Bewegungsdaten

Bewegungsdaten sind zeitbasierte Messwerte, die die räumliche Bewegung von Objekten oder Personen beschreiben. Sie umfassen Rohdaten wie GPS-Positionen, Beschleunigungen (aus einem Beschleunigungsmesser), Drehgeschwindigkeit aus einem Gyroskop sowie Orientierung aus Magnetfeldern, sowie daraus abgeleitete Größen wie Wegstrecke, Geschwindigkeit, Trajektorien und Bewegungsmuster. Die Daten sind üblicherweise mit Zeitstempeln versehen und können aus mehreren Sensoren fusioniert werden.

Erfasst werden Bewegungsdaten von Smartphones, Fitness-Trackern, Fahrzeug-Telematik, Verkehrssensoren in Smart-City-Infrastrukturen und Industrie-IoT. Sie liegen als Rohsignale oder als rekonstruierte Trajektorien vor, die eine Folge von Positionspunkten über Zeit darstellen.

Typen und Merkmale umfassen räumliche Koordinaten, Zeitstempel, Sensor-IDs, Sampling-Rate, Genauigkeit und Qualitätskennzahlen. Abgeleitete Merkmale können Geschwindigkeit, Beschleunigung, Richtungenwechsel oder Mustererkennung sein. Datenschutzaspekte sehen oft Pseudonymisierung, Anonymisierung und Minimierung der erhobenen Daten vor.

Anwendungen reichen von Mobilitäts- und Stadtplanungsanalysen über Verkehrsleitsysteme, Logistik und Flottenmanagement bis zu Sport- und Gesundheitsmonitoring sowie Notfall- und Sicherheitsanwendungen. In der Forschung dienen Bewegungsdaten der Mustererkennung, Verhaltensforschung und Mobilitätstrends, während Unternehmen sie für Prognosen und Optimierungen nutzen.

Rechtlich gelten Datenschutzgesetze wie die EU-Datenschutz-Grundverordnung. Wesentliche Prinzipien sind Einwilligung, Zweckbindung, Transparenz, Datenminimierung, Speicherfristen, Sicherheitsmaßnahmen und Rechte der Betroffenen. Technische Maßnahmen wie Anonymisierung, Pseudonymisierung und Zugriffskontrollen unterstützen die Compliance.

Herausforderungen umfassen Datenqualität und Genauigkeit, GPS-bedingte Ungenauigkeiten, Sensorfehler, Ausfälle, Heterogenität von Formaten, Interoperabilität, Speicherbedarf und Energieverbrauch. Qualitätssicherung, Standardisierung und Metadatenmanagement sind wichtig, um Vergleichbarkeit und Zuverlässigkeit über Systeme hinweg zu gewährleisten.

Gängige Formate sind GPX, CSV oder JSON für den Austausch. Organisationen nutzen Metadatenkataloge, Governance-Richtlinien und Datenschutzhinweise, um Nutzung, Weitergabe und Langzeitspeicherung zu regeln.