В прошлом году меня удостоили чести, пригласив быть тьютором в школе CANactions и вести модуль, посвящённый анализу данных. Приглашение я получил от Urs Thomann, поэтому польщен был вдвойне. Действительно, работая над Транспортной моделью Киева, мы пропустили через себя большое количество информации, создали ряд методологий, задали, а потом и ответили на множество вопросов. Я с удовольствием принял это приглашение и делился со студентами полученным опытом и знаниями. А студенты там были не простые и представляли, как правило, администрации разных городов Украины: Харькова, Полтавы, Житомира, Винницы, Киева и т.д. Это была крайне креативная, компетентная и внимательная аудитория. Главной моей задачей было – привить интерес к работе с данными. “Зажечь”, что называется, ребят этим. Очень надеюсь, что мне этого удалось достичь.

Аудитория состояла из 25 человек, которые в ходе работы были разделены на 5 групп:

Группа №1 должна была провести Household Mobility Survey (социологический опрос подвижности) методом Face-to-Face (личное интервью). Собрать 25 анкет среди своих же коллег по CANactions. Обработать результаты, сделав базу данных. Проанализировать и определить, как минимум: CANactions Modal Split, CANactions Average travel time и т.д. Сравнить виртуальный город CANactions с другими городами Украины и мира. Презентовать результаты.

Ребята тут хорошо поработали над дизайном анкеты, которую мы предоставили им в качестве примера, адаптировав ее под текущие задачи. Очень долго обсуждали возможность включения в анкету таких новых видов транспорта как сегвей или ховерборд 🙂

Группа №2: transport analysis zones (TAZ) – деление города на транспортные районы и социально-экономическая статистика какого-либо интересного города. В качестве такового был выбран Житомир. Задача стояла – разделить город на около 100 транспортных районов. Для каждого установить: население, трудоспособное население, рабочие места в разных сферах деятельности, места в детских садах, количество детей детсадовского возраста, школьников, студентов и т.д. Проанализировать и презентовать результаты.

Ребята немного перестарались с количеством районов, разделив город не на 100, а на целых 212 штук. Также, что не удивительно, возникли определенные трудности с поиском источников данных. Население пришлось устанавливать аналитически, под что специально разрабатывать методологию, связанную с оценкой плотности расселения, а рабочие места, в связи с ограничением по времени, удалось установить только для сфер – образование и промышленность.

Группа №3: ITS (интеллектуальные транспортные системы) анализ FCD-данных – проанализировать трек какого-либо маршрута общественного транспорта в Киеве. Установить и проанализировать места задержек. Предложить варианты по оптимизации. Презентовать результаты.

Уличный общественный транспорт Киева (исключая, конечно, подавляющее большинство маршрутных такси) продуцируют огромное количество данных. Так, установленные на его бортах GPS передатчики каждые 30 секунд передают данные о своём местонахождении. Трек какого-либо автобуса или троллейбуса, в случае его равномерно движения также должен быть равномерным. Т.е. если представить координаты нахождения автобуса в тот или иной момент времени как точку на дороге, то через каждые 30 секунд мы должны получать равноудалённую от предбудущий следующую точку. Исключая остановки, конечно. Однако, на деле автобусы теряют время в “узких местах”. Целью исследования было определить такие места, причины их возникновения и предложить варианты оптимизации. В исследовании рассматривались 5 самых важных и популярных маршрутов уличного общественного транспорта.

Группа №4: Field Survey замерять и обработать пассажиропотоки с помощью TransitWand. Визуализировать и проанализировать данные. Подобрать оптимальные интервалы. Презентовать результаты.

В 2015 году мы силами студентов КНУСА, НАУ и НТУ, проводили замер пассажиропотоков в Киеве. Очень хотелось познакомить ребят с этой технологий, которая позволяет собрать много данных относительно скромными силами. Показать, что TransitWand Survey – это более чем достойная альтернатива талонному или какому-либо другому из классических обследований пассажиропотоков. Кроме того, использование смартфонов при замерах позволяет автоматизировать процесс выгрузки данных, а также, можно сказать “побочно”, получить дополнительные интересные данные для анализа: время остановки, скорость между остановками, места задержек между остановками.

Группа №5: Road Safety должна была визуализировать в GIS статистику ДТП по Киеву с участием пешеходов; составить план оптимизации сбора статистики и ликвидации мест аварийности. Презентовать результаты.

Сказать, что с этим типом данных у нас все плохо – это не сказать ничего. В лучшем случае вы, если поищете, найдёте агрегированные и укрупнённые донельзя цифры, вроде этих. Если поспрашиваете, можно найти работы энтузиастов по анализу конкретных случаев. Всей же картины увидеть нам пока не суждено. Итак, в нашем распоряжении была случало добытая информация касательно некоторых из киевских ДТП.?по какому принципу они попали в добытый мною excel, я понятия не имею. Кроме того, из этих данных сложно, если вообще возможно, было выудить информацию – что же на самом деле произошло и где это случилось. Все места ДТП были обозначены какими-то примерными ориентирами, улицами и прочей не читаемой, в отличии от координат, машиной – чепухой. Группе пришлось проявить смекалку и пользоваться даже Google StreetView, чтобы по венкам (!!!) на ограждениях и опорах определять – где все же произошёл наезд на пешехода. Воистину, ты не можешь управлять тем, что не можешь измерить! В результате группа построила heatmaps ДТП с участием пешеходов и проанализировала из-за чего это могло происходить. Выводы не были сюрпризом для нас – как правило, пешеходы переходили проезжую часть по кратчайшему доступному для них пути. Кто виноват и что делать? Давайте об этом отдельно и в следующий раз.

Аудитория была не простой и состояла из практикующих специалистов и представителей администраций разных городов Украины. Поэтому, работа с ними должна была быть максимально ориентирована на передачу практического опыта. Академические формулы и поиски тут были более чем не уместны.

Курировали работу групп, без отрыва от рабочего процесса, мои коллеги из A+S. За что я им безмерно признателен!

Итоговые презентации групп были очень интересны и результатом я остался удовлетворён более чем. К тому же, нам удалось научиться чему-то новому друг у друга, а это особенно ценно.

Саму школу CANactions оцениваю очень высоко и всячески рекомендую для практиков и энтузиастов. Получая классическое академическое образование вам едва-ли удастся настолько расширить свой кругозор, а щепетильность с которой подходят тут к организации учебного процесса не оставляет сомнений в его качестве.

P.S. Именно такие моменты, когда видишь интерес, вместе обсуждаем, поражаемся, недоумеваем и высмеиваем весь тот бред, который творится сейчас в отечественном транспортном планировании, и питают мотивацию и дают силы изо дня в день не опускать руки и двигаться дальше.