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Zur Analyse von Zusammenhängen zwischen Radverkehr und Infrastruktur kommt eine breite Kombination unterschiedlicher Methoden in einem integrierten Gesamtansatz zum Einsatz. An die Herleitung der radfahrtauglichen Umgebung (Bikeability) über eine Literaturanalyse und einen interaktiven Expertenprozess schließen sich die Operationalisierung dieser Definition mittels offener Geodaten sowie die Bewertung der Einflüsse auf die Verkehrsmittelwahl in einem multinomialen Verkehrsmittelwahlmodell an. Auf der Ebene der Routenwahl werden dann die Einflussgrößen in einem diskreten Entscheidungsexperiment differenziert. Dabei kommen logistische Regressionsmodelle zum Einsatz. Des Weiteren werden Daten aus der Fahrradnavigation in einem Clusterverfahren genutzt. Im Ergebnis zeigt sich ein konsensuales Verständnis von Bikeability unter Abbildung des Zusammenspiels der fünf wichtigsten infrastrukturellen Parameter. Durch Nutzung offener Geodaten ist der entwickelte Ansatz uneingeschränkt räumlich übertragbar und thematisch adaptierbar. Das Verkehrsmittelwahlmodell belegt den stark positiven Einfluss der Bikeability auf die Wahl des Fahrrades als Verkehrsmittel. Auf der differenzierten Ebene der Routenwahl bestätigt sich der besondere Einfluss der Radinfrastruktur an Hauptverkehrsstraßen. Die Ergebnisse zeigen dabei eine Abstufung im Nutzen für den Radverkehr, die dem Ausmaß der baulichen Trennung vom motorisierten Individualverkehr entspricht, sowie spezifische individuelle und strukturelle Implikationen. Neben Infrastrukturen an Hauptstraßen wird durch die angewandten Methoden auch die generelle Bedeutung von Nebenstraßen verdeutlicht und weiter differenziert. Die Ergebnisse zeigen dabei den enormen Nutzen von Fahrradstraßen aus Sicht der Nutzenden. Die Erkenntnisse bieten spezifische Anknüpfungspunkte, sowohl für weitere Forschung als auch für Planung und Praxis, die in der Arbeit diskutiert werden., A broad combination of different methods is used in an integrated approach to evaluate interrelations between infrastructure and bicycle transport. First, the bike-friendliness of the urban environment (bikeability) is defined via a literature analysis in combination with an interactive expert survey. This definition of bikeability is then operationalized using open geodata, ensuring transferability. In addition, the effects of bikeability on mode choice are evaluated using a multinomial logit model. On the detailed level of route choice, the influencing parameters are further differentiated in a graphical online stated preferences survey. Mixed logit discrete choice models are then developed to quantify the trade-offs of interest. Furthermore, extensive data retrieved from a bike routing engine are clustered and analysed to reveal underlying route preferences, without the potential effects of an overt survey situation. Results show a consensus in understanding of bikeability, as provided by experts. This is defined by a stable interaction of the components composing bikeability. The mode choice model proves the strong positive effect of high bikeability on choosing the bike as a mode of transport. On the detailed level of route choice, the particular influence of cycling infrastructure along main streets is confirmed, and differentiated according to the specific design. Aside from specific individual and structural implications, a greater separation from motorized transport generally corresponds with a higher utility for cyclists. Regarding side streets, the results reveal the general importance of minor roads and the enormous benefit of cycle streets prioritizing cyclists. The presented findings may be used for further research and deliver recommendations for planning, which are discussed in the present study.

Zur Analyse von Zusammenhängen zwischen Radverkehr und Infrastruktur kommt eine breite Kombination unterschiedlicher Methoden in einem integrierten Gesamtansatz zum Einsatz. An die Herleitung der radfahrtauglichen Umgebung (Bikeability) über eine Literaturanalyse und einen interaktiven Expertenprozess schließen sich die Operationalisierung dieser Definition mittels offener Geodaten sowie die Bewertung der Einflüsse auf die Verkehrsmittelwahl in einem multinomialen Verkehrsmittelwahlmodell an. Auf der Ebene der Routenwahl werden dann die Einflussgrößen in einem diskreten Entscheidungsexperiment differenziert. Dabei kommen logistische Regressionsmodelle zum Einsatz. Des Weiteren werden Daten aus der Fahrradnavigation in einem Clusterverfahren genutzt. Im Ergebnis zeigt sich ein konsensuales Verständnis von Bikeability unter Abbildung des Zusammenspiels der fünf wichtigsten infrastrukturellen Parameter. Durch Nutzung offener Geodaten ist der entwickelte Ansatz uneingeschränkt räumlich übertragbar und thematisch adaptierbar. Das Verkehrsmittelwahlmodell belegt den stark positiven Einfluss der Bikeability auf die Wahl des Fahrrades als Verkehrsmittel. Auf der differenzierten Ebene der Routenwahl bestätigt sich der besondere Einfluss der Radinfrastruktur an Hauptverkehrsstraßen. Die Ergebnisse zeigen dabei eine Abstufung im Nutzen für den Radverkehr, die dem Ausmaß der baulichen Trennung vom motorisierten Individualverkehr entspricht, sowie spezifische individuelle und strukturelle Implikationen. Neben Infrastrukturen an Hauptstraßen wird durch die angewandten Methoden auch die generelle Bedeutung von Nebenstraßen verdeutlicht und weiter differenziert. Die Ergebnisse zeigen dabei den enormen Nutzen von Fahrradstraßen aus Sicht der Nutzenden. Die Erkenntnisse bieten spezifische Anknüpfungspunkte, sowohl für weitere Forschung als