Thomas Klinger analysiert das Verhalten von Menschen, die nach einem Wohnumzug mit einer andersartigen Mobilitätskultur in Kontakt kommen, also etwa aus einem autoorientierten in ein fahrradfreundliches Umfeld wechseln. Dabei steht die Frage im Mittelpunkt, ob die Anpassung an die neue Umgebung (Adaptionshypothese) oder die Weiterführung erlernter Verhaltensmuster (Sozialisationshypothese) überwiegt. Der Autor untersucht die Ursachen dieser Verhaltensänderungen, wobei neben raumstrukturellen Faktoren und Wohnstandortpräferenzen insbesondere das Erklärungspotential städtischer Mobilitätskulturen identifiziert werden soll. Im Anschluss werden die Ergebnisse mithilfe von multiplen Regressionsmodellen zusammengeführt.

Thomas Klinger analysiert das Verhalten von Menschen, die nach einem Wohnumzug mit einer andersartigen Mobilitätskultur in Kontakt kommen, also etwa aus einem autoorientierten in ein fahrradfreundliches Umfeld wechseln. Dabei steht die Frage im Mittelpunkt, ob die Anpassung an die neue Umgebung (Adaptionshypothese) oder die Weiterführung erlernter Verhaltensmuster (Sozialisationshypothese) überwiegt. Der Autor untersucht die Ursachen dieser Verhaltensänderungen, wobei neben raumstrukturellen Faktoren und Wohnstandortpräferenzen insbesondere das Erklärungspotential städtischer Mobilitätskulturen identifiziert werden soll. Im Anschluss werden die Ergebnisse mithilfe von multiplen Regressionsmodellen zusammengeführt.

Thomas Klinger analysiert das Verhalten von Menschen, die nach einem Wohnumzug mit einer andersartigen Mobilitätskultur in Kontakt kommen, also etwa aus einem autoorientierten in ein fahrradfreundliches Umfeld wechseln. Dabei steht die Frage im Mittelpunkt, ob die Anpassung an die neue Umgebung (Adaptionshypothese) oder die Weiterführung erlernter Verhaltensmuster (Sozialisationshypothese) überwiegt. Der Autor untersucht die Ursachen dieser Verhaltensänderungen, wobei neben raumstrukturellen Faktoren und Wohnstandortpräferenzen insbesondere das Erklärungspotential städtischer Mobilitätskulturen identifiziert werden soll. Im Anschluss werden die Ergebnisse mithilfe von multiplen Regressionsmodellen zusammengeführt.