Hoe fietsers Amsterdam beoordelen

Met het project Ping if you care heeft de gemeente Amsterdam ongeveer dertig duizend meldingen van fietsers verzameld. Deelnemers hadden een knop op hun stuur waarmee ze een melding konden doen over de kwaliteit van hun fietsroute. Via de gps van hun telefoon werd daar een locatie aan gekoppeld en achteraf konden ze online het onderwerp van de melding toevoegen.

De gemeente gebruikt de meldingen om verbeteringen door te voeren, zoals een betere afstelling van verkeerslichten. Het project heeft een interessante dataset opgeleverd en voor de Fietsersbond mocht ik een verkennende analyse maken. Wel met een aantal slagen om de arm (zie onderaan het artikel).

Ik heb een kaartje gemaakt waar je, per onderwerp, de spreiding van meldingen over de stad kan zien. Op dat kaartje zie je bijvoorbeeld dat attractive / atmospheric areas, niet heel verassend, vooral in parken en langs het water te vinden zijn. Maar over sommige onderwerpen zijn zoveel meldingen gedaan dat je door de bomen het bos niet meer ziet. Ik ben daarom op zoek gegaan naar manieren om toch een patroon uit deze meldingen te kunnen halen.

Moeilijke kruisingen

Een voorbeeld zijn onoverzichtelijke of ingewikkelde kruispunten (limited overview en complicated crossing / intersection). Ik heb meldingen over deze onderwerpen geclusterd door een melding te nemen; vervolgens alle meldingen binnen 20 meter op te zoeken; voor die meldingen ook weer alle meldingen binnen 20 meter op te zoeken, etcetera. Op de kaart hieronder zie je alle clusters meer dan 15 meldingen. De grijze cirkels laten zien waar de grootste clusters zijn.

Er zijn veel meldingen bij wegen met veel autoverkeer, zoals de Stadhouderskade; op plekken waar rechtdoorgaand en afslaand verkeer in de knoop raken, zoals de oostkant van de Nieuwe Amstelbrug; en bij het Haarlemmermeercircuit, waar een omstreden herinrichting voor veel klachten zorgde.

Lang rood bij verkeerslicht

Op dezelfde manier heb ik een kaartje gemaakt over verkeerslichten waar je lang moet wachten ([too] long waiting time at traffic lights).

Als je inzoomt zie je dat sommige meldingen naast de rijweg en soms zelfs in het water terecht zijn gekomen. Dat is niet zo raar, want de locatiebepaling van een telefoon is niet heel perfect. Mede hierdoor is het niet altijd mogelijk om te bepalen over welk stoplicht een melding gaat. Bij de ingang van het Vondelpark gaan de meeste meldingen waarschijnlijk over het oversteken van de Stadhouderskade, maar sommige lijken over de kruising met de Hobbemastraat te gaan.

Verder valt op dat de meldingen gepositioneerd zijn op een aantal horizontale lijnen. Dit heeft waarschijnlijk een praktische oorzaak: de coördinaten lijken opgeslagen te zijn in velden met ruimte voor 6 cijfers. De waarden voor longitude liggen in Amsterdam rond 4,9. Met één cijfer voor de komma is er ruimte voor 5 decimalen en daarmee een vrij precieze positie op de x-as. De waarde voor latitude ligt in Amsterdam rond de 52,4; met twee cijfers voor de komma is er ruimte voor slechts 4 decimalen. In praktische termen betekent dat dat de posities op de y-as zijn afgerond op eenheden van ruim 10 meter.

Slecht wegdek

De methode die ik hierboven heb gebruikt is geschikt om clusters rond een bepaald punt zoals een kruispunt te analyseren, maar minder geschikt om meldingen te analyseren die te maken hebben met een weg of weggedeelte. In zulke situaties kan je kiezen voor een andere aanpak, waarbij meldingen worden gekoppeld aan wegen (dat is overigens minder eenvoudig dan het klinkt). Het stratennetwerk dat ik heb gebruikt is gebaseerd op Open Street Map. Om praktische redenen heb ik alle weggedeelten (ways) met dezelfde naam samengevoegd.

Het kaartje hieronder laat meldingen zien over slecht wegdek (bad road surface). Ik heb gefilterd op meldingen die zijn gekoppeld aan wegen met meer dan 10 meldingen en meer dan 5 meldingen per kilometer. Een gevolg van deze werkwijze is dat lange straten makkelijker worden geselecteerd. Een alternatief zou zijn om alleen naar het aantal meldingen per kilometer te kijken, maar dan zouden korte straten met slechts enkele meldingen ook worden geselecteerd.

