Urban Mobility Lab: benut databerg

zondag 21 juni 2015
timer 4 min

CROW-KpVV hield op 28 mei in Utrecht de eerste landelijke kennisdag over het benutten van data in het openbaar vervoer. Het delen van data levert veel op, maar is nog geen gemeengoed.

Tijdens de bijeenkomst stond onder andere het Urban Mobility Lab in de schijnwerpers: een proeftuin vol data over vervoerpatronen in Amsterdam. Daar leren studenten en onderzoekers de kracht van het bewerken, combineren en visualiseren van data voor beter ov. Want dat dit relatief jonge vakgebied baat heeft bij kennis- en vaardigheidsontwikkeling in de breedte was ook één van de conclusies van de CROW-KpVV-middag.

Het Urban Mobility Lab is een project van de derde (en jongste) universiteit van onze hoofdstad: het Amsterdam Institute voor Advanced Metropolitan Solutions (AMS). Het AMS is een initiatief van de gemeente Amsterdam in samenwerking met de TU Delft, Universiteit Wageningen en het beroemde Massachusetts Institute for Technology (MIT) uit Boston, en is gericht op (groot)stedelijke issues zoals energie, voedsel, water en mobiliteit.

Het Urban Mobility Lab verzamelt zoveel mogelijk data over voetgangers, fietsers, autoverplaatsingen en ov. Multimodaal dus. Belangrijk doel is het interpreteren van data en kennis ontwikkelen over ons mobiliteitsgedrag. Waarom kiezen mensen voor de auto of de fiets? Welke variabelen spelen een rol bij routekeuze binnen het ov? Hoe werkt de keten fiets-ov? Hoe gedragen mensen zich als ze naar hun werk gaan, of een evenement bezoeken? Welke keuzes maak je bij omleidingen of verstoringen? Na deze belangrijke stap volgt theorievorming en modellering: hoe kunnen we ons gedrag (wiskundig) beschrijven en modelleren ter vereenvoudiging van de complexe werkelijkheid?

Uiteraard ontwikkelt het Urban Mobility Lab geen alwetende glazen bol. Helaas niet. Steeds realistischere what-if-analyses levert het lab wel. Wat gebeurt er als we een bus vervangen door een tram of andersom? Wat als we nieuwe lijnen aanleggen of lijnen opheffen? Wat is de invloed van de automatische auto op ov- en fietsgebruik? Via scenario’s en varianten krijgen plannen- en beleidsmakers steeds scherper zicht op te verwachte effecten, zoals kosten en (maatschappelijke) baten.

Vooral wat betreft die baten is er nog veel te winnen. In veel ov-projecten krijgen baten op het gebied van economie, stedelijke kwaliteit, gelijkheid, milieu- en kwaliteitsaspecten als comfort en betrouwbaarheid te weinig aandacht. Met gegevens uit de praktijk willen de onderzoekers laten zien hoe wél grip te krijgen op dit soort criteria.

Urban Mobility LabTriple event
De eerste pilot is de analyse van een Triple Event bij het ArenA-gebied. Dat is een dag waar het maximale wordt gevergd van het mobiliteitssysteem: ArenA, Ziggo Dome en Heineken Music Hall hebben dan alle drie op dezelfde dag/avond een grote publiekstrekker. 28 maart was zo’n dag met Nederland-Turkije, Holland zingt Hazes en Zsa Su! tegelijk geprogrammeerd. Hoe zien de ov-, fiets-, auto- en loopstromen er dan uit?

De TU Delft voerde onder andere metingen uit van loopstromen tussen de stations en parkeerplaatsen en deze locaties. Op basis van anonieme OV-chipkaartdata visualiseerden we de reizigersstromen. Waar komen de bezoekers vandaan, hoe laat arriveren ze? GOVI, Flickr en allerlei parkeer- en autodata zijn ook beschikbaar voor analyses. Want juist de combinatie van data levert naar verwachting de grootste eye-openers.

Zelf aan de slag
Op het CROW-KpVV-seminar gingen de deelnemers ook zelf aan de slag. In een verdiepende sessie stonden de uitdagingen binnen de ov-sector centraal: bezuiniging, drukte, reizigerswaardering. Met name het kennen van de (toekomstige) klant en zijn mobiliteitsbehoeften bleken belangrijke wensen van zowel vervoerders als decentrale overheden. Samen met de onderzoekers van het Urban Mobility Lab gingen de deelnemers vervolgens op zoek naar de databronnen die nu al beschikbaar zijn.

GOVI-data genereert inzicht in de huidige operationele kwaliteit. De Klantenbarometer en mobiliteitspanels zijn bronnen voor de beleefde kwaliteit. Door deze bronnen te combineren ontstaat extra inzicht. Hetzelfde geldt voor reisgedrag. De chipkaart is een mooie bron voor vertoond reisgedrag. Inzicht in de potentie van reisgedrag en de verhouding ten opzichte van andere vervoerwijzen vergt een extra databron: gsm-data bijvoorbeeld.

Kennis delen
De bijeenkomst maakte duidelijk dat data aan de basis staan van beter ov. Samenwerking tussen vervoerders en overheden op het gebied van het benutten van data is nog niet vanzelfsprekend en gaat soms gepaard met wederzijds wantrouwen. Dat komt door verschillen in kennis, vaardigheden en beschikbaarheid van data tussen beide ketenpartners. Gezamenlijke kennisontwikkeling en -deling moet dat oplossen. Dat is precies waarmee CROW-KpVV op 28 mei is begonnen. En daar gaan we mee door!

Niels van Oort is assistant-professor OV aan de TU Delft en adviseur bij Goudappel Coffeng

Foto boven: Visualisatie van de reizigersstromen voor het Triple Event, samen met GVB.

Reactie toevoegen

Beperkte HTML

  • Toegelaten HTML-tags: <a href hreflang> <em> <strong> <cite> <blockquote cite> <code> <ul type> <ol start type> <li> <dl> <dt> <dd> <h2 id> <h3 id> <h4 id> <h5 id> <h6 id>
  • Regels en alinea's worden automatisch gesplitst.
  • Web- en e-mailadressen worden automatisch naar links omgezet.
  • Lazy-loading is enabled for both <img> and <iframe> tags. If you want certain elements skip lazy-loading, add no-b-lazy class name.