Mobilitätsdaten sind nicht nur Grundlage für zahlreiche neue Geschäftsmodelle, sie sind mittlerweile auch ein Schlüssel, um Verkehrswege und Städte effizient zu planen und um möglichst emissionsfreie Fortbewegung in und zwischen Städten, Landkreisen oder Kommunen sicherzustellen.

Die Verarbeitung der Daten steht in einem Spannungsfeld zwischen Datenschutzrecht und Verwendungszweck. Das Datenschutzrecht soll auf der einen Seite die Privatsphäre des Bürgertums wahren, auf der anderen Seite soll der Verwendungszweck durch die Datenverarbeitung neue Potenziale freisetzen. Genau dieses Spannungsfeld gilt es aufzulösen, ohne die Privatsphäre auszuhebeln und gleichzeitig zu ermöglichen, tiefgreifende Erkenntnisse aus den Daten abzuleiten. Um Lösungen für diese Problematik zu finden, startete im Dezember 2022 das Forschungsprojekt AnoMoB.

Das Ziel des Forschungsprojektes ist es, Mobilitätsdaten vollständig anonym zu erheben, sodass zu keiner Zeit ein Rückschluss auf einzelne Personen und deren Verhalten im gesamten Datenverarbeitungsprozess möglich ist.

Durch die Nutzung verschiedener kryptographischer und statistischer Verfahren sollen ausschließlich komplett anonyme Daten die persönlichen Endgeräte verlassen. Dadurch soll die aufwändige Schließung von Datenschutzvereinbarungen und das bisher stets notwendige Vertrauen in Unternehmen, welche die Daten verarbeiten, entfallen. Die personenbeziehbare Verarbeitung der Daten soll also nicht nur wie in der Vergangenheit organisatorisch und rechtlich, sondern auch technisch unmöglich gemacht werden.

Innerhalb des Projekts werden Anwendungsszenarien aufgegriffen und bearbeitet. Dabei stehen die spezifischen Mobilitätsdaten – in welcher Menge und Qualität sie benötigt werden – sowie die zu erwartenden Erkenntnisse im Zentrum. Die Anwendungsszenarien dienen als Basis für die Ableitung von Privacy-Szenarien, mit denen notwendige Maßnahmen zur Erhaltung der Privatsphäre erarbeitet werden, die gleichzeitig den notwendigen Informationsgehalt bewahren.

Das Gesamtziel wird in drei Stufen erreicht. In allen drei Stufen sind die Mobilitätsdaten am Ende anonymisiert, jedoch unterscheiden sich die Stufen durch den Grad des Vertrauens, das die Dateneigentümer (DE) in die Datenverarbeitenden (DV) setzen müssen.

Durch die erarbeitete Lösung ergeben sich folgende Vorteile:

Die Konsortialführung übernimmt die Hochschule Esslingen, weitere Projektpartner sind die cantamen GmbH, die MOTIONTAG GmbH sowie das Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO.