MOBIS-COVID19/06

Ergebnisse ab 11/05/2020

Ein Projekt des IVT, ETH Zürich und WWZ, Universität Basel

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Kontakt: Joseph Molloy ()

Frühere und zukünftige Berichte finden Sie unter: https://ivtmobis.ethz.ch/mobis/covid19

1 Neuigkeiten

  1. Mai:
  1. Mai:
  1. April:
  1. April:
  1. April:

2 Einführung

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.

3 Erste Ergebnisse

Die MOBIS-COVID Studie hat inzwischen 73,949 Personentage mit ihrer Catch-a-Day App erfasst. Wir konnten 1,651 Teilnehmer der MOBIS Studie gewinnen die App wieder zu installieren. Im Durchschnitt werden 1,042 Personen erfasst. Maximal waren es 1,433. 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.

4 Risikowahrnehmung

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.

5 Durchschnittliche Tagesdistanz

6 Activ-Tage

7 Veränderung der gefahrenen Kilometer nach Verkehrsmittel

8 Veränderung der gefahrenen Kilometer nach:

9 Reduktion der gefahrenen Kilometer nach Kanton

Veränderung der gefahrenen Kilometer nach Heimatkanton (%)
Kanton N Mar-02 Mar-09 Mar-16 Mar-23 Mar-30 Apr-06 Apr-13 Apr-20 Apr-27 May-04
Aargau 57 -25 -41 -71 -58 -50 -57 -56 -47 -50 -34
Basel-Landschaft 138 -15 -12 -62 -61 -60 -61 -56 -55 -54 -37
Basel-Stadt 28 -14 -36 -70 -75 -68 -62 -66 -55 -54 -40
Bern 135 -31 -36 -67 -60 -57 -57 -51 -49 -45 -41
Genf 99 10 -44 -68 -62 -59 -65 -56 -45 -39 -18
Schwyz 12 -24 -13 -55 -70 -50 -48 -46 -29 -12 -33
Solothurn 14 -13 -41 -62 -65 -53 -49 -50 -30 -42 -29
Waadt 219 -8 -22 -65 -70 -68 -65 -64 -55 -57 -41
Zürich 509 -17 -26 -60 -59 -58 -54 -55 -47 -43 -33

10 Reisedauer nach Verkehrsmittel und Geschlecht

Mediane Reisedauer nach Geschlecht und Modus (Minuten)
Mode Geschlecht Baseline-2019 Mar-02 Mar-09 Mar-16 Mar-23 Mar-30 Apr-06 Apr-13 Apr-20 Apr-27 May-04
Fahrrad Weiblich 15 15 16 14 19 27 31 38 29 23 30
Männlich 14 14 15 25 24 28 36 32 32 22 23
Bus Weiblich 11 7 8 4 5 6 5 6 5 5 5
Männlich 11 8 9 7 7 6 7 7 6 6 7
Auto Weiblich 52 41 38 36 36 36 37 36 39 37 40
Männlich 51 47 42 34 34 35 35 35 36 38 41
Bahn Weiblich 35 31 35 19 28 29 16 18 31 23 30
Männlich 35 25 34 12 26 23 19 24 25 26 28
Strassenbahn Weiblich 15 13 16 8 14 14 9 8 13 14 15
Männlich 18 20 17 12 11 13 12 11 12 10 10
Zu Fuss Weiblich 17 22 21 19 18 21 21 21 20 18 17
Männlich 17 20 20 16 18 20 20 21 19 18 18

11 Durchschnittliche Streckenlänge nach Verkehrsmittel (km)

12 Aktivitätsraum und Tagesradius

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.

