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Contribution Details

Type Bachelor's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Lifestyle-based Analysis of Travel Behavior
Other Titles Analyzing the applicability of Claritas PRIZM Premier for classifying travel behavior through sequence and state analysis on daily activity schedules
Organization Unit
Authors
  • David Wyss
Supervisors
  • Jan Bieser
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Business, Economics and Informatics
Number of Pages 48
Date 2019
Abstract Text Many factors influence the decisions that lead to an individual?s daily schedule; the resulting lifestyle greatly influences the individual?s environmental impact. This schedule refers to the individual?s daily time-use pattern, i.e. the sequence of activities the individual performs on a given day. As travel is an activity with high environmental impacts, categorizing individuals with respect to their travel behavior is one of the key requirements in predicting and affecting individual behavior on a larger scale. We adapt and apply an existing lifestyle classification, Claritas PRIZM Premier, to sequential time use data from the Multinational Time-Use Study (MTUS). Using R with the sequence analysis tool TraMineR, we analyze categorized daily activity schedules to gain insights on whether the variables that went into creating said lifestyle classification affect the typical travel patterns found within the dataset. Additionally, travel activities are categorized into recreational, work-related and maintenance travel, meaning that different impacts of lifestyle could be measured for each travel type. Results show significant correlations between lifestyle-determining factors and work travel in both frequency and distribution, while recreational travel and maintenance travel show little to no dependency on lifestyle categories. While the applied lifestyle categorization significantly influences travel behavior, it is not sufficient for accurately predicting individual travel schedules.
Zusammenfassung Viele Faktoren beeinflussen die Entscheidungen, die zum Tagesablauf eines Individuums führen; der daraus resultierende Lebensstil beeinflusst die Umweltauswirkungen des Individuums stark. Dieser Tagesablauf beschreibt die täglichen Zeitnutzungs-Muster der Person, d.h. die Reihenfolge der Aktivitäten, die die Person an einem bestimmten Tag ausführt. Da Reisen eine Aktivität mit hohen Umweltauswirkungen ist, ist die Kategorisierung von Personen in Bezug auf ihr Reiseverhalten eine der wichtigsten Voraussetzungen für die Vorhersage und Beeinflussung des individuellen Verhaltens in grösserem Umfang. Wir passen eine bestehende Lifestyle-Klassifizierung, Claritas PRIZM Premier, an und wenden sie auf sequentielle Zeitnutzungsdaten aus der Multinational Time Use Study (MTUS) an. Mit R und dem Sequenzanalysetool TraMineR analysieren wir kategorisierte Tagesaktivitätsabläufe, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, ob die Variablen, die bei der Erstellung der Lifestyle-Klassifizierung verwendet wurden, die typischen Reisemuster innerhalb des Datensatzes beeinflussen. Zusätzlich werden die Reiseaktivitäten in Freizeit-, Arbeits- und Wartungsreisen unterteilt, so dass für jede Reiseart unterschiedliche Auswirkungen des Lebensstils gemessen werden können. Die Ergebnisse zeigen signifikante Korrelationen zwischen lebensstilbestimmenden Faktoren und Arbeitsreisen in Häufigkeit und Verteilung, während Freizeit- und Wartungsreisen wenig bis gar keine Abhängigkeit von Lifestyle-Kategorien zeigen. Die angewandte Lifestyle-Kategorisierung beeinflusst zwar das Reiseverhalten massgeblich, reicht aber nicht aus, um individuelle Fahrpläne genau vorherzusagen.
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