Drukke ôfbylding (NL)

Gemeente Amsterdam

Busy Image is in webapp dy't in byld leveret fan 'e hjoeddeistige drokte yn 'e stêd troch ferskate boarnen fan ynformaasje byinoar te bringen.

Lêst feroare op 21 jannewaris 2025 om 12:41 | Publikaasjestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Ympaktfolle algoritmes
• Impacttoetsen: DPIA
• Status: Yn gebrûk

Algemene ynformaasje

Tema

• Romte en ynfrastruktuer
• Ekonomy

Begjindatum

Fjild net ynfierd.

Kontaktgegevens

[e-mail]

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

De drokte yn de iepenbiere romte is al jierren in probleem yn Amsterdam. Sûnt de korona-pandemy is it allinich wichtiger wurden om in goed idee te hawwen fan de drokte yn 'e stêd. Busy Image is in webapp dy't in byld leveret fan 'e hjoeddeistige drokte yn 'e stêd troch ferskate boarnen fan ynformaasje byinoar te bringen. Sa is te sjen hoefolle besikers der op in lokaasje binne of hokker parkearplakken yn gebrûk binne. Om dizze ôfbylding te krijen brûke wy de lokaasjegegevens fan besikers fia bygelyks de Weeronline webapp.

Drokke byld is bedoeld om it publyk te ynformearjen oer de drokte yn iepenbiere romten. Minsken kinne earne sjen hoe drok it is, en dan kieze om dêr op in rêstiger momint hinne te gean, of in oare rûte te nimmen. Dêrneist helpt Busy Image de gemeente by it behear fan drokte as dat nedich is.

Gelikensens en gerjochtichheid

De Druktebeeld-modellen geane allinnich om oantallen minsken en auto's, gjin persoanlike skaaimerken.

Wy ûndersochten de ynfiergegevens foar it foarbygongermodel (CMSA-tellingen). Dit hat gjin foaroardielen toand basearre op ras of geslacht. It algoritme wurdt trainearre op alle soarten bylden sûnder rekken te hâlden mei it ras of geslacht fan de minsken yn dy bylden. It algoritme telt allinich it oantal koppen.

De ynfiergegevens fan it yndrukmodel (Resono-tellingen) binne basearre op GPS-lokaasjes fan in app-brûkersgroep. Sa wurde allinnich lokaasjes fan de oanwêzige minsken brûkt. Dat soarget foar in ferfoarming yn it tellen, benammen nei lân fan komôf, mar mooglik ek troch geslacht of leeftyd. Om't dizze persoanlike skaaimerken net wurde sammele troch Resono, kinne wy ​​​​net krekt sizze hoe grut har effekt is. MAC-adressen wurde net brûkt.

Doe’t wy begûnen mei it ûntwikkeljen fan de webapp, fregen wy belanghawwenden (meiwurkers fan iepenbier en gemeentlik) nei harren behoeften. Belanghawwenden kinne ek meidwaan troch yn de webapp oan te jaan oft de crowding-yndikaasje har eigen ûnderfining/ynterpretaasje fan crowding wjerspegelet. Dêrneist hawwe wy in apart kanaal ûntwikkele foar it crowdmanagementteam fan de gemeente om ús mear detaillearre feedback te stjoeren.

De resultaten fan de modellen binne te besjen yn de Druktebeeld webapp. Dizze app is noch net folslein geskikt foar handikapten lykas kleurenblindens en analfabetisme, en is allinnich beskikber yn it Nederlânsk.

Afwagings

Fjild net ynfierd.

Minskele tuskenkomst

Minske yn kommando.

Der wurde gjin automatisearre besluten makke op basis fan de Druktebeeld-modellen. Elk beslút basearre op crowding wurdt makke troch minsken, dy't sawol amtners as boargers kinne wêze, mei de stipe fan de Busy Image data en web app.

