Objective and subjective safety mapping for urban cyclists

Miguel Nobre da Costa

Informações chave

Autores:

Miguel Nobre da Costa (Miguel Nobre da Costa)

Orientadores:

Filipe Manuel Mercier Vilaça e Moura (Filipe Manuel Mercier Vilaça e Moura), Manuel Ricardo de Almeida Rodrigues Marques (Manuel Ricardo de Almeida Rodrigues Marques), Carlos Miguel Lima de Azevedo (Carlos Miguel Lima de Azevedo)

Publicado em

25/03/2024

Resumo

Muitas cidades procuram mudar os seus sistemas de transportes para alternativas mais sustentáveis. A utilização da bicicleta como modo de transporte é fundamental nesta mudança. No entanto, os ciclistas estão expostos a inúmeras circunstâncias ou ambientes perigosos e às perceções desses mesmos riscos. Assim, a análise da segurança ciclável é fundamental para aumentar e melhorar a utilização da bicicleta como modo de transporte e reduzir o risco daqueles que a utilizam. A presente tese aprofunda esta questão, analisando os efeitos do ambiente urbano na segurança dos velocípedes. Esta tese utiliza uma nova abordagem baseada em soluções e ferramentas mais escaláveis para analisar três componentes da segurança ciclável: segurança objetiva (analisando acidentes de bicicleta e a gravidade dos mesmos), segurança subjetiva (explorando as perceções desses acidentes) e a relação entre as duas. O seu principal objetivo é “Combinar dados geográficos oficiais e dados abertos para identificar, compreender e elaborar recomendações de forma automática e contínua para melhorar a segurança ciclável urbana objetiva e subjetiva”. As diferentes análises exploraram um vasto leque de metodologias que recorrem a métodos tradicionais e a novos métodos de aprendizagem automática para descobrir efeitos entre elementos urbanos, tipologias de ambiente construído, fatores de risco e acidentes de bicicleta ou as perceções desses acidentes. Em suma, os resultados obtidos destacam a capacidade de captar a heterogeneidade em diferentes contextos urbanos, o que permite conceber intervenções para certas situações ou recomendações que permitam a minimização de risco ciclável. Além disso, esta abordagem facilita uma avaliação contínua e eficiente de ambientes cicláveis em diferentes locais com uma quantidade crescente de dados abertos. Na prática, investigadores, planeadores urbanos e autoridades podem utilizar estas metodologias para monitorizar e identificar características urbanas que aumentam ou diminuem a segurança dos velocípedes em diferentes níveis e em diferentes escalas. Today, cities are seeking to transition to more sustainable transportation modes. Cycling is critical in this shift, including first-and-last-mile links to transit. However, cyclists are exposed to many hazardous circumstances or environments (which can result in accidents, injuries, and deaths), and are exposed to the perceptions of such risks. Thus, analyzing cyclists’ safety is critical for planners and decision- makers to improve cycling uptake and reduce the risk of those who cycle. This thesis explores cycling safety and, more specifically, the effects of the urban environment on cyclists’ safety. It uses a new framework based on scalable solutions and tools to analyze three components of cycling safety: objective safety (analyzing cycling accidents and their outcomes), subjective safety (exploring perceptions of cycling accidents), and the relation between the two. Its main objective is to “Combine authoritative and volunteered geographical data to automatically and continuously identify, understand, and draw recommendations to improve urban objective and subjective cycling safety.” Analyses explored a broad range of methodologies that make use of traditional methods and newer machine learning endeavors to uncover complex relations between urban elements, various built environment typologies, other risk factors and cycling accidents or perceptions of such accidents. Ultimately, the findings highlight the ability to capture heterogeneity in different urban settings, which allows for more direct countermeasures to risky situations or policies to be designed, simulated, and targeted. Additionally, results showed how such an approach facilitates the continuous assessment of changing cycling environments and its use in efficiently assessing different locations with the growing amount of openly available data. In practice, researchers, urban planners, and authorities can employ such methods to actively monitor and identify urban characteristics that either increase or decrease cycling safety at both a micro and macro level.