Auf alltäglichen Wegen in Berlin ist man diversen Umweltstressoren (Lärm, Luftverschmutzung) ausgesetzt, welche Gesundheit, Wohlbefinden und Verhalten beeinflussen. Im Rahmen einer Doktorarbeit untersuchen wir daher zwischen wahrgenommener und tatsächlicher Belastung auf Alltagswegen.
Wie nehmen Menschen ihre Belastung durch Lärm und Feinstaub auf Alltagswegen wahr und führt dies zu einer Änderung ihres Verhaltens?
Als Verkehrsteilnehmende sind wir auf unseren alltäglichen Wegen durch die Stadt von unserer Umwelt beeinflusst. Sie wirkt auf unser Wohlbefinden, unsere Mobilitätsentscheidungen und unsere Routenwahl. Umweltstressoren wie Feinstaubbelastung und Verkehrslärm stellen dabei ein gesundheitliches Risiko für Stadtbewohnende dar. Daher widmete sich diese Kampagne dem Thema Gesundheit in städtischer Mobilität.
Das Bewusstsein für Belastungen durch Feinstaub und Lärm auf Alltagswegen ist bislang gering. Eine intensivere Kommunikation sowie die Sichtbarmachung gesundheitsgefährdender Routen können Nutzende zu Vermeidungsstrategien wie einer veränderten Routenwahl anregen und zugleich Hotspots mit Handlungsbedarf für Planung und Politik verdeutlichen. Um gesundheitlichen Belastungen auf Alltagswegen zu begegnen, wurde untersucht, wie diese wahrgenommen und bewältigt werden, wie alltägliche Mobilität im Kontext digitaler Kommunikation organisiert ist und welchen Einfluss das Wissen um persönliche Belastungen auf das Mobilitätsverhalten hat.
Umsetzung
Im Projekt Gesunde Mobilität wurden Fahrradfahrende und ÖPNV-Nutzende auf ihren Alltagswegen begleitet, wobei Feinstaub- und Lärmbelastungen mit personenbezogenen Sensoren erfasst wurden. Während der Go- und Ride-Alongs sprachen die Teilnehmenden über ihre wahrgenommene Belastung, Gesundheit, Routenwahl und ihr Wissen zu Vermeidungsstrategien. Anschließend dokumentierten sie ihre Wege eine Woche lang mit der MovingLab App und beantworteten Fragen zu ihrem Wohlbefinden. Das MovingLab bildete damit eine zentrale Methode im Projekt.
Tracking in der MovingLab-App (Symbolbild)
Die Teilnehmenden der Kampagne wurden gebeten, ihre Wege und daraus resultierenden Empfindungen festzuhalten.
Innerhalb der MovingLab-App werden unter anderem folgende Aspekte erhoben:
Art der Routenplanung
Subjektive Belastung
Quellen der Belastung
Zudem wurde betrachtet, wie digitale, mobil verfügbare Informationen, etwa über Feinstaub- oder Lärmbelastung, zu einer gesundheitsdienlicheren Mobilität beitragen konnten und welche weiteren Faktoren multimodale Verkehrsteilnehmende in ihre Routen- und Verkehrsmittelwahl einbezogen.
Die erfassten Daten wurden mithilfe des DataLab visualisiert und in zwei Fokusgruppen-Workshops diskutiert. Auf Grundlage dieser Visualisierungen reflektierten die Teilnehmenden ihre Routenwahl, diskutierten den Einfluss des Wissens um ihre persönliche Belastung und überlegten, welche alternativen und gesünderen Wege möglich gewesen wären.
Ergebnisse
Das Tracken und die zeitnahe Bewertung der Wege in der MovingLab App erwiesen sich als besonders vorteilhaft, da die Wahrnehmungen direkt nach Zurücklegen der Route erfasst werden konnten. In Gruppendiskussionen am DataLab wurden die getrackten Wege anschließend gemeinsam reflektiert. Dabei ließen sich belastend empfundene Orte identifizieren und gesündere Alternativrouten diskutieren.
Die Oberbaumbrücke in Berlin
Das Mobilitätsverhalten wurde unter anderem an stark frequentierten Orten wie der Oberbaumbrücke in Berlin gemessen.
Deutlich wurde, dass Feinstaub- und Lärmbelastungen vor allem in der Nähe von Emittenten sowie auf Fuß- und Radwegen entlang stark befahrener Straßen auftraten, während getrennte Radwege eine geringere Belastung aufwiesen. Auch Straßenschluchten zeigten höhere Werte als breitere Straßenräume. Gleichzeitig wurde sichtbar, dass Grünflächen mit visuellen, auditiven und olfaktorischen Reizen, etwa Bäumen, Vogelgesang oder Blumenduft, das Gesundheitsempfinden positiv beeinflussen konnten. Selbst kleine grüne Elemente trugen in hoch belasteten Gebieten zu einer besseren Wahrnehmung bei.
Getrackter Weg
Ein Beispiel der getrackten Daten eines Teilnehmenden mitsamt der genutzten Schleichwege sowie der Geräuschbelastung.
Zugleich offenbarte sich, wie herausfordernd eine gesunde Routenwahl im städtischen Raum war: Viele Teilnehmende griffen auf informelle Schleichwege zurück, um stark belastete Hauptverkehrsstraßen zu vermeiden, was durch das MovingLab anschaulich aufgezeigt werden konnte.
Insgesamt zeigte sich, dass die Visualisierung personenbezogener Belastungen ein wirksames Instrument war, um gesündere Routenalternativen zu kommunizieren und Handlungsbedarf im Stadtraum sichtbar zu machen.
Kampagnendetails
Zeitraum:
1 Monat
Methoden:
Datenaufzeichnung mittels MovingLab App, In-App-Befragung, Visualisierung mit MovingLab Dashboard des DataLab
