Identifikation und Analyse von Bewegungsmustern in Trajektorien

Durch die fortlaufende Entwicklung im Bereich der Digitalisierung stehen zunehmend leistungsfähige Sensoren zur Verfügung, die auch in den Alltag der menschlichen Gesellschaft integriert werden; zudem ermöglicht die fortlaufende Entwicklung im Bereich der Speicher- und Rechenkapazitäten die Analyse von sehr großen Datensätzen (Big Data). Ein Beispiel für Big Data sind Trajektoriendatensätze, die über einen längeren Zeitraum aufgezeichnet wurden; eine Analyse solcher Datensätze bietet die Möglichkeit, Phänomene, die auf den ersten Blick in den Daten nicht sichtbar sind, zu identifizieren (u.a. Bewegungsmuster). In dieser Arbeit werden Bewegungsmuster in Trajektoriendatensätzen hinsichtlich der jeweiligen besuchten Orte einer Trajektorie identifiziert. Dazu werden den Aufenthaltspunkten weitere semantische Informationen abhängig von der Position, der Tageszeit und der Aufenthaltsdauer zugewiesen; die Zuweisung von semantischen Informationen hinsichtlich der Position erfolgt mit Hilfe von OpenStreetMap-Daten. Ein weiterer Schwerpunkt lag auf der Identifikation von zusammengehörigen Trajektorienteilstücken, da der gegebene Datensatz als Folge des Datenschutzes anonymisiert wurde; dazu wurde eine Koordinatenprädiktion für alle Trajektorien-Endpunkte durchgeführt, um mit Hilfe einer Umkreissuche und der zeitlichen Nähe einen geeigneten weiterführenden Anfangspunkt einer anderen Trajektorie zu identifizieren. Die auf Basis der Aufenthaltspunkte durchgeführte Erkennung von wiederkehrenden Bewegungsmustern erzeugt bei den verwendeten Datensätzen keine aussagekräftigen Muster, die im gesamten Datensatz in mehreren Trajektorien detektiert werden; allerdings werden für einzelne Trajektorien aussagekräftige, wiederkehrende Muster gefunden. Ein steigender Detailgrad bei der Zuweisung von Kategorien hinsichtlich des
Aufenthaltsortes resultiert in weniger wiederkehrenden Mustern, die hingegen eine höhere Aussagekraft angesichts der Interpretation des Bewegungsverhaltens einer beobachteten Person zulassen.