Handy-Daten ermöglichen Vorhersage der Mobilität von 2,9 Milliarden Menschen

Datenwissenschaftler unter der Leitung von Moritz Kraemer und John Brownstein vom Boston Children’s Hospital sammelten Daten zur menschlichen Mobilität aus Google-Standortdaten im Jahr 2016. Daten von 300 Millionen Mobiltelefonnutzern aus fast allen Ländern der Welt ermöglichten die größte Mobilitätsstudie der Geschichte.

Die Wissenschaftler schätzen, dass sie mit ihrer Arbeit 65 Prozent der bewohnten Landoberfläche erfasst haben. Das entspricht etwa 2,9 Milliarden Menschen und damit etwa 40 Prozent der Menschheit.

Im Namen der Corona-Prävention betonen die Forscher, dass Quantifizierung von Bewegung helfen kann, „Ausbrüche zu verfolgen, gefährdete Bevölkerungsgruppen vorherzusagen und die Wirksamkeit von Interventionen zu bewerten.“ Die Daten von Google können jedoch noch mehr und ermöglichen ein „tieferes Verständnis“ der Mobilität der Bevölkerung.

Das wiederum könne die wirtschaftliche Entwicklung, die Stadtplanung und die Reaktionen auf Naturkatastrophen, Kriege und Konflikte und vieles mehr beeinflussen. Wozu die Daten in der Lage sind, veröffentlichten die Forscher am 18. Mai in der Fachzeitschrift „Nature Human Behaviour“.

Einkommen und Wetter beeinflussen Mobilität

„Dieser Datensatz von Google stellt einen erstaunlichen Sprung vorwärts […] dar“, sagte Brownstein. Unter Einbeziehung des maschinellen Lernens sind die Ergebnisse fein genug, um Vergleiche der Bewegungsmuster von Land zu Land zu ermöglichen. Auch Faktoren wie die lokale Geografie, Infrastruktur, Grad der Verstädterung und das Einkommen spiegelten sich in den Ergebnissen wider.

Darüber hinaus zeigen die Daten viele klare Muster:

• Zum Beispiel erreichten die menschlichen Bewegungen ihren Höhepunkt um die traditionellen Urlaubszeiten und Feiertage wie Ostern und Weihnachten, die Hadsch und Thanksgiving (in den USA).
• Die Bewegungen waren in Gebieten mit höherer Bevölkerung und Smartphone-Nutzung größer. Sprich, Städter fahren öfter aufs Land, als die Landbevölkerung in die Stadt.
• Die Witterungsverhältnisse wie extreme Kälte oder Monsun beeinflussten eindeutig das Reiseverhalten.
• In einigen Ländern konnten grenzüberschreitende Arbeitsmigration sowie große Migrationsströme aus Krisenländern festgestellt werden.
• In einkommensschwachen Gegenden konzentrieren sich die Bewegungen in der Regel auf den eigenen Wohnort während Personen in einkommensstarken Gegenden sich häufiger weiträumig bewegen.

Erweiterung um Echtzeit-Vorhersagen geplant

Moritz Kraemer, jetzt an der Zoologischen Fakultät der Oxford University tätig, sagte: „Wir hoffen, dass unsere Erkenntnisse dazu beitragen können, zu verstehen, warum sich Krankheiten in einigen Regionen schneller ausbreiten als in anderen, und letztlich zur Grundlage für die Vorhersage der Krankheitsausbreitung werden können.“

Gleichzeitig sehen die Forscher jedoch die Grenzen ihrer Studie. So hatten sie erst ab 2016 Zugang zu Daten. Zudem variieren Abonnements der Mobilfunknutzer je nach Einkommen und Geografie. Als Nächstes wollen sie ihre Arbeit erweitern, „um in Echtzeit die Veränderungen der menschlichen Mobilität während der COVID-19-Pandemie zu erfassen.“

„Wir gehen davon aus, dass wir [dadurch] unsere Fähigkeit zur Vorhersage globaler Phänomene, einschließlich der Ausbreitung von Infektionskrankheiten, erheblich verbessern werden“, schreiben sie. Ob die Daten darüber hinaus anderen Zwecken dienen können, sagten die Forscher nicht.

(Mit Material des Boston Children’s Hospital)