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MODUS-COVID Bericht vom 14.09.2023
Müller, Sebastian Alexander; Bostanci, Inan; Maier, Kristina; Paltra, Sydney; Rakow, Christian; Rehmann, Jakob; Conrad, Tim; Schütte, Christof; Nagel, Kai
In diesem Bericht untersuchen wir das Potenzial von zwei verschiedenen Arten von Mobilitätsdaten für den Einsatz in der Pandemiemodellierung. Wir ergänzen unsere bisher für die Modellierung verwendeten Mobilfunkzellen-basierten “Längsschnitt”-Daten, um GPS-basierte “Querschnitts”-Daten und erklären die Vor- und Nachteile. GPS-basierte Daten zeichnen sich durch eine höhere Genauigkeit bzgl. der Verortung aus, sind jedoch - verglichen mit den Mobilfunkzellendaten - in einer deutlich kleineren Stichprobe verfügbar. Die höhere Genauigkeit ermöglicht es, verschiedene Aktivitätentypen (wie z.B. Schule, Arbeit oder Restaurant), getrennt auszuwerten - dies ist mit den Mobilfunkzellendaten nicht ohne Weiteres möglich.
Die Integration von GPS-Daten reduziert den manuellen Aufwand, verstärkt die datengetriebene Natur des Modells und minimiert Modellannahmen. Dieser Bericht präsentiert erste Ergebnisse und Validierungen der GPS-Daten für das erste Pandemiejahr. Die Kombination beider Datenquellen bietet Potenzial, um Verhaltensänderungen während der Pandemie genauer zu erforschen und die Pandemiemodellierung zu verbessern.
