Detailergebnis zu DOK-Nr. 75299
Radverkehrssicherheit an Knotenpunkten aus Crowdsourced-Daten (Orig. engl.: Bicycle safety analysis at intersections from crowdsourced data)
| Autoren |
M. Saad M. Abdel-Aty J. Lee Q. Cai |
|---|---|
| Sachgebiete |
5.6 Fußgängerverkehr, Fußwege, Fußgängerüberwege 6.3 Verkehrssicherheit (Unfälle) 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle |
Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board Vol. 2673, H. 4, 2019, S. 1-14, 8 B, 5 T, 64 Q. - Online-Ressource: Verfügbar unter: http://journals.sagepub.com/home/trr
Radfahren wird in Ländern auf der ganzen Welt als wirtschaftliches, energieeffizientes und nachhaltiges Transportmittel gefördert. Obwohl es viele Studien gibt, die sich mit der Analyse der Radverkehrssicherheit befassen, weisen sie aufgrund der mangelnden Datengrundlage Einschränkungen auf. Diese Studie nutzt Crowdsourcing-Daten des sozialen Netzwerks STRAVA für die Bewertung der Sicherheit beziehungsweise von Radfahrerunfällen an Knotenpunkten. Es wurden verschiedene Anpassungen (zum Beispiel die Bevölkerungsverteilung) vorgenommen, um die unverhältnismäßige Darstellung der STRAVA-Daten zu beseitigen. Die angepassten STRAVA-Daten, welche Informationen zur Radverkehrsverteilung enthalten, wurden als Grundlage für die Entwicklung von Safety Performance Functions verwendet. Die Funktionen dienen dazu die Häufigkeit von Radverkehrsunfällen an Knotenpunkten vorherzusagen. Der Vergleich mit anderen Modellen zeigt, dass die Ergebnisse mit angepassten STRAVA-Daten die besten Ergebnisse bei der Modellierung von Radverkehrsunfällen aufweisen. Die Ergebnisse berücksichtigen auch weitere Schlüsselfaktoren (zum Beispiel Lichtsignalsteuersystem, Knotenpunktgröße, Radwegeführung), welche mit der Radverkehrssicherheit an Kreuzungen verbunden sind. Die Studie kommt zum Ergebnis, dass Crowdsourcing-Daten eine zuverlässige Quelle für die Untersuchung der Radverkehrssicherheit nach entsprechenden Anpassungen sind.