In drie Vietnamese steden met meer dan 9 miljoen inwoners, hoe kunnen we beginnen met het identificeren van de schoolzones met het hoogste risico en de kinderen die ze dagelijks gebruiken om de belangrijkste doodsoorzaak bij jongeren aan te pakken – verkeersongevallen. Het antwoord? Big Data.
Een Big Data Screening Methodology, ontwikkeld als onderdeel van het AI&Me Project, heeft desktopanalyse van big data voor Ho Chi Minh City, Pleiku en Yen Bai mogelijk gemaakt. De analyse identificeerde de 106 scholen met het hoogste risico voor verder veiligheidsonderzoek op de weg en prioriteerde investeringen uit een totaal van 1.063 geanalyseerde scholen.
Met de bevindingen als leidraad zal het project de veiligheid van de scholen beoordelen met behulp van de Sterbeoordeling voor scholen pilot een nieuwe YEA-app voor jongerenbetrokkenheid met 1.800 studenten die in kaart brengen waar ze zich veilig en onveilig voelen op weg naar school, en werk met lokale beleidsmakers om infrastructuurverbeteringen door te voeren op 18 prioriteitsscholen.
Big data-bronnen worden steeds gemakkelijker beschikbaar en bieden inzichten in een breed scala aan stedelijke omgevingselementen die een risico voor de verkeersveiligheid kunnen vormen. Het werken met big data om risicovolle locaties te identificeren, is een efficiënte en effectieve manier om stad-, regio- of landelijke evaluaties op te schalen.
De gebruikte methodologie maakte gebruik van big data-bronnen, met name telematica- en satellietgegevens, om weg-, infrastructuur- en sociodemografische kenmerken te verzamelen en risicovolle scholen te signaleren waar de combinatie van omgevingsfactoren een risico kan vormen voor leerlingen.
De attributen werden gerangschikt op basis van hun risico in vier niveaus, een aanpak die hielp bij het besparen van kosten en analyse-inspanningen. Niveau één omvatte vrij beschikbare informatie en, naarmate de niveaus vorderden en het toepassingsgebied verkleinde, kon complexere, kostbare en gedetailleerdere data op een zeer gerichte manier worden verzameld en geanalyseerd.
“Met deze aanpak konden we de analyse inrichten en putten uit beschikbare big data om 1.063 scholen te analyseren en vergelijken. Het gaf ons ook de mogelijkheid om een reeks risicoparameters op schaal en op het niveau van individuele scholen in heel Vietnam te focussen en te beoordelen”, aldus Peter Jamieson, algemeen directeur van datanalytisch bedrijf., En dat.
Vordering in de niveaus en veranderingen in de reikwijdte van de analyse – Bron afbeeldingen: Anditi en iRAP
AI&Me; Projectmanager Shanna Lucchesi van International Road Assessment Programme (iRAP) zei dat, naar onze beste weten, dit de eerste keer is dat een big data-methodologie is ontwikkeld en getest om het risico van wegeninfrastructuur rond scholen te beoordelen.
“De drie steden zijn heel verschillend qua grootte en complexiteit, wat bewijst hoe flexibel de Methodologie is om zich aan te passen aan verschillende contexten,” zei mevrouw Lucchesi.
“”We zijn verheugd om het AI&Me-programma te piloteren in Vietnam, waar we big data zullen gebruiken om onze manier van denken over, aanpakken en oplossen van de verkeerscrisis te veranderen", aldus Trang Truong, de AI&Me Project Manager voor AIP Foundation.
“De lokale overheidsinstanties hebben ook gegevens verzameld over dodelijke ongevallen onder voetgangers en het aantal leerlingen. De methodologie werd gedeeld met onze lokale overheidspartners en scholen in Vietnam. Uit de enquête na afloop van de training bleek dat 86% van de deelnemers de tijdens de training gepresenteerde Big Data Screening-methodologie nuttig of zeer nuttig vonden voor belanghebbenden bij de overheid om gemeenschappen en locaties met een hoog risico gemakkelijker te identificeren.
“De methodologie heeft niet alleen interessante inzichten opgeleverd voor toepassing in Vietnam, maar is ook zo ontworpen dat ze schaalbaar, overdraagbaar, betaalbaar en overal eenvoudig toe te passen is, in combinatie met de iRAP Star Rating for Schools (SR4S)-app, om een prioriteitenlijst van locaties voor gedetailleerde beoordelingen te verfijnen,“ aldus mevrouw Lucchesi.
“Samen met SR4S zal de methode besluitvormers helpen effectieve en op bewijs gebaseerde keuzes te maken waar ze verkeersveiligheidsinspanningen op zullen richten, gekoppeld aan de meest impactvolle en meest kosteneffectieve interventies om kinderlevens te redden,” zei ze.
Verkeersongevallen treffen jonge mensen onevenredig zwaar, aangezien het wereldwijd de belangrijkste doodsoorzaak is voor mensen van 5-29 jaar.
De combinatie van onveilige wegomstandigheden nabij scholen, de bijzondere kwetsbaarheid van kinderen en de verhoogde risicotolerantie van jonge bestuurders, stelt jongeren dagelijks bloot aan het risico op verkeersongevallen en -doden.
Naar schatting zullen elke dag 500 kinderen omkomen in het verkeer op wereldwijde wegen, en meer dan 10.000 zullen levensveranderende verwondingen oplopen, met enorme economische en sociale implicaties voor toekomstige generaties.
Ondanks deze onacceptabele niveaus van jeugdtrauma, blijft de ware omvang van het probleem vaak verborgen voor het gemeenschapsbewustzijn, terwijl het ook te groot aanvoelt om aan te pakken.
Mevrouw Lucchesi zei dat het overweldigend kan zijn voor overheden om te weten waar ze moeten beginnen met het prioriteren van veiligheid en voor wie, en te beslissen waar ze moeten investeren in wegaanpassingen of handhaving.
“Het Ai&Me Project is spannend, niet alleen vanwege de innovatieve big data-aanpak, maar ook vanwege de volledige betrokkenheid van alle belanghebbenden en degenen die kunnen helpen, van studenten tot schoolbestuurders, vertegenwoordigers van lokale overheden die verantwoordelijk en bevoegd zijn om investeringsbeslissingen te nemen, en internationale experts op het gebied van verkeersveiligheid en data met de nieuwste knowhow. Ze komen allemaal samen om de meest kwetsbaren langs schoolwegen te beschermen en de besluitvorming van de overheid te ondersteunen.
“We zijn enthousiast over de Big Data Methodologie, de inzichten die deze heeft onthuld en de zeer gerichte verkeersveiligheidsverbeteringen die deze mogelijk zal maken in de drie steden. We zijn ook enthousiast over het wereldwijde potentieel ervan om schoolroutes veiliger te maken op de meest kosteneffectieve manier, ver buiten de grenzen van Vietnam,” zei Ms Lucchesi.
De Methodologie is ontwikkeld als onderdeel van de AI&Jij: Jongeren Sterker maken voor Veiliger Verkeer Project opgericht door Stichting Botnar en FIA Stichting, onder leiding van de AIP Foundation en ondersteund door iRAP en ANDITI.
Voor meer informatie over de Methodologie, download de AI&Me Rapport Methodologie Grote Gegevens hier.
Het zal ook worden gepresenteerd op de Internationale Walk21 Conferentie zal volgende week gehouden worden van 19-23 september in Dublin.
Bron van de headerafbeelding: Vuong Bùi op Pixabay