Massa-oanwizings komme fan 'e 'passer-by' en 'ympression' modellen. Dy wurde kontrolearre troch it publisearjen fan in rapport om de pear wiken. Dit rapport evaluearret de ynfiergegevens, brûkersfeedback oer de skaaloantsjuttingen en de feedback fan it crowdmanagementteam oer de crowd-yndikaasjes. It rapport befettet tabellen en grafiken mei gegevens en resultaten dy't ûnferwachte / ûnregelmjittich ferskine. Op grûn fan de resultaten fan it rapport wurde de modellen as dat nedich is oanpast.

Risikobehear

De identifisearre risiko's binne:

1.Beslút wurdt makke oer ferkearde oantsjutting fan publyk.

D'r kinne ferskillen wêze tusken presintearre (modelleare) en waarnommen (werklike) skaren. It resultaat kin wêze dat immen:

• mijt in lokaasje/rûte om't it (te) drok wie, wylst it net wie;
• brûkt in lokaasje / rûte ûnder de oanname dat it wie net (te) drok, wylst it wie.

De drompels wurde kontinu evaluearre om te soargjen dat brûkers de bêste mooglike yndikaasje hawwe fan drokte. Wy nimme ek rekken mei brûkersfeedback by dizze evaluaasje.

2. Ynwenners/besikers hawwe it gefoel dat se troch de gemeente yn de gaten hâlden wurde.

By it brûken fan de webapp kinne minsken fiele dat se wurde besjoen fanwegen alle publykgegevens dy't blykber beskikber binne.

Troch de app te brûken kinne minsken har ek folge fiele. Mar har lokaasje wurdt allinich sammele en opslein as se feedback en ynstimming wolle jaan om har lokaasjegegevens te dielen. Dizze lokaasjegegevens binne keppele oan in identifier, net oan persoanlike ynformaasje.

D'r is in dúdlike opt-in dy't allinich ferskynt as jo op de opsje klikke om jo lokaasje te dielen of feedback te jaan. Dit wurdt net oplein troch in push-notifikaasje of in pop-up en ferskynt net automatysk, lykas in protte oare websiden.

Alle gegevens dy't wy ûntfange foar de Busy Image-modellen binne aggregearre tellen. Privacymaatregels binne nommen troch de partijen dy't de gegevens leverje. Se krije ek gjin persoanlike gegevens lykas geslacht, leeftyd en thúsadres.

3. Unbedoeld gebrûk fan de ynformaasje.

Wy litte skaren sjen, ynklusyf werklike oantallen fuotgongers. Dit kin brûkt wurde op manieren dy't de ûntwikkelders net fan doel wiene. Minsken kinne bygelyks drokte plakken sykje ynstee fan har te mijen. Zakkenrollers koene de app brûke om drokke lokaasjes te sykjen.

Troch gjin echte sifers te toanen, kinne wy ​​dizze risiko's ferminderje. Dit is noch in ûnderwerp fan diskusje.

4. De gemeente hat net selsstannich fêststelle kinnen dat de gegevens dy't Resono krijt folslein anonymisearre binne. ICT hat in ûnôfhinklik ûndersyk útfierd en hat dêrfoar in sertifikaat ôfjûn, sjoch risiko 'ferkrigen gegevens'. Link: https://blog.reso.no/privacy-verified-certification-toegekend-aan-resono-2/.

Impacttoetsen

Data Protection Impact Assessment (DPIA)

Wurking

Gegevens

CMSA

It Crowd Monitoring System Amsterdam (CMSA) jout ynformaasje oer it tal foarbygongers op in tal drokke plakken yn de stêd. It giet om fuotgongers. De gegevens binne anonym. CMSA brûkt benammen 2D- en 3D-sensors. Dit brûke wy om te mjitten hoe drok it earne is. "Troch gegevens te sammeljen oer oantallen, tichtens en streamen fan fuotgongers, is it mooglik om tûkere maatregels te nimmen om te soargjen dat massa's soepel rinne." Sjoch hjirfoar de keppeling https://www.amsterdam.nl/privacy/specific/privacystatement-parkeren-verkeer-bouw/crowdmanagement/) https://api.data.amsterdam.nl/v1/crowdmonitor/passanten/? format = api

Resono

Om de drokte yn parken, pleinen en winkelgebieten yn 'e stêd oan te jaan, brûke wy gegevens fan it bedriuw Resono. "Resono mjit drokte op elke winske lokaasje mei in mobyl paniel fan mear as in miljoen minsken. Dit lit ús de skaren sekuer skatte binnen in bepaald tiidframe. Lokaasjes kinne ferskille yn gebiet en type. Tink bygelyks oan in winkel, winkelgebiet, parkearplak, buert of stêd. Mei Resono hawwe klanten yntegraal ynsjoch yn it gedrach fan besikers." (oerset fan reso.no) De gemeente bepaalt foar hokker gebieten Resono de gegevens sammelet. De dataset befettet in skatting fan it oantal ferpleatse minsken binnen dy gebieten, per kertier. De gemeente krijt dêrom gjin ynformaasje oer minsken, allinnich aggregearre gegevens. Resono foldocht oan Nederlânske en Europeeske privacywetjouwing. Se hawwe gjin persoanlike ynformaasje oer minsken (lykas leeftyd, geslacht), allinich anonime lokaasjegegevens. It privacybelied fan Resono is hjir te finen: https://reso.no/privacy-policy/

Besetting fan parkeargaraazje

Dizze boarne toant de beskikberens fan parkearplakken yn Amsterdam yn hast echte tiid, ynklusyf guon P+R-lokaasjes. It giet om iepenbiere parkeargaraazjes en -terreinen, mei in fokus op grutte lokaasjes (200+ plakken) yn de binnenstêd. It giet hjir net om parkeare op strjitte. De gegevens komme fan meardere parkearbehearsystemen, dy't auto's telle dy't yn- en útgeane. De gegevens wurde sammele en dúdlik makke troch it bedriuw Vialis.

Nasjonaal Road Traffic Data Portal

Floating auto gegevens fan de National Road Traffic Data Portal. Dit binne iepen gegevens, basearre op aggregearre en anonime gegevens fan navigaasjesystemen. De gegevens binne anonymisearre.

CFP

Anonymisearre oersjoch fan it oantal yn- en útchecken yn 'e GVB om drokte te foarsizzen op grutte metrostasjons.

Links nei gegevensboarnen

• CMSA: https://api.data.amsterdam.nl/v1/crowdmonitor/passanten/?format=api
• Resono: https://reso.no/
• Parkeergaragebezetting: https://open.data.amsterdam.nl/uploads/actuele_beschikbaarheid_parkeergarages/Beschrijving%20Dataset%20-%20Actuele%20beschikbaarheid%20Parkeergarages%20v2.pdf
• Parkeergaragebezetting: opd.it-t.nl/data/amsterdam/GuidanceSign.json

Technyske wurking

Model arsjitektuer

*Foar de fisualisaasjes yn Druktebeeld hawwe wy trije modellen brûkt, ien foar elke gegevensboarne. It doel fan 'e modellen is om in wearde oer te setten yn in drokke yndikator:

*net drok: maklik in ôfstân fan 1,5 m te hâlden / genôch parkearplakken (kleur grien)

* drok: mooglik om 1,5 m ôfstân te hâlden / pear beskikbere parkearplakken (kleur oranje)

*te drok: dreech/net mooglik om 1,5 m ôfstân te hâlden / (hast) gjin parkearplakken beskikber (kleur read)

*De drokte is wat subjektyf. It doel is om de kleuren yn Busy View te brûken om de gemiddelde drokte fan de brûkers fan de app te sjen. Doe't de maatregel fan 1,5 m ôfskaft waard, hawwe wy de definysjes fan 'e kleuren oanpast. Wy brûke feedback fan brûkers by it ynstellen fan crowddrompels (net direkt as brûkers feedback jouwe). De modellen meitsje twa drompelwearden per lokaasje: lege drompel en hege drompel. Dizze wearden wurde elke pear wiken (Resono) as moannen (CMSA & parkeare) berekkene en opslein. As de telling op in lokaasje, op in bepaalde tiid, is:

* Under in lege drompel wurdt in lokaasje oanwiisd as 'net drok'.

