Examining the Associations between Visual and Non-Visual Elements and Cyclists' Route Choices for Various Trip Purposes
Dit artikel onderzoekt hoe visuele en niet-visuele factoren van de gebouwde omgeving de routekeuzes van fietsers voor verschillende reisdoeleinden in Montreal beïnvloeden, waarbij wordt onthuld dat toegenomen groen en lagere motoriseringsniveaus de beslissingen voor actieve transporten aanzienlijk beïnvloeden en inzichten bieden voor de planning van stedelijke infrastructuur.
Oorspronkelijk artikel gelicentieerd onder CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dit is een AI-gegenereerde uitleg van het onderstaande artikel. Het is niet geschreven of goedgekeurd door de auteurs. Raadpleeg het oorspronkelijke artikel voor technische nauwkeurigheid. Lees de volledige disclaimer
Stel je voor dat je een stadsplanner bent die probeert een betere wereld te bouwen voor mensen op twee wielen. Je weet dat hoe een stad eruitziet en aanvoelt ertoe doet, maar je hebt vooral gegokt naar wat een fietser gelukkig maakt. Dit artikel duikt in een specifiek hoekje van de wetenschap genaamd urban analytics, wat in feite het gebruik van enorme hoeveelheden data is om stedelijke puzzels op te lossen. Om dit onderzoek te begrijpen, moet je twee belangrijke dingen weten: GPS-trajecten, die als digitale kruimelpaden zijn die mensen achterlaten terwijl ze rondbewegen, en Street View Imagery, wat simpelweg foto's zijn die vanuit auto's zijn genomen waardoor computers kunnen "zien" hoe een straat eruitziet (zoals hoeveel groen er is of hoeveel auto's er geparkeerd staan). Waarom geeft iemand daarom? Omdat als we precies begrijpen waarom mensen voor de ene straat dan weer de andere kiezen, we veiligere, groenere en leukere steden kunnen bouwen die iedereen aanmoedigen om de fiets te pakken in plaats van de auto.
Laten we nu kijken naar wat de onderzoekers daadwerkelijk hebben gedaan. Ze gedroegen zich als detectives in Montreal, Canada, een stad die bekendstaat als vrij fietsvriendelijk. Ze verzamelden een enorme berg data van echte fietsers die tussen 2013 en 2015 een app gebruikten. Maar hier komt de twist: ze keken niet alleen naar de wegen; ze keken naar waarom de mensen aan het fietsen waren. Waren ze onderweg naar hun werk? Naar de sportschool? Of hadden ze gewoon plezier op een zaterdag? Het team vergeleken de werkelijke paden die deze fietsers namen met het wiskundig "kortste" pad dat een computer zou hebben gekozen. Ze gebruikten ook een superintelligent computerprogramma (een type deep learning) om straatfoto's te analyseren, waarbij ze pixels telden om zaken te meten zoals hoeveel lucht er zichtbaar was, hoeveel bomen er waren en hoeveel auto's het uitzicht blokkeerden.
De studie toonde aan dat fietsers niet zomaar robots zijn die van punt A naar punt B proberen te gaan zo snel mogelijk. Sterker nog, ze nemen vaak een omweg! De onderzoekers ontdekten dat het "waarom" van een rit de "hoe" van de route verandert. Bijvoorbeeld, als iemand naar het werk pendelt, kan diegene een iets langere route nemen door buurten met hogere huizenprijzen, misschien omdat die gebieden veiliger of mooier aanvoelen. Maar als iemand fietst voor sport of lichaamsbeweging, is diegene veel eerder geneigd om van de kortste route af te wijken om routes te vinden met meer groen, meer voetpaden en minder auto's. Het is als kiezen tussen een rechte, saaie gang en een kronkelend tuinpad; voor een workout is het tuinpad de winnaar.
De data suggereren dat visuele factoren enorm belangrijk zijn. Fietsers geven consequent de voorkeur aan straten die er groener uitzien en meer "actieve mobiliteit" hebben (wat betekent dat er andere mensen wandelen of fietsen) en minder "motorisering" (auto's, vrachtwagens en bussen). Zelfs als een route langer is, lijken fietsers bereid om die te nemen als het natuurlijker voelt en minder als een file. Interessant genoeg toonde de studie aan dat zaken zoals de temperatuur van de dag of de helling van de heuvel geen invloed hadden op waarom mensen fietsten, maar wel op de routekeuzes van sportieve fietsers specif. De auteurs suggereren dat, hoewel we niet kunnen zeggen dat deze bevindingen een perfecte natuurwet zijn, de patronen sterk genoeg zijn om ons te vertellen dat als we meer mensen op de fiets willen krijgen, we straten moeten ontwerpen die uitnodigend ogen en aanvoelen, niet alleen efficiënt.
Kortom, dit artikel suggereert dat om mensen te laten fietsen, we niet alleen het kortste pad moeten bouwen. We moeten het mooiste pad bouwen. Door meer bomen, minder auto's en meer mensen die van de straat genieten toe te voegen, kunnen we een saaie rit of een snelle boodschap veranderen in een reis waar mensen echt van willen genieten. De onderzoekers geven toe dat hun data wat vage randjes hadden omdat ze afkomstig waren uit overheidsregisters en oudere straatfoto's, maar het volume van de data was zo groot dat de patronen die ze vonden betrouwbaar lijken. Ze hopen dat navigatie-apps in de toekomst dit soort denken kunnen gebruiken om routes voor te stellen die niet alleen de snelste zijn, maar ook de meest plezierige, wat helpt bij het bouwen van steden waar fietsen voelt als een traktatie in plaats van een taak.
Verdrinkt u in papers in uw vakgebied?
Ontvang dagelijkse digests van de nieuwste papers die bij uw onderzoekswoorden passen — met technische samenvattingen, in uw taal.