В трех вьетнамских городах, в которых проживает более 9 миллионов человек, как мы можем начать определять школьные зоны с самым высоким уровнем риска и детей, которые ежедневно их посещают, чтобы бороться с главным убийцей молодежи — дорожно-транспортными происшествиями. Ответ? Большие данные.

Методология скрининга больших данных, разработанная в рамках проекта AI&Me, позволила провести настольный анализ больших данных для Хошимина, Плейку и Йен Бай. В ходе анализа были определены 106 школ с самым высоким уровнем риска для дальнейшего изучения безопасности дорожного движения и определены приоритеты инвестиций из 1063 проанализированных школ.

Основываясь на результатах, проект будет оценивать безопасность школ, использующих Звездный рейтинг для школ приложение, опробуйте новое приложение YEA для взаимодействия с молодежью с 1800 учащимися, нанося на карту места, где они чувствуют себя в безопасности и небезопасно по дороге в школу, и работайте с лицами, принимающими решения в местных органах власти, над внедрением улучшений инфраструктуры в 18 приоритетных школах.

Источники больших данных становятся все более доступными и позволяют получить представление о широком спектре элементов городской среды, которые могут представлять риск для безопасности дорожного движения. Работа с большими данными для выявления мест с высоким риском — эффективный и действенный способ масштабировать оценки города, региона или страны.

В Методологии использовались источники больших данных, в частности телематические и спутниковые данные, для сбора данных о дорогах, инфраструктуре и социально-демографических характеристиках, а также для выделения школ с высоким уровнем риска, в которых сочетание элементов окружающей среды может представлять риск для учащихся.

Атрибуты были ранжированы по четырем уровням риска, что помогло сэкономить средства и усилия по анализу. Первый уровень включал свободно доступную информацию, и по мере продвижения уровней и сокращения области охвата можно было собирать и анализировать более сложные, дорогостоящие и подробные данные очень целенаправленным образом.

«Этот подход позволил нам понять, как проводился анализ, и использовать имеющиеся большие данные для анализа и сравнения 1063 школ. Это также дало нам возможность отточить и оценить ряд параметров риска в масштабе и на уровне отдельных школ во Вьетнаме», — сказал Питер Джеймисон, управляющий директор компании по анализу данных. Андити.

Развитие уровней и изменения в области анализа — Источник изображений: Anditi и iRAP.

Менеджер проектов AI & Me Шанна Луччеси из International Road Assessment Programme (iRAP) сказал, что, насколько нам известно, впервые была разработана и опробована методология больших данных для оценки риска дорожной инфраструктуры вокруг школ.

«Эти три города сильно различаются по размеру и сложности, что доказывает, насколько гибка Методология для адаптации к различным контекстам», — сказала г-жа Луккези.

«Мы очень рады пилотному запуску программы AI&Me во Вьетнаме, где мы сможем использовать большие данные, чтобы изменить то, как мы думаем, подходим и разрешаем дорожный кризис», — сказал Транг Чыонг, руководитель проекта AI&Me в Фонд AIP.

«Местные органы власти также собирали информацию о погибших пешеходах и количестве студентов. Методология была передана нашим партнерам из местных органов власти и школам во Вьетнаме. Опрос после тренинга показал, что 86% участников сочли методологию скрининга больших данных, представленную на тренинге, полезной или очень полезной для государственных заинтересованных сторон, чтобы упростить выявление сообществ и мест с высоким риском.

«Методология не только выявила интересные идеи для применения во Вьетнаме, она разработана таким образом, чтобы ее можно было масштабировать, передавать, делать доступной и легко применять в любом месте в сочетании с приложением iRAP Star Rating for Schools (SR4S) для уточнения приоритетного списка сайтов для подробного изучения. оценок», — сказала г-жа Луккези.

«Вместе с SR4S этот метод поможет лицам, принимающим решения, сделать эффективный и основанный на фактических данных выбор того, на чем сосредоточить усилия по обеспечению безопасности дорожного движения, связанные с наиболее эффективными и экономически эффективными мерами по спасению детских жизней», — сказала она.

Дорожно-транспортные происшествия непропорционально затрагивают молодых людей, поскольку они являются основной причиной смерти людей в возрасте от 5 до 29 лет во всем мире.

Сочетание небезопасных дорожных условий вблизи школ, особой уязвимости детей и повышенной терпимости молодых водителей к риску подвергает молодежь ежедневному риску дорожно-транспортных травм и смерти.

Приблизительно 500 детей будут умирать на дорогах мира каждый день, и более 10 000 получат серьезные травмы, что чревато огромными экономическими и социальными последствиями для будущих поколений.

Несмотря на эти неприемлемые уровни молодежной травмы, истинный масштаб проблемы часто скрыт от общественного сознания, а также кажется, что она слишком велика, чтобы ее можно было решить.

Г-жа Луккези сказала, что правительствам может быть сложно узнать, с чего начать расставлять приоритеты безопасности и для кого, и решить, на чем сосредоточить инвестиции в модификации дорог или правоприменение.

«Проект Ai&Me интересен не только своим инновационным подходом к работе с большими данными, но и всесторонним участием всех людей, которых он затрагивает и может помочь, — от учащихся до школьных администраторов, представителей местных органов власти, ответственных и уполномоченных принимать инвестиционные решения, и глобальных дорожных эксперты по безопасности и данным с новейшими ноу-хау. Все они объединяются, чтобы защитить самых уязвимых на обочинах школьных дорог и поддержать принятие решений правительством.

«Мы в восторге от методологии больших данных, открытий, которые она выявила, и очень целенаправленных улучшений безопасности дорожного движения, которые она сделает возможными в трех городах. Мы также воодушевлены его глобальным потенциалом сделать школьные поездки более безопасными и наиболее экономичными способами далеко за пределы границ Вьетнама», — сказала г-жа Луккези.

Методология разработана в рамках AI&Me: расширение возможностей молодежи для проекта «Более безопасные дороги» основан Фонд Ботнар а также Фонд FIA, под руководством AIP Foundation и при поддержке iRAP и ANDITI.

Для получения дополнительной информации о методологии загрузите Отчет о методологии больших данных AI&Me здесь.

Он также будет представлен на Международная конференция Walk21 который состоится на следующей неделе с 19 по 23 сентября в Дублине.

Источник изображения заголовка: Vuong Bùi на Pixabay