[ Abstract ]

Im Zuge des demographischen Wandels ist ein deutlicher Anstieg des Bevölkerungsanteils an  Seniorinnen und Senioren (Personen ab 65 Jahren) in Deutschland abzusehen. Dadurch wächst auch die Anzahl der mobilitätseingeschränkten und behinderten Menschen. Insbesondere für die Gruppe der über 80-Jährigen spielen barrierearme Wege eine große Rolle. Sie stellen dementsprechend eine zunehmend wichtiger werdende Herausforderung für die räumliche Planung dar.
In einer Pilotstudie wurde hierfür im Bochumer Stadtteil Querenburg versucht, Barrieren
(nach DIN 18040-3 etc.) in einem „barrierefreien Stadtplan“ zu erfassen. Es stellt sich jedoch
die Frage, ob es tatsächlich diese Barrieren sind, die bei den mobilitätseingeschränkten Verkehrsteilnehmerinnen und -teilnehmern Stress verursachen. Um diesen Sachverhalt zu klären, wurde die Technik des „EmoMapping“ (dt. Emotionskartierung) verwendet. Dieses Verfahren dient dazu, Emotionen von einzelnen Personen zu erfassen und zu verorten. Zu diesem Zweck wurden Testpersonen mit einem Alterssimulationsanzug, einem GPS-Logger zur
Erfassung der geographischen Position sowie einem Sensorarmband, welches die  Hautleitfähigkeit und die Hauttemperatur misst, ausgestattet. In Testläufen wurden durch Erkennung von Mustern besondere Situationen, in denen die Probanden Stress empfanden, positionsgenauerfasst.
Anschließend wurden die Messdaten des GPS-Loggers und des Sensorarmbandes ausgewertet
und kombiniert. Die daraus resultierenden Ergebnisse wurden als Dichtekarten (Heatmaps) in einem Geoinformationssystem dargestellt. Diese ermöglichen eine Interpretation der Daten.
Da die Auswertung der Daten aus dem EmoMapping bislang nicht automatisiert und über
verschiedene Software durchgeführt wurde, konnten die Daten nicht sehr zeitnah ausgewertet
werden. Auch der Arbeitsaufwand war als relativ hoch einzustufen. Deshalb wurde im Rahmen dieser Bachelorarbeit ein Werkzeug entwickelt, mit welchem sich die einzelnen Arbeitsschritte
der Auswertung automatisiert durchführen lassen. Das Tool wurde in der frei verfügbaren Programmiersprache „R“ entwickelt und erleichtert den bisherigen Arbeitsablauf der Auswertung deutlich. Dadurch wird in Zukunft eine intensivere Nutzung der Emo-
Mapping-Methode ermöglicht.