Deelmobiliteit-data als functie van beleid

Een verkennende analyse van deelmobiliteit in Rotterdam: kansen voor geïntegemeentelijk perspectief 

Door: Roger Demkes, De Verkeersonderneming / Jochem Baud, Jeroen in ’t Veld, Rebel Group  

Van een vraag kwam een vraag. Wat is de impact van covid-19 op innovatieve mobiliteitsdiensten? Recent onderzoek van De Verkeersonderneming, de gemeente Amsterdam en het ministerie van IenW, wees uit dat er beperkt zicht is op de ontwikkelingen in deze sector. Opdracht dus om snel te starten met het verzamelen van data. De Verkeersonderneming vroeg Rebelgroup om voor de Rotterdamse regio een verkennend onderzoek naar deelmobiliteitsdata te doen. Resultaat: inzicht en uitzicht op een opschaalbaar concept voor data-driven deelmobiliteitsbeleid.     

Het vergezicht is een strategische tool die in vogelvlucht een breed beeld geeft van de situatie omtrent deelmobiliteit in Rotterdam. Op die basis, startte Rebel Group, in nauwe samenwerking met De Verkeersonderneming, een verkennend onderzoek naar het verzamelen van data rond deelmobiliteit. De vraag was: hoe breng je data bij elkaar zodat beleidsmakers op basis van parameters en prestatie-indicatoren beleidsdoelen kunnen bepalen en evalueren? Eenvoudig blijkt dat niet. Een overzicht van de problemen die de onderzoekers vaststelden.   

Data verschillen en zijn niet gericht op beleid 
Data die deelaanbieders ter beschikking stellen zijn veelal niet gericht op beleid, maar op de consument. Zo vertellen de data wel of er op die locatie een fiets beschikbaar is, maar bijvoorbeeld niet hoe vaak die fiets per dag wordt gebruikt. Daarnaast verschilt het verstrekken van data per deelaanbieder. Zo zijn er van OV-fiets en Donkey Republic veel data publiekelijk beschikbaar, maar van andere partijen weinig tot niets. Tot slot verschilt de manier van data inwinnen per gemeente. Dit maakt het lastig een overzicht te creëren.  

Er worden dus wel veel data verzameld en gedeeld, maar de kwaliteit hiervan is laag, doordat er verschillende datasets zijn voor verschillende modaliteiten, steden en aanbieders. Dit maakt het datalandschap onoverzichtelijk. Verder is er geen complete dekking van deze data.  

Ook zijn data over mobiliteit is niet beschikbaar voor alle partijen met een rol in bereikbaarheidsvraagstukken. Verklaringen hiervoor zijn: contractuele beperkingen bij het delen van data en dashboards, terughoudendheid om data te delen, of er wordt vanuit de beleidskant niet gevraagd naar deze data.   

Er zijn op (inter)nationaal gebied verschillende initiatieven gaande om data over deelmobiliteit te standaardiseren. Voorbeelden hiervan zijn TOMP-API, GBFS, Openbike en CDS-M [*]. Nederland is te klein om landelijk te standaardiseren in een speelveld met veel internationale spelers en zou daarom gebruik moeten maken van bestaande data standaardisaties. Verdere internationale samenwerking is van belang.   

Beleidsmakers zien door genoemde versnippering dus weinig mogelijkheden om data over deelmobiliteit in te zetten om beleid te verbeteren en efficiënter uit te voeren.  

Hoe dan wel? 
De belangrijkste aanbevelingen uit de analyse ‘data en deelmobiliteit’ zijn: 

• Bepaal als gemeente hoe deelmobiliteit zich verhoudt tot een breder scala aan beleidsdoelstellingen, in plaats van het uitsluitend richten op het reguleren van mobiliteitsaanbieders.  

• Ga als beleidsmedewerkers en data-analisten samen na hoe voortdurende data-uitwisseling tussen aanbieders van deelmobiliteit en gemeenten kan bijdragen aan een effectievere uitvoering van het bestaande beleid en de ontwikkeling van nieuwe beleidsmaatregelen.  