auch für Planung und Praxis, die in der Arbeit diskutiert werden., A broad combination of different methods is used in an integrated approach to evaluate interrelations between infrastructure and bicycle transport. First, the bike-friendliness of the urban environment (bikeability) is defined via a literature analysis in combination with an interactive expert survey. This definition of bikeability is then operationalized using open geodata, ensuring transferability. In addition, the effects of bikeability on mode choice are evaluated using a multinomial logit model. On the detailed level of route choice, the influencing parameters are further differentiated in a graphical online stated preferences survey. Mixed logit discrete choice models are then developed to quantify the trade-offs of interest. Furthermore, extensive data retrieved from a bike routing engine are clustered and analysed to reveal underlying route preferences, without the potential effects of an overt survey situation. Results show a consensus in understanding of bikeability, as provided by experts. This is defined by a stable interaction of the components composing bikeability. The mode choice model proves the strong positive effect of high bikeability on choosing the bike as a mode of transport. On the detailed level of route choice, the particular influence of cycling infrastructure along main streets is confirmed, and differentiated according to the specific design. Aside from specific individual and structural implications, a greater separation from motorized transport generally corresponds with a higher utility for cyclists. Regarding side streets, the results reveal the general importance of minor roads and the enormous benefit of cycle streets prioritizing cyclists. The presented findings may be used for further research and deliver recommendations for planning, which are discussed in the present study.

Zur Analyse von Zusammenhängen zwischen Radverkehr und Infrastruktur kommt eine breite Kombination unterschiedlicher Methoden in einem integrierten Gesamtansatz zum Einsatz. An die Herleitung der radfahrtauglichen Umgebung (Bikeability) über eine Literaturanalyse und einen interaktiven Expertenprozess schließen sich die Operationalisierung dieser Definition mittels offener Geodaten sowie die Bewertung der Einflüsse auf die Verkehrsmittelwahl in einem multinomialen Verkehrsmittelwahlmodell an. Auf der Ebene der Routenwahl werden dann die Einflussgrößen in einem diskreten Entscheidungsexperiment differenziert. Dabei kommen logistische Regressionsmodelle zum Einsatz. Des Weiteren werden Daten aus der Fahrradnavigation in einem Clusterverfahren genutzt. Im Ergebnis zeigt sich ein konsensuales Verständnis von Bikeability unter Abbildung des Zusammenspiels der fünf wichtigsten infrastrukturellen Parameter. Durch Nutzung offener Geodaten ist der entwickelte Ansatz uneingeschränkt räumlich übertragbar und thematisch adaptierbar. Das Verkehrsmittelwahlmodell belegt den stark positiven Einfluss der Bikeability auf die Wahl des Fahrrades als Verkehrsmittel. Auf der differenzierten Ebene der Routenwahl bestätigt sich der besondere Einfluss der Radinfrastruktur an Hauptverkehrsstraßen. Die Ergebnisse zeigen dabei eine Abstufung im Nutzen für den Radverkehr, die dem Ausmaß der baulichen Trennung vom motorisierten Individualverkehr entspricht, sowie spezifische individuelle und strukturelle Implikationen. Neben Infrastrukturen an Hauptstraßen wird durch die angewandten Methoden auch die generelle Bedeutung von Nebenstraßen verdeutlicht und weiter differenziert. Die Ergebnisse zeigen dabei den enormen Nutzen von Fahrradstraßen aus Sicht der Nutzenden. Die Erkenntnisse bieten spezifische Anknüpfungspunkte, sowohl für weitere Forschung als auch für Planung und Praxis, die in der Arbeit diskutiert werden., A broad combination of different methods is used in an integrated approach to evaluate interrelations between infrastructure and bicycle transport. First, the bike-friendliness of the urban environment (bikeability) is defined via a literature analysis in combination with an interactive expert survey. This definition of bikeability is then operationalized using open geodata, ensuring transferability. In addition, the effects of bikeability on mode choice are evaluated using a multinomial logit model. On the detailed level of route choice, the influencing parameters are further differentiated in a graphical online stated preferences survey. Mixed logit discrete choice models are then developed to quantify the trade-offs of interest. Furthermore, extensive data retrieved from a bike routing engine are clustered and analysed to reveal underlying route preferences, without the potential effects of an overt survey situation. Results show a consensus in understanding of bikeability, as provided by experts. This is defined by a stable interaction of the components composing bikeability. The mode choice model proves the strong positive effect of high bikeability on choosing the bike as a mode of transport. On the detailed level of route choice, the particular influence of cycling infrastructure along main streets is confirmed, and differentiated according to the specific design. Aside from specific individual and structural implications, a greater separation from motorized transport generally corresponds with a higher utility for cyclists. Regarding side streets, the results reveal the general importance of minor roads and the enormous benefit of cycle streets prioritizing cyclists. The presented findings may be used for further research and deliver recommendations for planning, which are discussed in the present study.