Observiaire som metod för att omvandla film till statistisk data

Ursprungligen planerades en redan existerande enkät, framtagen av vår handledare vid en annan studie, att ligga till grund för den här Observiaire-studien. Denna försvann dock innan arbetet hade påbörjats på en fransk server som vi inte hade kontroll över. Då ingen säkerhetskopia av denna enkät gick att finna blev vi tvungna att tillverka en ny enkät själva. Denna enkät gjordes, likt den ursprungliga original-enkäten som försvann, via programmet Limesurvey och sparades lokalt på en dator. I grunden utformades enkäten efter de svar som samlats in via originalenkäten, men då vi endast hade tillgång till svaren gick det inte att utforma frågorna och den logiska följden i enkäten så att de överensstämde. Detta ansågs dock inte vara ett problem då enkäten endast var till för oss, så det räckte att vi förstod innebörden av frågorna.

3.3.1 Pilotstudie

Då grunden för den nya enkäten var lagd utfördes en pilotstudie av metoden Observiaire, för att upptäcka vilka frågor som kan tänkas vara av intresse och identifiera intressanta fenomen som inte går att förutse. För att erhålla en så representativ population som möjligt att utföra pilotstudien på valdes fyra kontinuerliga filmklipp, närmare bestämt två filmklipp á 20 minuter i både nordlig- respektive sydlig riktning, under rusningstrafikens maxtimme. Inom varje klipp slumpades tio cyklister fram genom en egentillverkad slumpgenerator i Matlab, se Appendix A. När analysen av de 40 slumpade cyklisterna utfördes identifierades både önskvärda frågor och svarsalternativ, se listan nedan. Pilotstudien var dock begränsad i sin omfattning vilket resulterade i att fler saknade frågor och svarsalternativ identifierades senare, under arbetets gång, som vi gärna hade haft med i enkäten.

34

Lista över förändringar som gjordes under pilotstudien

Vi adderade detta till enkäten:

Fråga om cyklisten har varselväst (reflex-/säkerhetsväst).

Svarsalternativ om cyklisten ej har varselväst men däremot en jacka som fyller samma funktion (behöver ej ha väst).

Fråga om cyklisten har portfölj.

Delade upp axelväska och ryggsäck till separata svarsalternativ. Fråga om cykeln har korg.

Svarsalternativet ej i klunga men märkbart snabb samt ej i klunga men märkbart långsam.

Fråga huruvida cyklisten är prejad/icke-prejad då denne kör på andra fält. Fråga om cyklisten cyklar på fel sida av vägen.

Fråga om cykeln har cykelväska.

Fråga om cyklisten är en del i en klunga, och i så fall vilken plats: Bak, mitten, fram.

Fråga om personen agerar stoppkloss.

Fråga hur utdragen klungan som cyklisten befinner sig i är.

Fråga om cykeln har en barnstol samt om barnstolen ”bär” på något.

Fråga om cyklisten är en del av en förhandling/interaktion med: bil, cykel eller fotgängare. Följdfråga: Förhandlingens/interaktionens utfall? Svarsalternativ: Cyklist väjer, saktar in, stannar, inget, och/eller den andra parten måste agera. Tog bort:

Fråga rörande ålder på cykeln, då detta var mycket svårt att bestämma. Fråga om cyklisten hade hörlurar, då det ofta var svårt att se.

Ändrade:

Förändrade åldersspannet för ”ung vuxen” till 20 - 35, istället för 20 – 30. Detta för att jämna ut intervallen för samtliga åldersgrupper.

Ändra slumpgeneratorns intervall för slumpade minuter till 0 -18, istället för 0 – 20, så att vi alltid skulle ha minst 1 - 2 kvarvarande minuter till godo i filmen för att ”vänta in” den sista cyklisten. Alla filmklipp var även olika långa, även om snittet låg på ungefär 20 minuter.

3.3.2 Val av stickprovsstorlek

Att välja storlek på stickprov för en statistisk undersökning är besvärligt och det saknas självklara tumregler, förutom kanske ”välj hellre för många än för få”. I fallet då data rörande den population som ska undersökas är svårbestämd blir valet av stickprov ännu 0.5, då det ger störst osäkerhet. Vidare behöver önskat konfidensintervall och urvalsfelets storlek bestämmas. Konfidensintervallet säger hur stor sannolikheten är att resultatet är rätt. Urvalsfelet å andra sidan är det fel som kan uppstå då ett urval analyseras och påverkas av vilka studieobjekt som togs med i studien enligt SBC (u. å.).

35

För den här studien valdes konfidensintervallet till 95 % då det enligt SBC (u. å.) är ett vanligt intervall att välja, dvs. med en felmarginal på max 5 %. Detta innebär om exempelvis 50 % av cyklisterna visade sig vara män skulle det, om man utförde studien 100 gånger, i 95 % av fallen registreras mellan 45 – 55 % manliga cyklister. Dessa parametrar kan alltså väljas efter önskad, eller efterfrågad, noggrannhet.

