Onderzoek: Mezuro data vertoont uitstekende correlatie enquêtes OViN

Mezuro meet ruim 1.2 miljard reisdagen per jaar. Wat is de herkomst, wat is de bestemming, hoe laat vertrekt men, gaat men met de auto of trein, etc. Dit geeft enorm veel (geaggregeerde) mobiliteitsinformatie die uitstekend gebruikt kan worden voor verschillende mobiliteitsvraagstukken. Zoals bijvoorbeeld het meten van effecten van allerlei maatregelen (mobiliteitsmanagement, Beter Benutten, wegwerkzaamheden). Het kan ook dienen als input/vervanging van de huidige modellen die gebaseerd zijn op enquêtes. Uiteraard is het interessant om deze big data uitkomsten te vergelijken met de handmatig uitgevoerde enquêtes van OViN.

Vergelijking met enquêtes OViN door studenten Business Informatics UU

Jens van Langen en Johan Meppelink, stagiaires bij Mezuro/Decisio en beiden afstuderend aan de Universiteit Utrecht richting Business Informatics, vergeleken de Mezuro data/informatie met OViN. OViN staat voor Onderzoek Verplaatsingen in Nederland en wordt uitgevoerd door het CBS. Bij dit onderzoek wordt aan mensen via een enquête gevraagd om voor één dag bij te houden waar ze die dag heen gaan. De vertrektijd, zoals handmatig ingevuld in de OViN enquêtes, zijn vergeleken met de vertrektijden die afkomstig zijn uit de Mezuro data. De correlatie is zeer hoog (Pearson correlatie coëfficiënt is 0,977).
Grafisch is dit hieronder weergegeven.

enquetes OViN correlatie

Meer accurate en specifieke reisgedrag data
We kunnen hieruit concluderen dat de Mezuro data uitstekend correleert met de enquêtes van CBS voor reizen boven de 10 kilometer. Sterker nog, de Mezuro data is nog accurater omdat we via de mobiele data een veel grotere steekproef (ruim 1.2 miljard reisdagen/jaar) kunnen doen dan bij enquêtes ooit mogelijk is. Hiermee kunnen we ook uitspraken doen over het mobiliteitsgedrag in specifieke regio’s (b.v. rondom Utrecht), specifieke relaties (b.v. Amsterdam-Almere) of op specifieke tijden (b.v. vergelijking zomer en winter, dagen in de week, ochtend- en avondspits).

Met deze informatie kunnen we het verkeers- en infrastructuurbeleid in Nederland effectiever en efficiënter maken. Het wordt nu veel eenvoudiger om de juiste maatregelen op de juiste plaats en tijd te nemen en de effecten van verkeersplanning en beleid te monitoren.

Lees ook: Zijn meetlussen in de weg straks overbodig?

Meer over:

Verkeersmodellering

Verkeer en vervoer