Ungeschützte VerkehrsteilnehmerInnen sind einem überproportionalen Unfallrisiko ausgesetzt. Um für diese VerkehrsteilnehmerInnen bestmögliche Vorkehrungen treffen zu können, werden zuverlässige Risikomodelle mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung benötigt. Das Potential, aber auch Limitationen der Integration von Humansensorik-Daten mit heterogenen Datenquellen aus urbanen Datenökosystemen für die Verkehrssicherheitsforschung und speziell für Prognosemodelle von Verkehrsrisiken wurde bislang noch nicht wissenschaftlich erhoben.