• Definieer relevante beleidsthema’s die een relatie hebben met deelmobiliteit. Geef daarbij aan welke data nodig zijn om beleid vorm te geven en uit te voeren.    

• Begin onmiddellijk met het verzamelen van goed gedefinieerde, tijdige en volledige data van alle aanbieders van deelmobiliteit. En zorg ervoor dat deze data toegankelijk zijn voor alle relevante overheidsorganisaties.  

• Leer van andere regio's. Zelfs nu gemeenten bezig zijn met de ontwikkeling van beleid over deelmobiliteitsdata, kunnen ze bestaande datastandaarden al gebruiken om data uit te wisselen met aanbieders van deelmobiliteit.  

• Werk als gemeenten in grootstedelijke agglomeraties beleidskaders rondom deelmobiliteit samen uit met aangrenzende gemeenten. Deelmobiliteit houdt immers niet op bij de gemeentegrenzen. Zeker niet in verstedelijkte gebieden. Gebruikers reizen over gemeentegrenzen heen en kunnen gebruik maken van aanbod in aangrenzende gemeenten. Dit betekent dat de behoefte bestaat voor regionale of zelfs nationale entiteiten, om gebruik te maken van deelmobiliteitsdata.  

Dit onderzoek richtte zich op de regio Rotterdam. Maar deze bevindingen en aanbevelingen kunnen nu al bijdragen aan het maken van beleid over zowel data als dataverzameling op regionaal of nationaal niveau. Zelfs met een gelimiteerde hoeveelheid data.  

Aanzet dashboard deelmobiliteit 
Een proef op de som nam De Verkeersonderneming samen met Rebel om, op basis van de beschikbare en toepasbare data, een concept ‘dashboard voor deelmobiliteit’ te ontwikkelen. Doel hiervan is onderzoeken wat de beschikbare data kunnen bieden, de informatie zodanig presenteren dat het inzicht geeft in relevante beleidsthema's en beleidsvragen (use cases) voor De Verkeersonderneming. Vragen die met de beschikbare data tot op zekere hoogte al worden beantwoord betreffen onder meer: modal shifts, ruimtelijke nabijheid en bereik, billijkheid en inclusiviteit.    

De bruikbare datasets worden in het dasboard gekoppeld, vergeleken, visueel weergegeven. Ze verschaffen daarnaast ook verdere inzichten. Zo worden voertuigritten als lijnen van vertrekpunt en bestemming gevisualiseerd om het reisgedrag van reizigers op specifieke dagen en de ruimtelijke dekking van de vraag te tonen. Deze weergaven kunnen nuttig zijn voor ruimtelijke planners bij het ontwerpen van deelmobiliteitsinfrastructuren en ov-lijnen. Tegelijkertijd worden de data weergeven als histogrammen die aangeven hoe gevoelig het gedrag van reizigers is voor verschillende afstanden. Deze histogrammen zijn weer toe te passen om simulatiemodellen te kalibreren voor transportplanning of om mogelijke modal shifts te identificeren.   

Naast voertuigritten geven de data ook inzichten in de bereikbaarheid van deelmobiliteit en in trends in het gebruik ervan in specifieke gebieden. Ze geeft ook inzicht in de mogelijkheid om gebieden te identificeren waar deelmobiliteit niet bijdraagt aan het oplossen van mobiliteitsarmoede. Zo tonen de beschikbare data onder meer al aan dat de beschikbaarheid van deelscooters in Rotterdam-Zuid minimaal is. Nu kan een beleidsmedewerker een gesprek aangaan met de aanbieders van deelscooters om erachter te komen waarom dit het geval is.  

Ontwikkelproces 
Ten slotte is op basis van de verkenning en de toepassing van beschikbare data bepaald welke data de regio Rotterdam nog moeten gaan verzamelen om aan de meest urgente behoeften van de beleidsmakers tegemoet te komen. 

Klik hier voor het onderzoeksrapport ‘Data en beleid: Deelmobiliteit’ met bronverwijzingen [*]