Examiner les perceptions de sécurité dans les environnements de cyclisme
L'étude analyse comment les environnements de vélo influencent les perceptions de sécurité et les habitudes de cyclisme.
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Table des matières
- L'Importance de la Sécurité perçue en Vélo
- Recherche Actuelle et Méthodes
- Comparaisons d'Images par Paires
- Le Processus de Sondage
- Analyser les Scores de Sécurité Perçue
- Classification des Environnements
- Résultats et Conclusions
- L'Impact des Perceptions de Sécurité
- Directions Futures
- Conclusion
- Source originale
- Liens de référence
De nombreuses villes essaient de passer à des moyens de transport plus durables. Le vélo joue un rôle important dans ce changement, surtout pour les trajets courts et pour rejoindre les transports en commun. Pourtant, si les gens pensent que faire du vélo est dangereux, ils choisiront probablement d'autres moyens de transport. Cette étude examine comment mesurer et analyser les sentiments des gens sur la sécurité à vélo et comment l'environnement environnant influence ces sentiments.
Sécurité perçue en Vélo
L'Importance de laFaire du vélo a plein d'avantages, comme des améliorations de santé, des avantages économiques et une réduction des émissions de carbone. Cependant, le nombre de cyclistes reste bas dans certaines zones. Des facteurs comme les collines raides, le manque de pistes cyclables appropriées et le stationnement insuffisant peuvent décourager le vélo. Mais la principale raison pour laquelle les gens évitent de faire du vélo, c'est les préoccupations de sécurité. Si quelqu'un ne se sent pas en sécurité en faisant du vélo, il est probable qu'il choisisse un autre moyen de transport.
Pour les villes qui veulent encourager plus de personnes à faire du vélo, il est important de connaître les facteurs qui influencent la perception de la sécurité en vélo. La recherche sur la sécurité perçue en vélo regarde comment les individus vivent le risque d'accidents en pédalant. Cela inclut la compréhension des peurs et des préoccupations qui pourraient affecter la volonté d'une personne de faire du vélo.
Recherche Actuelle et Méthodes
Les méthodes de recherche traditionnelles dans ce domaine impliquent souvent des enquêtes ou des interviews juste après une balade. Bien que ces méthodes offrent des informations précieuses, elles peuvent être longues et coûteuses. Cela limite la capacité à collecter des données sur le long terme ou à comparer les résultats à différents endroits.
De nouvelles méthodes ont vu le jour. Par exemple, des études récentes ont utilisé des images d'environnements cyclables pour recueillir des informations plus vastes sur les perceptions des gens. C'est là que l'idée de comparaisons d'images par paires entre en jeu.
Comparaisons d'Images par Paires
Dans cette étude, les répondants voient deux environnements cyclables et doivent dire lequel leur semble plus sûr. Cette méthode est plus facile à comprendre pour les participants par rapport aux échelles de notation traditionnelles, ce qui la rend idéale pour ceux qui ne sont pas familiers avec le sujet.
L'utilisation d'images permet aux chercheurs d'analyser comment différentes caractéristiques d'un environnement influencent les perceptions de sécurité. L'objectif est d'évaluer les perceptions de sécurité à vélo en utilisant cette méthode de comparaison visuelle simple.
Le Processus de Sondage
Pour collecter des données, un sondage en deux parties a été créé. La première partie recueille des informations sur les habitudes de vélo des répondants. La deuxième partie utilise des comparaisons d'images par paires, montrant des images de différents environnements cyclables. Les répondants choisissent l'image qu'ils jugent la plus sûre pour faire du vélo.
Le sondage a été créé avec soin et comprend une variété d'environnements urbains pour le vélo, allant de ceux avec des pistes cyclables dédiées à des zones à circulation mixte. Au total, 4 481 images ont été recueillies à partir de sources de vues de rue. Chaque paire d'images a été soigneusement sélectionnée pour garantir une comparaison équitable, et chaque répondant a répondu à un nombre défini de paires.
Analyser les Scores de Sécurité Perçue
Une fois le sondage terminé, différentes méthodes sont utilisées pour analyser les réponses. Ce processus aide à identifier quels environnements cyclables sont perçus comme sûrs ou dangereux en fonction des images.
Différentes Méthodes de Calcul
Plusieurs méthodes ont été utilisées pour calculer les scores de sécurité perçue à partir des données du sondage :
Évaluation Elo : Cette méthode met à jour le score de chaque image en fonction des comparaisons avec d'autres images.
TrueSkill : Un cadre bayésien, cette méthode modélise le score de chaque image comme une variable aléatoire et le met à jour après chaque comparaison.
Optimisation Convexe : Cette méthode résout un problème pour trouver les meilleurs scores pour les images en fonction des résultats des comparaisons par paires.
