | -43% | 33.84 | -82% | 3.47 | -64% |
Wochenende | 2.18 | -43% | 30.40 | -86% | 3.05 | -68% | |
Mar-30 | Wochentag | 2.77 | -39% | 39.66 | -79% | 3.65 | -62% |
Wochenende | 2.48 | -35% | 32.51 | -85% | 3.52 | -63% | |
Apr-06 | Wochentag | 2.85 | -38% | 36.21 | -81% | 3.90 | -59% |
Wochenende | 2.69 | -29% | 40.81 | -81% | 3.59 | -62% | |
Apr-13 | Wochentag | 2.87 | -37% | 40.89 | -78% | 4.13 | -57% |
Wochenende | 2.68 | -29% | 46.49 | -79% | 3.96 | -58% | |
Apr-20 | Wochentag | 3.12 | -32% | 55.31 | -71% | 4.69 | -51% |
Wochenende | 2.68 | -29% | 72.86 | -67% | 4.64 | -51% | |
Apr-27 | Wochentag | 3.11 | -32% | 63.66 | -66% | 4.92 | -49% |
Wochenende | 2.73 | -28% | 43.39 | -80% | 4.08 | -57% |
Alter | 2019 | Mar-02 | Mar-09 | Mar-16 | Mar-23 | Mar-30 | Apr-06 | Apr-13 | Apr-20 | Apr-27 | |
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(18,25] | Wochentag | 63.1 | 35.9 | 48.1 | 6.9 | 2.7 | 3.2 | 5.7 | 7.1 | 10.6 | 10.5 |
Wochenende | 35.5 | 5.8 | 9.8 | 0.6 | 0.9 | 0.8 | 1.2 | 1.3 | 2.7 | 4.5 | |
(25,35] | Wochentag | 70.9 | 85.2 | 42.6 | 2.3 | 4.9 | 4.6 | 7.4 | 6.3 | 10.5 | 14.1 |
Wochenende | 42.4 | 14.5 | 3.3 | 0.4 | 0.6 | 1.4 | 2.3 | 1.8 | 1.9 | 5.6 | |
(35,45] | Wochentag | 74.9 | 36.4 | 75.0 | 6.8 | 3.3 | 7.6 | 8.2 | 9.2 | 11.8 | 13.2 |
Wochenende | 24.9 | 29.9 | 20.5 | 0.4 | 1.6 | 0.8 | 1.5 | 1.5 | 2.6 | 5.1 | |
(45,55] | Wochentag | 73.8 | 40.5 | 53.8 | 4.0 | 3.1 | 4.4 | 6.9 | 5.4 | 10.6 | 13.2 |
Wochenende | 27.9 | 13.3 | 7.0 | 0.7 | 1.2 | 1.6 | 1.7 | 2.3 | 2.6 | 2.8 | |
(55,65] | Wochentag | 67.4 | 79.9 | 45.0 | 7.3 | 2.8 | 5.8 | 5.1 | 7.3 | 10.1 | 10.1 |
Wochenende | 21.5 | 9.1 | 8.7 | 0.1 | 1.2 | 1.1 | 1.2 | 3.8 | 2.3 | 2.3 |
Die Anzahl der begonnenen Fahrten pro Stunde. Die y-Achse wird durch den maximalen Stundenwert in der Grafik normalisiert.
Etwa 30% der Aktivitäten wurden von den Teilnehmern, die die App benutzten, freiwillig mit ihrem Zweck markiert. Es wird daran gearbeitet, die Zwecke für die restlichen Aktivitäten zu bestimmen. Mit Hilfe einer Vereinfachung der ARE-Bauzonenklassifikation wurden die Aktivitäten mit der nächstgelegenen Zonenklassifikation innerhalb eines Radius von 100 m zugeordnet. Die folgende Grafik zeigt, wie sich sowohl die Aktivitätsdauer als auch die Anzahl der Aktivitäten von der Basisperiode im Jahr 2019 zur COVID-19-Periode verändert hat.
Bitte beachten Sie, dass nur stationäre Freizeitaktivitäten eingeschlossen sind, und nicht Spazieren/Radfahren/Wandern usw.
Die folgenden Abbildungen zeigen die Kennwerte der Stichprobe MOBIS:COVID-19 im Vergleich zur originalen MOBIS-Stichprobe. Es gibt einige kleine Unterschiede, aber im Allgemeinen sind die Stichproben konsistent. Dieses Abbildung wird zum Vergleich mit den relevanten Zensusdaten erweitert.
Covid | MZ | Covid | MZ | |
---|---|---|---|---|
Aargau | 81 | 4,325 | 5.0 | 7.6 |
Basel-Landschaft | 183 | 1,940 | 11.3 | 3.4 |
Basel-Stadt | 39 | 1,555 | 2.4 | 2.7 |
Bern | 190 | 7,244 | 11.7 | 12.7 |
Freiburg | 8 | 1,942 | 0.5 | 3.4 |
Genf | 127 | 3,062 | 7.8 | 5.4 |
Schwyz | 17 | 1,005 | 1.1 | 1.8 |
Solothurn | 17 | 1,813 | 1.1 | 3.2 |
Waadt | 291 | 5,303 | 18.0 | 9.3 |
Zürich | 663 | 10,410 | 41.0 | 18.2 |
Andere | 3 | 18,491 | 0.2 | 32.4 |