Verhuis- en mobiliteitsstudies zijn veelbelovende kandidaten voor “slimme” carrières. De respondenten moeten in staat zijn en bereid zijn gedetailleerde informatie te verstrekken over activiteiten, waaronder wanneer, waar en waarom. Locatie-gebaseerde monitoring biedt kansen om de reactietijden te verlagen en de datakwaliteit te verbeteren. Plaatsmetingen kunnen ook worden gebruikt om voorspellingen te doen over reismotivatie en vervoermiddel met toevoeging van contextinformatie. De locatiegegevens kunnen echter gevoelig zijn voor de privacy van geïnterviewden.
In een nieuwe industrieexpertise in 2022 heeft CBS de respondenten gevraagd een week door te brengen met een app die hun gebied meet. Zij werd geadviseerd de metingen te onderzoeken en, indien nodig, deze toe te passen. Ze moesten vaak het doel achter elke reis opgeven.
We presenteren de voordelen van een reeks modellen voor machine learning die worden gebruikt om de motivaties van de respondenten in dit rapport te identificeren. Schattingen hebben een respectabele nauwkeurigheid, maar ze variëren afhankelijk van het type doel. Een van de sterkste indicatoren is het aantal reizen naar een plaats.
Zahroh, S., P. Lugtig, Y. Gootzen, J. Klingwort en B. Schouten (2025). Het voorspellen van de reisfunctie in een enquête met behulp van smartphones. Gegevens Nederland, The Hague/Heerlen dissertatie rapport.