Utifrån valet av konfidensintervall och urvalsfel kunde således antal enkäter beräknas. Idag finns ett flertal hemsidor på Internet som låter användare beräkna stickprovets storlek utifrån valda variabler, Surveysystem (u. å.), och även tabeller kan användas, exempelvis Researchaccess (2011). Det går även att beräkna stickprovets storlek för hand med hjälp av matematiska formler inom statistik. Efter att ha använt både tabeller och hemsidor för att välja stickprovsstorlek användes även formel (2) nedan, som Bartlett m.fl. (2001) redovisar, för att säkerställa att stickprovets storlek var tillräckligt stort. Slutligen valdes stickprovet till 500 enkäter.

Nedan redovisas formel (2), vilken alltså användes för att säkerhetsställa att stickprovet var tillräckligt stort, hämtad från Bartlett m.fl. (2001). N är antalet enkäter, z är konfidensintervallets alfa-värde (vilket sattes till 1.96 till följd av att ett 95 % konfidensintervall valdes), p_hat är den skattade sannolikheten, i det här fallet 50 %, och e är den valda felmarginalen, här 5 %,

= ^{( )} (2)

Enligt en klassisk rimlighetsbedömning är även 500 ett stort stickprov i förhållande till antalet cyklister på Götgatan under en dag. Detta grundar vi på den flödesdata som insamlats på Skanstullsbron, som alltså ligger i direkt anslutning till Götgatans södra ände, där ett ungefärligt medelvärde på 1600 cyklister per vardag påvisas, per riktning, i april 2014. Se Appendix A.

3.3.3 Förberedande arbete – Val av stickprovsstorlek per timme

Då pilotstudien var utförd och förändringar i enkäten gjorda påbörjades arbetet med att välja ut de 500 cyklister som skulle analyseras. Med hjälp av data från Skanstullsbron (Appendix A) kunde vi uppskatta hur många cyklister som rörde sig i nordlig- respektive sydlig riktning under varje timme. Utifrån dessa data som samlat in, som var ett snitt över flera dagar, tog vi fram hur många cyklister vi skulle analysera under varje timme. Underlaget delades upp i sydlig och nordlig riktning varpå andelen cyklister på torsdagar respektive lördagar togs fram, se formel 3 nedan för beräkningsexempel av de 250 cyklister som skulle analyseras i nordlig riktning (samma formel användes för sydlig riktning).

Antal norrcyklister att mäta per dag = 250 (3) Då antalet cyklister per dag hade beräknats togs antalet cyklister per timme fram genom formel 4 nedan.

36

Andel cyklister att mäta i nordlig riktning per timme =

Antal norrcyklister att mäta per dag (4)

Då formeln gav siffror med decimaler avrundades dessa till närmsta heltal. Efter att antal cyklister per timme tagits fram bestämdes de minut-tider som skulle användas inom varje timme för att analysera cyklisterna. Detta gjordes med hjälp av samma slumpgenerator som användes i pilotstudien (Appendix A). Då tiderna hade slumpats fram fördes de in i ett Excel-ark för att ge en lättöverskådlig bild.

3.3.4 Genomförande av Observiaire

Observiaire-studien utfördes genom att först bestämma en punkt i varje film där cyklisterna syntes tydligt, dvs. en lämplig imaginär linje i cykelbanan, varpå de slumpade tiderna användes för att bestämma vilken cyklist som skulle analyseras. Då fallet oftast, men inte alltid, var att ingen cyklist passerade punkten vid det slumpade tillfället valdes istället den närmast efterföljande cyklisten för observation. Medan en person styrde filmmaterialet fyllde den andra i enkäten. Genom att tillsammans säga vad som observerades hos cyklisterna uppstod det ofta diskussioner då olika tolkningar gjordes, framförallt för den uppskattade åldern. Detta har förhoppningsvis inneburit att mängden feltolkningar av cyklisterna i filmerna har minskat.

Tidsåtgången för att fylla enkäterna landade i genomsnitt på cirka 6 - 8 minuter per cyklist. För vissa cyklister var det dock lättare att identifiera dess egenskaper varpå enkäterna gick snabbare att fylla i. Det motsatta gällde även för de fall där cyklisterna var svåranalyserade, antingen på grund av att de cyklade i en svår vinkel, var skymda av någon annan trafikant, var maskerade eller för att filmmaterialet var sämre än i normalfallet. Totalt gick det åt ungefär tre veckor att fylla i de 500 enkäterna. Det ska noteras att det var krävande för ögonen att i allt för lång utsträckning fokusera på filmmaterialet, som i regel var suddigt, speciellt vid ”paus” då bilden i regel dubblerades med förskjutning, vilket bidrog till att insamlingen av enkäterna tog längre tid än vad som egentligen hade behövts. För att kringgå detta blandades enkätinsamlingen med diskussioner, inläsning av material samt möten med personer av intresse för studien.

3.3.5 Statistik

För att kunna dra slutsatser huruvida avvikelser går att se mellan cykeltrafiken innan- och efter ombyggnationen användes hypotestester som Stone (u. å.) beskriver. I dessa sattes nollhypotesen till att ingen förändring hade skett medan mothypotesen sattes till att en förändring hade skett, antingen en stingande eller en minskande förändring. Genom att ta sannolikheten för att ett visst fenomen inträffade innan ombyggnationen, vilket beräknades från vårt egenskapade dataset, och sätta det som ett standardvärde gick det sedan att testa huruvida sannolikheten för att samma fenomen ska inträffa efter