Eスクーターの安全性：ライダーからのリアルな洞察

Eスコーターが世界中でますます人気になってきてるね。でも、その利用増加によって、けがも増えてるみたい。救急病院では、最近数年間でEスコーターに関わる事故が増えてるって報告がある。Eスコーターの安全性に関する研究は、ほとんどが調査やメディアの報告に頼ってるけど、実際の乗車体験やライダーがさまざまな状況にどう反応するかを調べた研究は少ない。この研究は、Eスコーターのユーザーがさまざまな道路タイプや交通条件にどう反応するかを実際の乗車実験を通じて調べることで、そのギャップを埋めることを目指してる。

#Eスコーターによるけがの増加

2017年から2021年の間に、マイクロモビリティデバイス、特にEスコーターに関わるけがが急増した。アメリカでは、けがの数が127%増えて、77,000件を超えたんだ。Eスコーターはこれらのけがや死亡事故と関連付けられてる。消費者製品安全委員会のデータによると、Eスコーターに関わるけがは毎年増加していて、2021年から2022年にかけては22%の急増が見られた。

包括的な研究では、10万回のEスコーターの移動のうち20回がけがに繋がってることがわかった。多くのけがは頭部のもので、かなりの割合が重度の外傷性脳損傷だった。子供たちのEスコーターによるけがも増えていて、入院率は2011年の4.2%から2020年には12.9%に上がってる。この驚くべき統計は、Eスコーターの安全性を向上させるための革新的な研究が急務であることを示してる。

#現在の研究のギャップ

過去の研究はほとんどが救急病院の記録や事故に関するメディアの報告に頼ってきた。たとえば、ある研究では病院の記録を分析して、Eスコーターの事故は歩道で多く発生していることがわかった。また他の研究では、Eスコーターに関わる事故を調べるためにニュース記事を使い、多くの事件が道路や交差点で起こっていることを発見した。

観察研究もEスコーターの利用を理解する上で役立ってる。たとえば、ワシントンDCの研究では、多くのライダーが自転車レーンのないエリアでは道路より歩道を使うことを好んでることがわかった。この情報は、さまざまな道路環境におけるEスコーター利用者の行動や生理的反応を理解するための新しいアプローチが必要であることを示してる。

これらの研究から得られた知識にも関わらず、実際のライダーと都市インフラとの相互作用をキャッチすることができていないのが実情。だから、ライダーが複雑で制御されていない実世界の状況でどう振る舞うかを観察するためのハンズオンの研究が必要なんだ。こういった研究は、Eスコーターの利用についての重要な洞察を提供し、異なる道路条件や交通状況がライダーの安全にどう影響するかを示すことができる。残念ながら、実生活の観察を使ったEスコーターの安全性を研究する研究はまだ限られている。

#研究の目的

この研究は、Eスコーター利用者の行動とさまざまな交通状況や道路デザインにおける生理的反応の関係に焦点を当ててる。これらの要因が道路上の全体的な安全性やユーザーの体験にどう影響するかを見ていくつもり。具体的には、歩道や歩行者専用道、自転車レーンの有無など、異なるタイプの道路を走ることがライダーにどう影響するかを調べる。さらに、さまざまな交通状況での人間の反応を評価し、Eスコーターライディングの課題についての全体像を描くつもり。研究では、視線パターンや集中力など、さまざまな測定を取り入れて、Eスコーター利用者が環境とどう相互作用するかをよりよく理解しようとしてる。

#実験の設定

この研究は、Eスコーターライダーの行動やさまざまな道路デザインに対する反応を観察するための一連のライディング実験を含んでる。研究者たちは、時速18.6マイル、25マイルの範囲を持つNinebot MAX KickScooterを使用した。スマートフォンアプリが場所、速度、時間などの重要な移動データを記録した。

研究者たちは、視線を追跡する特別なメガネも使って、ライダーが乗っているときにどこを見ているかのデータを集めた。これには、特定のポイントにどれくらいの時間集中したか、視線がどう動いたかの情報が含まれてる。スマートウォッチは心拍数の変化をモニタリングしたけど、この点は今後の研究でさらに探求される予定。

#実験手順

データは、バージニア大学とシャーロッツビルの中心部のさまざまなルートを走行した経験豊富な男性研究者2人によって収集された。各ライドは約1時間で、異なる天候条件の中で昼間に行われた。各ライドの前に、機器が正確なデータ収集を確保するためにチェックされ、キャリブレーションされた。

合計で16回のライドが行われ、約16時間のライディングデータが収集された。このデータには、速度、GPS位置、高度、視線情報が含まれてる。研究者たちはデータを注意深く整理して、誤りを取り除き、さまざまな交通状況をカテゴリー化した。

#生理的データ分析

視線の動きのパターンは、その人の精神状態を知る手がかりを提供することができる。特定の点に目がどれくらい固定されるかのメトリクスは、ストレスや集中のレベルを示すことができる。データを見た際、研究者たちは、ライダーが特定のエリアをどれくらいの時間見ていたか（注視時間）、視線がどのように変わったか、どのように視点が分散したかに焦点を当てた。

彼らは、異なるライディング条件がこれらのメトリクスにどう影響するかを分析した。たとえば、低速でのライドでは、ライダーはさまざまなエリアに目を向ける傾向があり、速いライドでは自分の視界の中心に対する注視パターンがより集中してることが分かった。

#交通シナリオ

この研究では、さまざまな交通状況におけるライダーの視覚的注意を評価した。交差点や横断歩道の近くなどの難しいエリアでは、ライダーは集中した注意を示した。一方で、下り坂や他の車両の近くを移動する際には、視線パターンが警戒心の高まりを示していた。

バスや歩行者と道を共有するようなさまざまなシナリオでは、ライダーは特に周囲に気を配る必要があった。これらの状況の複雑さは、インフラがEスコーターライダーのニーズに対応することがいかに重要かを示している。

#結論

この研究は、Eスコーター利用者が異なる道路デザインや交通状況にどう反応するかを調べた。実際の実験を通じて、さまざまなインフラがライダーの安全にどう影響するかに関する貴重な情報が得られた。結果として、専用の自転車レーンがより安全なライディング体験に繋がる一方、自転車レーンのない道路ではライダーの注意が必要になるかもしれないことが示された。

研究は、忙しい交差点や急な坂を移動するなど、さまざまなシチュエーションでライダーが直面する特定の課題を指摘した。ライダーが直面するリスクに応じて焦点をどう適応させるかを理解することが、より安全なEスコーターインフラを作るために必要だってことが明らかになった。

Eスコーターが都市交通システムの一般的な部分になっていく中で、この研究の含意は重要だ。結果は、Eスコーター利用者のニーズを考慮したより良い都市計画を推進し、道路上の全員にとって安全な環境を作るために役立つ。また、今後の研究では、参加者を増やしたり、年齢や体重などの要因を広く評価したりして、Eスコーターの利用に関する安全対策をさらに強化することが期待されてる。全体として、この研究は、マイクロモビリティの安全と都市環境のインフラ改善に向けた、より証拠に基づいた発展のための土台を築くものだ。