Habits as challenges for behavioural change
Despite attractive, sustainable and often healthier alternatives such as buses, trains or bicycles, many people still use their cars out of habit. Information about environmentally friendly mobility options often reaches them too late or in inappropriate situations.

The idea: Changing AI-supported recognition and routines in mobility behaviour
Im Projekt „SMobI – KI-gestützte Interventionen für ein nachhaltiges Mobilitätsverhalten“ entwickeln Murmuras, die Universität Siegen und das IZT innerhalb von drei Jahren eine innovative App, die nicht nur erkennt, wann eine Mobilitätsentscheidung ansteht, sondern mit auch welchen geeigneten Interventionstechniken die Nutzer*innen unterstützt werden, ihr Mobilitätsverhalten nachhaltig zu verändern.

Data preparation for AI-supported mobility interventions
Murmuras GmbH analyses the existing database on smartphone and GPS usage behaviour from previous and ongoing projects. The data is checked, processed and linked with dynamic and static mobility data.

Intervention techniques and interaction paradigms for behavioural change  
Mobilitätsentscheidungen werden sowohl von Umweltfaktoren als auch von individuellen und psychologischen Merkmalen beeinflusst. Um das Mobilitätsverhalten nachhaltig zu fördern, identifiziert das IZT in Zusammenarbeit mit der Universität Siegen zielgruppenspezifisch geeignete personenfokussierte motivations- und handlungsunterstützende Interventionstechniken. Auf dieser Grundlage werden gemeinsam die Leitlinien für das Design von Interaktionskonzepten entwickelt. Die Universität Siegen erkundet federführend gemeinsam mit dem IZT mittels eines partizipativen Designansatzes den Gestaltungraum für geeignete Interaktionskonzepte.

Linking AI engine and mobility metrics
Hierauf aufbauend erfolgt die Integration von Methoden und maschinellen Lernalgorithmen in ein Modell auf Basis historischer Daten. Die Interventionstechniken werden als Parameter für das Training der KI-Algorithmen verwendet. Die entwickelten Anreizsysteme werden mit Mobiliätsmetriken verknüpft, um ihre Wirksamkeit bei der Förderung nachhaltiger Mobilitätsentscheidungen analysieren zu können.

Validierung und Erprobung der App
Die Bewertung der Modelle erfolgt auf der Grundlage historischer Verhaltensdaten. Überdies werden bis zu 30 Teilnehmende die Forschungs-App nutzen, welche verschiedene Interventionsparadigmen abbildet, um Entscheidungsprozesse in Echtzeit zu bewerten. Zusätzlich wird mittels eines Active-Learning-Ansatzes die adaptive Entscheidungsunterstützung getestet. In einer Feldstudie mit 100 repräsentativ ausgewählten Teilnehmenden aus Köln/Bonn werden die Interventionen in der Forschungs-App umgesetzt, das Nutzungsverhalten erhoben und analysiert. Die Universität Siegen wertet fortlaufend das Feedback aus und schlägt Optimierungen vor.

Added value for users and mobility providers
SMobI contributes to climate protection by helping users to consciously opt for environmentally friendly forms of mobility in their everyday lives. Transport associations, cities and mobility providers in NRW gain valuable insights into decision-making behaviour and new starting points for targeted services.

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