spanishoddata: A package for accessing and working with Spanish Open Mobility Big Data
| Paper | spanishoddata: A package for accessing and working with Spanish Open Mobility Big Data (Open Access) |
| Ergänzungen | |
| Daten | Reproduzierbarer R-Code und Daten |
| Publikation | Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science (2026) |
Zusammenfassung
Wir stellen spanishoddata vor, ein R-Paket für schnellen und effizienten Zugriff auf Spaniens offene, hochaufgelöste Origin-Destination-Datensätze zur menschlichen Mobilität. Die Daten stammen aus anonymisierten Mobilfunkaufzeichnungen und werden vom Ministerium für Verkehr und nachhaltige Mobilität veröffentlicht. Das Paket adressiert direkt die in früheren Studien benannten Herausforderungen von Datenzugänglichkeit, Reproduzierbarkeit und effizienter Verarbeitung. Mit DuckDB automatisiert spanishoddata den Abruf von der offiziellen Quelle, prüft Dateien und Schemata und wandelt die Daten in effiziente, analysebereite Formate (DuckDB und Parquet) um, die mehrmonatige und mehrjährige Analysen auf handelsüblicher Hardware ermöglichen. Die Schnittstelle nimmt die Komplexität dieser Datensätze ab und erlaubt einem breiten Personenkreis – von Einsteigerinnen und Einsteigern in Data Science bis zu erfahrenen Praktikerinnen und Praktikern mit Domänenwissen –, die Daten mit wenigen Zeilen Code zu nutzen. Wir zeigen den Nutzen des Pakets anhand von Beispielanwendungen in der städtischen Verkehrsplanung, etwa der Bewertung von Radpotenzial oder dem Verständnis von Mobilitätsmustern nach Aktivitätstyp. Indem spanishoddata den Datenzugang vereinfacht und reproduzierbare Workflows fördert, senkt es die Einstiegshürde für Forschende, Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträger, Verkehrsplanerinnen und Verkehrsplaner sowie alle, die Mobilitätsdatensätze nutzen möchten.
Implementierung
Das R-Paket spanishoddata nutzt DuckDB als Backend für massive Mobilitätsdatensätze. Es verwendet das zugrunde liegende DuckDB-R-Paket und dessen Kompatibilität mit dem tidyverse, um eine benutzerfreundliche, opinionated Schnittstelle für Datenmanipulation und Analyse bereitzustellen.
Lernmaterialien
Ergänzend zum Paket haben wir Lernmaterialien entwickelt, die den Einstieg ins Paket und in die Daten erleichtern: