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Subjektive Risikowahrnehmung beim städtischen Radfahren

Projektleitung

Dr. Rul von Stülpnagel

Förderung

Raumkonfiguration als Ursache subjektiver Gefährdung bei Radfahrern im Straßenverkehr: Eine Space Syntax Analyse von Crowdsourcing-Daten in der Münchner Innenstadt. Innovationsfonds Forschung 2015/1, Freiburg University

Fragestellung und Thema

Das Fahrrad ist gerade in Freiburg eines der wichtigsten Verkehrsmittel in der Innenstadt. Trotz einer ganzen Reihe positiver Aspekte wie bspw. Umweltfreundlichkeit und individueller Gesundheit wird Radfahren im städtischen Raum häufig als unangenehm und vor allem auch als gefährlich wahrgenommen. In dieser Arbeitsgruppe untersuchen wir, wie sich die Struktur und Konfiguration des urbanen Raums auf diese subjektive Risikowahrnehmung auswirkt. Weiterhin betrachten wir das Verhältnis von subjektiver und objektiver Sicherheit. Dabei wird ein weites Methodenspektrum genutzt, bspw. GIS Analysen, Eyetracking in natürlicher Umwelt, Space Syntax und immersive virtual reality setups.

Methoden und erste Ergebnisse

Repräsentativität von subjektiver Gefahrenwahrnehmung in crowdsourced data und Verteilung im urbanen Raum

Als Grundlage für eine möglichst breite Datengrundlage bezüglich der subjektiven Risikowahrnehmung dienen uns Crowdsourcing-Plattformen, in denen Bürger sogenannte "volunteered geographic information" (oder VGI) zu diesem Thema zur Verfügung stellen - in Freiburg beispielsweise das Projekt "www.besser-unterwegs-in-Freiburg.de".

In einem ersten Schritt konnten wir nachweisen, dass der von einem einzelnen Bürger anonymisiert geschilderte Eindruck der Gefährlichkeit tatsächlich eine hinreichende Repräsentativität besitzt: Versuchspersonen, die im Labor mittels einer Oculus Rift Cyberbrille 360°-Panoramabilder von gemeldeten Orten betrachteten, kamen zu einer ähnlichen Einschätzung der Gefährlichkeit dieses Orts (siehe Abbildung unten; von Stülpnagel & Krukar, 2018). 

 

In der selben Arbeit konnten wir auch zeigen, dass sich verschiedene Indikatoren wie die Anzahl der "Likes" eines Beitrags durch andere Nutzer oder die Zentralität einer Straße für das Stadtsystem ebenfalls als Prädiktoren für die subjektive Gefährlichkeit einer bestimmten Straßensituation genutzt werden können (siehe Abbildung unten). Die Zentralität einer Straße wird dabei mittels Space Syntax Analysen (in unten dargestellten Fall eine sogenannte Axial Map) ermittelt.

Es ist davon auszugehen, dass größere und belebtere Straßen mit mehr Rad- und Autofahrern zu einer höheren Basisrate von subjektiv gefährlichen Erlebnissen sowie potentiellen Berichterstattern führt. Eine Interpretation der absoluten Dichte von Beiträgen dürfte also bei Hauptverkehrsadern zu einer Überschätzung ihrer Gefährlichkeit führen. Deshalb werden wir in einem weiteren Schritt die Verteilung der VGI mit dem allgemeinen Verkehrsaufkommen vergleichen, um die subjektive Gefährlichkeit relativ zum Verkehrsaufkommen zu ermitteln.

Aktuell beschäftigen wir uns am Beispiel der Stadt Freiburg mit der Frage, wie sich subjektive Sicherheit (gemessen durch die Dichte von VGI) und objektive Sicherheit (gemessen durch Unfallstatistiken) zueinander verhalten, und welche Infrastrukturmerkmale (bspw. Haltestellen des öffentlichen Nahverkehrs oder verkehrsberuhigte Zonen) hier von Einfluss sind. Von besonderem Interesse sind dabei die Orte, die subjektiv ungefährlich wirken, aber bei denen es häufig zu Unfällen kommt - hier gilt es, Radfahrer besser auf die Gefahrenquelle hinzuweisen. Im Gegensatz dazu haben Orte, die subjektiv gefährlich wirken, aber an denen vergleichsweise wenige Unfälle passieren, vermutlich eine abschreckende Wirkung, wenn Bürger zu einer vermehrten Nutzung des Rads ermuntert werden sollen (von Stülpnagel & Lucas, in preparation).

Legende: Kartenausschnitt Freiburg Innenstadt. Gelbe und blaue Linien markieren Straßenzüge; gelbe und blaue Kreise markieren Kreuzungsareale. Rote Punkte markieren Unfälle; Grüne Punkte Berichte über subjektive Gefahrenpunkte.

Einflüsse lokaler Raumeigenschaften auf subjektive Gefahrenwahrnehmung und Blickverhalten 

Neben den oben dargestellten Analysen auf einer "globalen" und aggregierten Stadtebene untersuchen wir subjektive Gefahrenwahrnehmung auch hinsichtlich lokaler Raumeigenschaften und individueller Wahrnehmungsprozesse.

Wir entwickelten ein Tool zur Extraction von präzisen Isovisten (also dem von einem gegebenen Standpunkt aus sichtbaren zweidimensionalen Raums) aus LiDAR-Scans (Schmid & von Stülpnagel, 2018). Wir nahmen eine Abfolge solcher Isovisten sowie 360° Panoramabilder an als subjektiv gefährlich wahrgenommenen Radstrecken auf (siehe Abbildung unten). Die Eigenschaften und die Veränderung der aufeinanderfolgenden Isovisten war ein signifikanter Prädiktor für die Einschätzung der allgemeinen Gefährlichkeit einer Situation durch Probanden im Labor (von Stülpnagel, R. & Schmid, K., 2019).

In einer weiteren Untersuchung nutzten wir ein mobiles Eyetracking Gerät, um die Blickbewegungen von Radfahrern direkt während des Fahrens zu untersuchen (Schmidt & von Stülpnagel, 2018). Auf diese Weise lässt sich untersuchen, wie sehr der Blickfokus von Radfahrern auf den als gefährlich eingeschätzten Orten liegt, und eventuell auch, in wie fern dieser Fokus zu einer Vernachlässigung anderer Gefahrenquellen führt.

Legende: Rote gestrichelte Linie - Fahrweg der Probanden (Start links). Weiße Zahlen - Über alle Probanden aufsummiertes Gefahrenlevel. Heatmap - Blickverteilung über alle Probanden hinweg (wachsende dwell time von blau zu rot). Orangene Boxen - Basierend auf VGI als subjektiv gefährlich identifizierte Bereiche. Lila Boxen - Basierend auf VGI und Unfallstatistiken als subjektiv UND objektiv gefährlich identifizierte Bereiche. 

Publikationen

von Stülpnagel, R. & Lucas, J. (in preparation). Differences (and commonalities) of objective risk and subjective risk perception during urban cycling.

von Stülpnagel, R. & Schmid, K. (2019). Risk perception during urban cycling in volunteered geographic information and in the lab: effects of the vista space’s spatial properties. Journal of Location Based Services, 13(1), 1-24. doi: 10.1080/17489725.2018.1552797

Schmid, K. & von Stülpnagel, R. (2018). Quantifying Local Spatial Properties through LiDAR-based Isovists for an Evaluation of Opinion-based VGI in a VR Setup. In Raubal, M., Kiefer, P., Huang, H., & Van de Weghe, N. (Eds.) Proceedings of the 14th Conference on Location Bases Services (LBS 2018), 173-178. Zurich, Switzerland, January 15th-17th 2018. doi: https://doi.org/10.3929/ethz-b-000225613
 
Schmidt, S., & von Stülpnagel, R. (2018). Risk Perception and Gaze Behavior during Urban Cycling – A Field Study. In Kiefer, P., Giannopoulos, I., Göbel, F., Raubal, M., & Duchowski, A. (Eds.) ET4S Eye Tracking for Spatial Research, Proceedings of the 3rd International Workshop, 34-39. ETH Zurich, Zurich, Switzerland, January 14th 2018. doi: 10.3929/ethz-b-000222474.
 
von Stülpnagel, R. & Krukar, J. (2018). Risk Perception during Urban Cycling: An Assessment of Crowdsourced and Authoritative Data. Accident Analysis & Prevention, 121, 109-117. doi: https://doi.org/10.1016/j.aap.2018.09.009