Die agenten-basierte Modellierung (AP3)

Seit dem Ausbruch der Pandemie erforschen Modellierungsexpert:innen das Zusammenspiel von menschlicher Mobilität und der COVID-19-Übertragung und konnten dabei wichtige Erkenntnisse für die Kontrolle der Pandemie auf nationaler, regionaler und kommunaler Ebene gewinnen. Auf der Ebene der Nachbarschaft (innerhalb der Stadt) und noch kleineren Skalen (z. B. Straßen oder Alltagsbewegungen) fehlt es bisher jedoch an empirisch überprüfbaren Ergebnissen. Dies wird vor allem auf einen Mangel an persönlichen Daten aufgrund des gesetzlichen Schutzes der eigenen Identität und Privatsphäre zurückgeführt.

Dieses Arbeitspaket entwickelt eine Agenten-basierte Modellierung, die menschliche und individuelle Mobilitätsentscheidungen im Kontext von COVID-19 und Umweltrisiken simuliert. Die Erkenntnisse aus der Modellierung können uns dabei helfen, das soziale Pandemieverhalten auf der Ebene einzelner Straßen oder Gebäude auf Basis von begrenzten empirischen Daten zu verstehen. Auf der Grundlage von Daten aus Fokusgruppen (aus WP1) haben wir künstliche Agentengruppen auf der Nachbarschaftsebene modelliert. Die einzelnen Agenten passen ihre Mobilität und Aktivitäten zu einem bestimmten Zeitpunkt selbstständig an, um ihr eigenes Wohlbefinden zu verbessern und auf das von COVID-19 ausgehende Risiko zu reagieren. Dieser Modellierungsansatz hilft, die Lücke zwischen individuellen Daten (z. B. Umfragen) und Gemeinschaftsdaten (z. B. Stadtdaten) bei der Analyse von Mobilitätsentscheidungen im Zusammenhang mit der Pandemie zu schließen.