23
Jun 2022

Mit dem Flugtaxi zur Arbeit? - Mobilität & Pendlerströme im Wandel (Teil 2)

Pendlerströme in Bayern

Nachdem wir in Teil 1 die verschiedenen Aspekte von Mobilität unter die Lupe genommen und dabei einige Anknüpfungspunkte für die Marketingbranche hergestellt haben, widmen wir uns im zweiten und dritten Teil der Blogserie der Analyse und Datenvisualisierung von Pendlerströmen. Da wir in der malerischen UNESCO-Weltkulturerbestadt Bad Kissingen in Unterfranken ansässig sind, drängt sich die Analyse auf bayrischer und im Anschluss auf Landkreisebene förmlich auf (feinräumigere Daten sind leider nicht frei zugänglich).

Wer zählt zu den Pendlern?

Bevor wir im Detail auf die unterschiedlichen Visualisierungsformen zu sprechen kommen, sollten wir zum besseren Verständnis zunächst auf den Begriff des Pendlers eingehen:

Eine Person gilt als Pendler*in, wenn sie auf dem Weg zur Arbeit vom Wohn- zum Arbeitsort eine Ge­mein­de­grenze über­schreitet. Darüber hinaus gibt es die Binnenpendler, bei denen die Wohn- und Arbeitsgemeinde identisch ist. Übergemeindliche Pendler kategorisiert man weiterhin nach Ein- und Auspendlern. Einpendler sind erwerbstätige Personen, die nicht in ihrer Arbeitsgemeinde wohnen, wohingegen Auspendler nicht in der Gemeinde arbeiten, in der sie wohnen1.

In Deutschland wohnen aktuell knapp 33,6 Millionen sozialversicherungspflichtig Beschäftigte, von denen knapp 60% (19,6 Mio. im Jahr 2019) zur Arbeit in eine andere Gemeinde innerhalb Deutschlands pendeln². Hinzu kommen noch ca. 224.000 Pendler aus dem Ausland³. Seit dem Jahr 2000 ist eine steigende Tendenz beim Pendleraufkommen zu beobachten, die allerdings stark mit einem gleichzeitigen Anstieg der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten korreliert. Zudem ist in den vergangenen 20 Jahren die durchschnittliche Pendeldistanz stetig angestiegen und betrug im Jahr 2019 16,9 Kilometer².

Wozu braucht man Pendlerstatistiken eigentlich?

Die Verfügbarkeit von kleinräumigen und aktuellen Pendlerverflechtungen haben für die politischen und kommunalen Entscheidungsträger einen hohen Wert. Aus dem Pendlerverhalten lassen sich Rückschlüsse auf Arbeitsmarktregionen und die Verteilung der Wohnbevölkerung ziehen, was unter anderem zu einer bedarfsorientierten Anpassung der Verkehrsinfrastruktur beiträgt4.

Auch wir Werbetreibende können uns diese Daten zunutze machen, indem wir dadurch unser Wissen über Verkehrs- und Einkaufsströme oder die Zielgruppe der „Berufspendler“ schärfen. Gerade für Werbemedien wie (Digital) Out-of-Home sind diese Erkenntnisse essenziell für den Erfolg einer Kampagne.

Wie kann man Pendlerströme einfach und verständlich abbilden?

Neben der herkömmlichen tabellarischen Auflistung von Pendleraufkommen, kann man je nach Detailgrad der Analyse auf diverse grafische Darstellungsformen zurückgreifen und so die Übersichtlichkeit und Lesbarkeit erhöhen (frei nach „Eine Karte sagt mehr als 1000 Worte“).

In der Kartographie bzw. im Bereich der Datenvisualisierung haben sogenannte Flow-Maps aufgrund neuer technischer Mittel und der verstärkt vernetzten Sichtweise der Sozialwissenschaften in den letzten Jahren eine Renaissance erlebt. Flow-Maps zeigen die Bewegung von Informationen oder Objekten von einem Ursprungs- zu einem Zielort. Die Menge wird meistens über die Strichstärke der Verbindungslinien abgebildet, die Richtung über Pfeile. Somit sind Flow-Maps das Mittel der Wahl für die geographische Visualisierung von Pendlerströmen.

Nachfolgend werden einige Beispiele von Flow-Maps und alternativen Darstellungsformen für Pendlerverflechtungen in den bayrischen Landkreisen gezeigt.

Statische Flow-Maps*

Die klassische kartographische Darstellungsform ist die statische Karte, die ein Thema zu einem bestimmten Zeitpunkt beschreibt. In der folgenden Karte sind die Verflechtungen der Einpendler zwischen den bayrischen Landkreisen, zu benachbarten Landkreisen in angrenzenden Bundesländern sowie zu den Stadtstaaten Berlin und Hamburg im Jahr 2021 zu sehen. Die Linienstärke symbolisiert die Anzahl der Einpendler. Ohne eine Normierung auf die Bevölkerungszahlen treten die Ballungszentren wie München und das Städtedreieck Nürnberg/Fürth/Erlangen mit ihrer großen wirtschaftlichen Anziehungskraft naturgemäß optisch stark hervor.

Interaktive Webkarten*

Derselbe Sachverhalt kommt in einer Webanwendung in einem etwas moderneren Gewand daher, da man durch kleine Animationen und das minimalistische Design die eher nüchterne Thematik spielerisch aufwerten kann. So kann der Endnutzer unter folgender Webseite je nach Interesse oder persönlichem Bezug einzelne Landkreise interaktiv anwählen und deren Top 20 Einpendlerregionen ansehen.

https://maps.prospega.de/commuter_bavaria/

Dynamische Modellierung durch animierte Karten*

Die Wiederauferstehung des totgeglaubten GIFs blieb auch den Kartographen nicht verborgen: So lassen sich mit dieser animierten Form der Kartendarstellung z.B. zeitliche Trends wunderbar darstellen. In diesem Beispiel wird die Entwicklung des Pendlersaldos (=die Differenz zwischen Ein- und Auspendlern) auf Kreisebene zwischen 2013 und 2021 visualisiert. Während viele Kreise stabile Saldi aufweisen, haben andere wiederum eine sehr dynamische Entwicklung hinter sich (bspw. die Stadt München und das weitere Umland).

 

Klassische Charts*

Ist der exakte zeitliche Verlauf von Entwicklungen einzelner oder mehrerer Objekte (in diesem Fall Landkreise) von Interesse, kann man alternativ auch auf konventionelle Liniendiagramme zurückgreifen, die wie unten getrennt als sogenannte small multiples oder aber auch bei überschaubarer Anzahl in einem Mehrfachliniendiagramm dargestellt werden können. Hier wird noch einmal mehr die oben beschriebene Pendlerdynamik in München Stadt und Land offenkundig. Auch zwischenzeitliche Aufs und Abs wie beispielsweise die stark abknickende Kurve zwischen 2019 und 2021 im Fall von Bad Kissingen werden durch diese Visualisierungsform deutlich.

 

 

1 IT.NRW 2020; Bundesagentur für Arbeit 2021

² Deutschlandatlas

³ Bundesagentur für Arbeit

4 https://link.springer.com/article/10.1007/s11943-021-00294-z

*alle hier gezeigten Grafiken sind geistiges Eigentum der prospega GmbH und müssen im Falle der Verbreitung mit Quellenangabe versehen werden



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