Now showing 1 - 3 of 3
  • Publication
    Mobilitätsforschung zur Reichweitenbestimmung in der Deutschen und Schweizer Außenwerbung - Neue Wege mit GPS
    Die bestmögliche Positionierung einer Plakatstelle ist seit jeher ein wichtiger Bestandteil in der Außenwerbung. Aus plausiblen Gründen werden Plakatstandorte so gewählt, dass sie häufig von Menschen passiert werden. Während jedoch die Lokalität und das Umfeld bei der Wahl von Plakatstandorten schon immer ein entscheidendes Kriterium gewesen ist, spielen die räumlichen Zusammenhänge bei der Leistungsbewertung und damit bei der Preisbildung von Plakatkampagnen erst in den vergangenen Jahren eine wichtige Rolle. Ziel der Leistungsbewertung ist es festzustellen, wer, wie oft und woher eine Person an einer Plakatkampagne vorbei gekommen ist. Dabei ist die räumliche Verteilung von Plakatstellen von entscheidender Bedeutung. Neue, GPS-basierte Messmethoden der Mobilitätserfassung erla uben die räumlich differenzierte Ausweisung von Leistungswerten für beliebig zusammengestellte Kampagnen sowie soziodemographische und räumlich ausgewählte Zielgruppen. Damit unterscheidet sich dieser GPS-Ansatz von den klassisch eingesetzten Methoden, die bisher versucht haben, über Befragungen von Testpersonen die Mobilität zu rekonstruieren, und nur Durchschnittswerte für Kampagnen anbieten konnten. So wurde z.B. für eine Stadt wie Köln nicht unterschieden, ob es sich bei einer Plakatkampagne um eine stark über die Stadt gestreute oder stark konzentrierte Kampagne handelt. Diese Dissertation widmet sich einer Gesamtschau über neuartige GPS-Verfahren in der Deutschen und Schweizer Außenwerbung und deren Anwendung in der Praxis. Sie ist ein erstmaliger Versuch, eine systematis ierte Übersicht über die aktuellen Forschungsergebnisse in der Außenwerbung bzw. Mobilitätsforschung zu erstellen. Die bestehenden Publikationen zur Außenwerbeforschung (Pasquier 1997, Engel und Hofsäss 2003) stammen noch aus der Zeit vor der Mobilitätserfassung mit GPS sowie dem Einsatz von Geographischen Informationssystemen und sind somit veraltet. Zudem betrachten diese Publikationen keine geographischen Aspekte, die mit dem neuen Ansatz in den Fokus der Leistungsbewertung rücken und eine Erfolgsgeschichte für die Geographie bzw. das Geomarketing darstellen. Zur Systematisierung dieser Arbeit zählt, geeignete Lösungswege im Umgang mit zeitlichen und räumlichen Datenlücken zu diskutieren, zu erproben, sowie Validitäts- und Robustheitsanalysen durchzuführen. Es werden geei gnete Tests definiert, die z.B. Selektionseffekte in der Rekrutierung von Probanden offen legen. Es wird die Problematik behandelt, wie Leistungswerte auf eine Neuerhebung der Mobilität reagieren und wo die Grenzen einer Leistungswertbestimmung liegen. Dabei sind die Ausgangslage und die Anforderungen in der Schweiz und in Deutschland unterschiedlich. So ist in Deutschland die GPS Stichprobengröße viel geringer als in der Schweiz. Dies hat direkte Konsequenzen auf die Modellierungsschritte und das Ergebnis. Die verwendeten Methoden sind weit über das Gebiet der Außenwerbung und Mediaplanung hinaus für die Modellierung von Mobilität von Interesse.
  • Publication
    Spatial data mining in practice
    Almost any data can be referenced in geographic space. Such data permit advanced analyses that utilize the position and relationships of objects in space as well as geographic background information. Even though spatial data mining is still a young research discipline, in the past years research advances have shown that the particular challenges of spatial data can be mastered and that the technology is ready for practical application when spatial aspects are treated as an integrated part of data mining and model building. In this chapter in particular, we give a detailed description of several customer projects that we have carried out and which all involve customized data mining solutions for business relevant tasks. The applications range from customer segmentation to the prediction of traffic frequencies and the analysis of GPS trajectories. They have been selected to demonstrate key challenges, to provide advanced solutions and to arouse further research questions.
  • Publication
    A vector-geometry based spatial kNN-algorithm for traffic frequency predictions
    We introduce s-kNN, a nearest neighbor based spatial data mining algorithm. It belongs to the class of vector-geometry based algorithms that reason on complex spatial objects instead of point measurements. In contrast to most methods in this class, it does on the fly spatial computations that cannot be replaced by a preprocessing step without sacrificing efficiency. The key is a partial evaluation scheme for efficient computations. The algorithm is fully integrated into an object-relational spatial database. It is the basis for traffic frequency predictions (vehicles and pedestrians) for all German cities larger than 50,000 inhabitants and is the basis for pricing of posters in Germany.