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Analyse von Mobilfunkdaten zur Identifikation von räumlichen Beziehungen in urbanen Regionen

Scheich, Patrick (2018)
Analyse von Mobilfunkdaten zur Identifikation von räumlichen Beziehungen in urbanen Regionen.
Technische Universität Darmstadt
Masterarbeit, Bibliographie

Kurzbeschreibung (Abstract)

CDR-Daten (Call Detail Records) fallen bei jeder Benutzung eines Telekommunikationsgerätes in einem mobilen Netz an. Jeder ein- oder ausgehende Anruf, jede SMS und sämtliche mobile Daten, die zwischen Endgeräten und Funkzellen ausgetauscht werden, hinterlassen Spuren in den Systemen der Telekommunikationsprovider. Diese sind in der Lage die CDR-Daten zu sammeln, zu speichern und zu analysieren. Der italienische Mobilfunkprovider TIM (Telecom Italia) hat 2014 im Rahmen einer Big-Data-Challenge unter anderem die CDR-Daten des Großraums Mailand in anonymisierter Form für die Monate November und Dezember 2013 öffentlich zur Verfügung gestellt. Ziel dieser Thesis ist es sowohl mit Hilfe dieser Daten als auch durch die Verschneidung mit Daten von Drittanbietern, räumliche Beziehungen in urbanen Regionen zu identifizieren. Dafür wurden im Rahmen dieser Thesis u.A. Großereignisse in der Stadt (z.B. Fußballspiele), die Ergebnisse der europaweiten Census-Volkszählung 2011, sowie die Geoinformationen aus dem Open-Street-Map Projekt zur Hilfe genommen. Zur Datenaufbereitung und statistischen Analyse wurde eine Erweiterung für das freie Geoinformationssystem QGIS entwickelt. Durch verschiedene Mikro- und Macro-Analysen räumlicher und zeitlicher Beziehungen konnten Klassifizierungen einzelner urbaner Regionen vorgenommen werden. Die Analysen erstrecken sich von der Betrachtung einzelner Datenpunkte bis hin zur Untersuchung mehrere Wochen sowie ganzer Stadtbezirke. Diese Thesis bietet einen Ausblick auf die Verwendungsmöglichkeiten von CDR-Daten, zeigt aber auch klar die Grenzen dieser Technik in Bezug auf Datengüte und Verschneidbarkeit mit anderen Datensätzen auf.

Typ des Eintrags: Masterarbeit
Erschienen: 2018
Autor(en): Scheich, Patrick
Art des Eintrags: Bibliographie
Titel: Analyse von Mobilfunkdaten zur Identifikation von räumlichen Beziehungen in urbanen Regionen
Sprache: Deutsch
Publikationsjahr: 20 November 2018
Datum der mündlichen Prüfung: 10 Dezember 2018
Kurzbeschreibung (Abstract):

CDR-Daten (Call Detail Records) fallen bei jeder Benutzung eines Telekommunikationsgerätes in einem mobilen Netz an. Jeder ein- oder ausgehende Anruf, jede SMS und sämtliche mobile Daten, die zwischen Endgeräten und Funkzellen ausgetauscht werden, hinterlassen Spuren in den Systemen der Telekommunikationsprovider. Diese sind in der Lage die CDR-Daten zu sammeln, zu speichern und zu analysieren. Der italienische Mobilfunkprovider TIM (Telecom Italia) hat 2014 im Rahmen einer Big-Data-Challenge unter anderem die CDR-Daten des Großraums Mailand in anonymisierter Form für die Monate November und Dezember 2013 öffentlich zur Verfügung gestellt. Ziel dieser Thesis ist es sowohl mit Hilfe dieser Daten als auch durch die Verschneidung mit Daten von Drittanbietern, räumliche Beziehungen in urbanen Regionen zu identifizieren. Dafür wurden im Rahmen dieser Thesis u.A. Großereignisse in der Stadt (z.B. Fußballspiele), die Ergebnisse der europaweiten Census-Volkszählung 2011, sowie die Geoinformationen aus dem Open-Street-Map Projekt zur Hilfe genommen. Zur Datenaufbereitung und statistischen Analyse wurde eine Erweiterung für das freie Geoinformationssystem QGIS entwickelt. Durch verschiedene Mikro- und Macro-Analysen räumlicher und zeitlicher Beziehungen konnten Klassifizierungen einzelner urbaner Regionen vorgenommen werden. Die Analysen erstrecken sich von der Betrachtung einzelner Datenpunkte bis hin zur Untersuchung mehrere Wochen sowie ganzer Stadtbezirke. Diese Thesis bietet einen Ausblick auf die Verwendungsmöglichkeiten von CDR-Daten, zeigt aber auch klar die Grenzen dieser Technik in Bezug auf Datengüte und Verschneidbarkeit mit anderen Datensätzen auf.

Alternatives oder übersetztes Abstract:
Alternatives AbstractSprache

CDRs (Call Detail Records) are generated every time a telecommunications device is used in a mobile network. Every incoming or outgoing call, every text message and all mobile data exchanged between a device and radio cells leave their footprints in the systems of the telecommunications providers. These providers are able to collect, store and analyze this data. In 2014 the Italian mobile phone provider TIM (Telecom Italia) published CDRs of the months of November and December 2013 of the urban area of Milan. This data was made accessible in anonymous form as part of a Big-Data-Challenge.The aim of this thesis is to identify spatial and temporal relationships between urban regions. This is achieved by analyzing CDRs, and by intersecting them with data from third parties. In the context of this thesis, major events in the city (i.e. football matches), the results of the Europe-wide Census of 2011 as well as the geospatial data and information from the Open-Street-Map project were used. Through this analysis certain urban areas could be classified. A plugin for the free geoinformation system QGIS for data preparation and statistical analysis has been developed in this thesis. Classifications of individual urban regions could be made by different micro and macro analyses of spatial and temporal relations. The analyses range from the examination of individual data points to the investigation of several weeks as well as entire city districts.This thesis offers an outlook on possibilities of CDR-analyzation. It also clearly shows the limitations of this technique with regard to data quality and the possibility of intersecting CDRs with other data sets.

Englisch
Freie Schlagworte: Call Detail Records, OpenStreetMaps, QGIS
Zusätzliche Informationen:

Betreuer: Marcus Dombois

Fachbereich(e)/-gebiet(e): 13 Fachbereich Bau- und Umweltingenieurwissenschaften
13 Fachbereich Bau- und Umweltingenieurwissenschaften > Institut für Numerische Methoden und Informatik im Bauwesen
Hinterlegungsdatum: 18 Mär 2019 08:33
Letzte Änderung: 13 Jan 2022 12:43
PPN:
Datum der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung: 10 Dezember 2018
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