Het is nog steeds best een drukke kaart, maar een stuk overzichtelijker dan wanneer je alle meldingen over dit onderwerp laat zien.

Snorfiets

Met dezelfde methode heb ik concentraties van meldingen over snorfietsen op het fietspad in kaart gebracht (conflict moped on cycle path).

Klachten over snorfietsen lijken veel voor te komen op doorgaande routes, al zal dat deels te maken hebben met het hierboven genoemde punt dat lange straten makkelijker door de selectie komen. Straks meer over de snorfiets.

Lekker doorfietsen

Met het project Ping if you care zijn niet alleen klachten verzameld, maar ook positieve ervaringen. Het kaartje hieronder laat routes zien waar je lekker kan doorfietsen (pleasant continued cycling (no stopping) en broad spacious cycle path).

Volgens de deelnemers kan je lekker doorfietsen in parken, langs het water en over de Sarphatistraat, waar een fietsstraat is aangelegd.

Meer over de snorfiets

Je kan de gegevens ook gebruiken om ontwikkelingen te analyseren. Dat is met name interessant bij de klachten over snorfietsen op het fietspad. Tijdens de periode waarin de pings zijn verzameld is een nieuwe regeling van kracht geworden waardoor veel fietspaden niet meer gebruikt mogen worden door snorfietsers. Hieronder zie je de ontwikkeling van het aandeel pings over snorfietsen.

De maatregel is ingevoerd op maandag 8 april, dat was het begin van week 15. Vanaf dat moment is er meteen een flinke toename van het aandeel klachten over snorfietsen. In die periode waren er veel snorfietsers die de nieuwe regel negeerden, wat voor irritatie zorgde.

Niet alle fietspaden zijn voortaan snorfietsvrij en zijn er ook flink wat meldingen over snorfietsen gedaan op wegen zonder apart fietspad. De grafiek hieronder laat meldingen over snorfietsen zien op fietspaden die vanaf 8 april snorfietsvrij zouden moeten zijn, als aandeel van alle meldingen over snorfietsen.

Hier is het beeld minder duidelijk, maar vanaf 8 april lijken klachten over snorfietsen vaker betrekking te hebben op fietspaden die vanaf dat moment snorfietsvrij hadden moeten zijn.

Zelf verkennen

Hierboven verwees ik al naar een kaart waar je alle meldingen over een onderwerp kan bekijken.

Daarnaast heb ik een variant gemaakt waarbij je eerst bepaalde routes kan kiezen en daarna een categorie meldingen. Voor auto, bus, fiets, tram en voetgangers kan je het hoofdnet (blauw), het plusnet (groen) en eventueel de corridor (zwart) laten zien. Als je SNOR selecteert dan krijg je het snorfietsregime per 8 april te zien: fietspaden waar de snorfiets op de rijbaan moet (blauw), fietspaden waar snorfietsen moeten omrijden (oranje) en fietspaden waar snorfietsen nog steeds mogen rijden (groen). Je kan bijvoorbeeld de SNOR-routes als ondergrond gebruiken en dan meldingen selecteren over conflict moped on cycle path.

Er is ook een officiële website waar je de resultaten van Ping if you care kan bekijken. Deze biedt weer andere mogelijkheden om gegevens te analyseren.

Slag om de arm

• Deelnemers zijn waarschijnlijk niet helemaal representatief voor ‘de’ Amsterdamse fietser. Zo lijken de hoogste en laagste leeftijdsgroepen ondervertegenwoordigd te zijn, terwijl zij misschien wel specifieke knelpunten ervaren bij het fietsen door Amsterdam.
• De locatiebepaling met een mobiele telefoon heeft een foutmarge.
• Als er ergens veel klachten zijn, kan dat verschillende dingen betekenen. Misschien is het probleem heel irritant. Misschien komen er veel fietsers langs de locatie. Of misschien niet zoveel fietsers, maar wel relatief veel fietsers met een pingknop. Of misschien heeft één persoon een serie meldingen over hetzelfde onderwerp gedaan.
• Bij het analyseren van de gegevens heb ik keuzes gemaakt, bijvoorbeeld over drempelwaarden voor afstanden. Andere keuzes zouden misschien tot enigszins afwijkende resultaten hebben geleid.

Code

De Engelstalige versie van dit artikel bevat voorbeelden van Pythoncode voor het analyseren van de pings.