Processus Gaussien : Ici, les scores sont modélisés par un processus gaussien qui utilise la dynamique des données des comparaisons par paires.
Classement Spectral de Luce : Cette méthode traite les comparaisons comme un graphe et attribue des scores aux images en fonction du nombre de paires qu'elles ont gagnées ou perdues.
Chaque méthode offre une approche différente pour comprendre la sécurité perçue. En comparant ces modèles, les chercheurs peuvent trouver le moyen le plus efficace d'évaluer les environnements cyclables.
Classification des Environnements
Après avoir noté les environnements cyclables, l'étape suivante consiste à les classer comme sûrs ou dangereux. Cette classification aide les urbanistes à comprendre quelles caractéristiques influencent la perception de la sécurité à vélo.
Pour atteindre cette classification, une technique d'apprentissage automatique appelée eXtreme Gradient Boosting Tree (XGBoost) est utilisée. Cette méthode puissante aide à prédire si un environnement est perçu comme sûr ou dangereux en fonction de ses caractéristiques.
Résultats et Conclusions
L'analyse a révélé de fortes tendances dans la manière dont les différents environnements étaient perçus. Les environnements avec plus de voitures avaient tendance à être notés plus bas en sécurité perçue, tandis que ceux avec des pistes cyclables dédiées recevaient des scores plus élevés. Ces résultats s'alignent avec les recherches existantes qui soulignent l'infrastructure cyclable claire comme un facteur clé pour promouvoir la sécurité.
Analyse Détailée des Résultats
En examinant des images spécifiques, certaines avaient des scores de sécurité nettement plus bas à cause de la présence de voitures garées ou d'intersections animées. À l'inverse, les images avec des chemins cyclables clairs et peu de circulation étaient perçues comme beaucoup plus sûres. Cela indique une relation claire entre la configuration physique des environnements routiers et la sécurité ressentie par les cyclistes.
L'Impact des Perceptions de Sécurité
La recherche met en avant le rôle important que jouent les perceptions de sécurité en vélo. Si les gens ne se sentent pas en sécurité, ils sont moins susceptibles de faire du vélo. Donc, comprendre ce qui influence ces sentiments est crucial pour les villes qui cherchent à augmenter le nombre de cyclistes.
Directions Futures
Cette étude pose les bases pour des recherches futures. Une direction potentielle est d'analyser plus en profondeur les caractéristiques des images. En utilisant des outils avancés comme la reconnaissance d'image, les chercheurs peuvent déterminer quelles caractéristiques spécifiques pourraient contribuer à une perception de sécurité, éliminant ainsi le besoin de comparaison directe.
Une autre voie est d'examiner comment différents groupes de personnes perçoivent la sécurité différemment. Comprendre les besoins des différents profils de cyclistes peut aider à adapter les stratégies pour promouvoir le vélo plus efficacement.
Conclusion
En conclusion, ce travail offre une nouvelle approche pour analyser comment les environnements de vélo sont perçus en termes de sécurité. En utilisant des comparaisons d'images par paires, les chercheurs peuvent obtenir des informations précieuses sur ce qui rend le vélo sûr ou dangereux. Ces connaissances peuvent être cruciales pour les urbanistes et les décideurs qui souhaitent créer de meilleures conditions pour le vélo et encourager plus de gens à faire du vélo.
L'étude souligne l'importance des perceptions dans la formation des habitudes de transport. Alors que les villes continuent de se diriger vers des solutions de transport durables, comprendre et traiter les préoccupations de sécurité sera essentiel pour promouvoir efficacement le vélo comme une option viable pour tout le monde.
Titre: Scoring Cycling Environments Perceived Safety using Pairwise Image Comparisons
Résumé: Today, many cities seek to transition to more sustainable transportation systems. Cycling is critical in this transition for shorter trips, including first-and-last-mile links to transit. Yet, if individuals perceive cycling as unsafe, they will not cycle and choose other transportation modes. This study presents a novel approach to identifying how the perception of cycling safety can be analyzed and understood and the impact of the built environment and cycling contexts on such perceptions. We base our work on other perception studies and pairwise comparisons, using real-world images to survey respondents. We repeatedly show respondents two road environments and ask them to select the one they perceive as safer for cycling. We compare several methods capable of rating cycling environments from pairwise comparisons and classify cycling environments perceived as safe or unsafe. Urban planning can use this score to improve interventions' effectiveness and improve cycling promotion campaigns. Furthermore, this approach facilitates the continuous assessment of changing cycling environments, allows for a short-term evaluation of measures, and is efficiently deployed in different locations or contexts.
Auteurs: Miguel Costa, Manuel Marques, Felix Wilhelm Siebert, Carlos Lima Azevedo, Filipe Moura
Dernière mise à jour: 2023-07-31 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2307.13397
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.13397
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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