Veränderung der durchschnittlichen Aktivitätsfläche und des durchschnittlichen Tagesradius (%)
Woche # Aktivitäten/Tag Veränderung Fläche (km2) Veränderung Tagesradius (km) Veränderung
Baseline-2019 Wochentag 4.74 199.61 10.08
Wochenende 3.93 226.53 9.90
Mar-02 Wochentag 3.98 -16% 188.32 -6% 8.68 -14%
Wochenende 3.45 -12% 127.89 -44% 8.04 -19%
Mar-09 Wochentag 3.96 -17% 119.17 -40% 7.34 -27%
Wochenende 3.17 -19% 81.48 -64% 5.87 -41%
Mar-16 Wochentag 2.85 -40% 31.06 -84% 3.93 -61%
Wochenende 2.01 -49% 16.63 -93% 2.26 -77%
Mar-23 Wochentag 2.67 -44% 34.34 -83% 3.58 -64%
Wochenende 2.22 -43% 30.98 -86% 3.15 -68%
Mar-30 Wochentag 2.86 -40% 40.69 -80% 3.79 -62%
Wochenende 2.53 -36% 32.68 -86% 3.63 -63%
Apr-06 Wochentag 2.91 -39% 36.62 -82% 4.03 -60%
Wochenende 2.75 -30% 42.58 -81% 3.75 -62%
Apr-13 Wochentag 2.94 -38% 41.62 -79% 4.26 -58%
Wochenende 2.76 -30% 51.17 -77% 4.19 -58%
Apr-20 Wochentag 3.21 -32% 57.63 -71% 4.87 -52%
Wochenende 2.72 -31% 71.88 -68% 4.70 -53%
Apr-27 Wochentag 3.15 -34% 64.39 -68% 5.04 -50%
Wochenende 2.80 -29% 49.56 -78% 4.96 -50%
May-04 Wochentag 3.57 -25% 82.10 -59% 5.87 -42%
Wochenende 3.30 -16% 87.99 -61% 6.74 -32%
Veränderung des medianen wöchentlichen Aktivitätsraums (km2) nach Tagestyp und Altersklasse
Alter 2019 Mar-02 Mar-09 Mar-16 Mar-23 Mar-30 Apr-06 Apr-13 Apr-20 Apr-27 May-04
(18,25] Wochentag 62.8 35.9 48.1 6.9 2.7 3.2 5.7 7.0 10.4 10.5 17.1
Wochenende 35.5 5.8 9.8 0.6 0.9 0.8 1.3 1.3 2.4 3.6 10.2
(25,35] Wochentag 70.9 85.2 42.6 2.3 4.9 4.6 7.4 6.3 10.6 14.8 15.2
Wochenende 42.4 14.5 3.3 0.4 0.6 1.4 2.3 1.8 1.9 5.3 10.1
(35,45] Wochentag 74.9 36.4 75.0 6.8 3.3 7.6 8.2 9.2 12.0 15.1 23.2
Wochenende 24.9 29.9 20.5 0.4 1.6 0.8 1.4 1.5 2.6 3.6 9.0
(45,55] Wochentag 73.8 40.5 53.8 4.0 3.1 4.4 6.9 5.4 9.9 14.3 19.5
Wochenende 27.9 13.3 7.0 0.7 1.2 1.6 1.7 2.3 2.6 2.4 5.1
(55,65] Wochentag 67.7 79.9 45.0 7.3 2.8 5.8 5.3 7.6 9.6 10.6 16.9
Wochenende 21.3 9.1 8.7 0.1 1.2 1.1 1.2 3.8 2.3 1.7 6.4

13 Stundenzahlen

Die Anzahl der begonnenen Fahrten pro Stunde. Die y-Achse wird durch den maximalen Stundenwert in der Grafik normalisiert.

14 Zweck der Aktivität und Bauzonen

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.

15 Beteiligung

16 Abweichungen in den Verteilungen

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.

Vergleich mit dem letzten nationalen Mikrozensus Verkehr (MZ) 2015
N
%
Covid MZ Covid MZ
Aargau 81 4,325 5.0 7.6
Basel-Landschaft 184 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 128 3,062 7.9 5.4
Schwyz 17 1,005 1.0 1.8
Solothurn 17 1,813 1.0 3.2
Waadt 291 5,303 17.9 9.3
Zürich 665 10,410 41.0 18.2
Andere 3 18,491 0.2 32.4