*Tusken de lege drompel en de hege drompel wurdt de oantsjutting 'bezet' jûn.

*Boppe de publyksdrompel heech wurdt it bestimpele as 'te drok'.

*Dizze crowd-yndikaasjes wurde elke 15 minuten per lokaasje (fan elke boarne) berekkene en werjûn yn 'e Busy View-webapp.

Passer-by model (CMSA)

It doel fan dit model is om drompels te meitsjen foar it oantal minsken dat in sensor passeart. De crowddrompels wurde direkt berekkene op basis fan 'e breedte fan' e strjitte wêr't de sensor sit. Foar guon lokaasjes kin it crowdmanagementteam fan de gemeente de wearden oanpasse op basis fan feedback fan besikers.

Yndrukmodel (Resono)

*It doel fan dit model is om drompels te berekkenjen om te skatten hoefolle minsken der binne yn in bepaald gebiet. It model is in beslútbeam mei de folgjende ynput:

* histoaryske Resono-gegevens;

*type lokaasje (park/plein/winkelstrjitte);

* gebiet (fjouwerkante meter fan it park / plein / winkelstrjitte);

* lingte fan paden binnen it gebiet (sammele mei OpenStreetMap);

* feedback fan 'e brûkers fan' e webapp; en

*feedback fan it crowdmanagementteam fan de gemeente.

*De resultearjende publyksdrompels ferskille fansels per lokaasje.

Parking model

Mei gegevens oer it ferline kinne wy ​​​​in yndikaasje jaan fan de kâns dat in lokaasje fol wurdt as de brûker Busy View kontrolearret. De mannichtegegevens jouwe ek in yndikaasje oft der genôch tiid is tusken it momint dat in brûker Busy Image rieplachtet en it momint dat er op it parkearplak komt en in plakje fynt. De besettingsgraad wurdt bepaald op basis fan:

*de beskikbere plakken;

*de totale kapasiteit per garaazje as it ferskil tusken it totale oantal beskikbere plakken; en

* de beskikbere plakken foar de ôfrûne 45 minuten.

*Wy brûke op it stuit allinnich ynformaasje oer parkeare op koarte termyn. De drompels wurde per lokaasje bepaald troch in analyze fan histoaryske gegevens. Foar de measte lokaasjes is de 'lege' publyksdrompel fêststeld op in besetting fan 90 prosint. Der binne genôch plakken ûnder dit persintaazje. De 'hege' publyksdrompel foar dizze lokaasjes is fêststeld op 95 prosint. Der binne genôch plakken beskikber tusken 90% en 95%, mar der is in goede kâns dat se binne fol binnen 30 minuten. Guon lokaasjes kinne flugger folje. Op dy lokaasjes binne de 'lege' en 'hege' drompels respektivelik 80 prosint en 90 prosint.

Drokke ferwachtings foar metro haltes

Wy meitsje in ferkearsfoarsizzing foar de kommende wike by de metrohaltes. Dêrfoar brûke wy gegevens oer ferline yn- en útchecken, waargegevens en de waarberjocht. De drompelwearden wurde per stop bepaald, ôfhinklik fan har oerflak. De publykferwachting wurdt bepaald op basis fan:

* Oantal check-ins en check-outs ferline jier

* Metro stopgebiet

* Waargegevens ferline wike

* Waarberjocht takom wike

Leveransier

Ynterne ûntwikkele