Transformationsexperiment "MoSt wanted – Mobilität der Studierenden"

Für das Transformationsexperiment "MoSt wanted – Mobilität der Studierenden" untersucht der Lehrstuhl für Methoden für Quantitative Empirische Sozialforschung in Kooperation mit dem Nachhaltigkeitslabor WueLAB die Mobilität der Studierenden der JMU Würzburg.

Relevanz: Wissen über die (räumliche) Mobilität nimmt für die Hochschulen eine besondere Stellung ein. Ein Großteil der CO₂-Emissionen an Universitäten wird durch die Mobilität zum und innerhalb des Campus erzeugt. Bislang ist jedoch wenig bekannt über die sehr komplexen Mobilitätsmuster der JMU-Studierenden, die sich nicht aus Meldeadresse und Einschreibezahlen in Lehrveranstaltungen ableiten lässt. Aus der Mobilitätsbefragung Würzburg 2023, die die Mobilität an einem Stichtag über die Würzburger Wohnbevölkerung erfasst hat, wissen wir, dass Studierende beispielsweise mehr Wege pro Tag zurücklegen als andere Personengruppen. Zudem nutzen sie im Durchschnitt häufiger das Fahrrad und Öffentliche Verkehrsmittel als andere Personengruppen. Worüber wir jedoch bislang keine Aussagen treffen können, ist etwa, wie sich die Mobilität von JMU-Studierenden ohne Würzburger Meldeadresse gestaltet, wie sich die Mobilität zwischen Sommer- und Wintersemester unterscheidet; welcher Dynamik die Mobilität im Semesterverlauf folgt; wie sich vorlesungsfreie Zeit und Vorlesungszeit unterscheiden und wie sich die Mobilität der JMU-Studierenden hin zu einer nachhaltigeren Mobilität evidenzbasiert gestalten lässt. Diese Fragen möchte das Transformationsprojekt MoSt wanted beantworten.

Zielsetzung: Das Transformationsexperiment zielt darauf ab, eine belastbare Datenbasis über die komplexe Mobilität der Studierenden im Jahresverlauf mit Blick auf Mobilitätsverhalten, aber auch Wünsche und Bedarfe zu schaffen.

Vorgehen: Um die Studierendenmobilität adäquat abbilden zu können, wird ein eigenes, innovatives Erhebungskonzept entworfen, das den vielfältigen Herausforderungen an eine belastbare Messung begegnet (hohe Rücklaufquote, Dynamik im Jahresverlauf, etc.). Wir kombinieren daher QR-Code basierte Onlineerhebungen in zufällig ausgewählten Präsenzlehrveranstaltungen mit Studierendenzählungen in diesen Lehrveranstaltungen im Semesterverlauf.

Datenarchivierung und -auswertung: Die Daten werden nach dem FAIR-Prinzip („findable“, „accessible“, „interoperable“, „reuseable“) und damit ebenfalls nachhaltig behandelt. So können die Daten nicht nur für eine evidenzbasierte Verkehrsentwicklung und Campus-Planung verwendet werden, sondern auch für die wissenschaftliche Mobilitätsforschung.

Geplante Laufzeit: 01.10.2026–30.09.2027

Weitere Informationen finden Sie auch auf der Website des WueLABs.