ELEVATE
Opdrachtgever
Health Holland/Universiteit Utrecht
Locatie
Amsterdam
Wat maakt een straat een gezonde leefomgeving?
Wandelen is een van de meest laagdrempelige manieren om gezond te blijven, maar lang niet elke buurt nodigt daartoe uit. Brede stoepen, groen, sociale veiligheid en aantrekkelijke routes maken het verschil. En juist deze kwaliteiten ontbreken vaak in sociaaleconomisch kwetsbare wijken. ELEVATE onderzoekt hoe de inrichting van de stad het dagelijkse wandelgedrag van bewoners beïnvloedt, en hoe je met die kennis gerichter kunt ontwerpen aan gezondere, inclusievere straten en wijken.
Het project combineert smartphone-sensing, GPS-tracking, street-level beeldanalyse en participatief onderzoek met bewoners. Daarmee ontstaat een beeld van de stad zoals mensen die dagelijks ervaren en hoe de inrichting van de openbare ruimte mensen wel of niet uitnodigt om actief te bewegen. Studio Bereikbaar werkt binnen het consortium mee aan het onderzoeken van omgevingskenmerken, de participatie, GPS-tracking, street-level beeldanalyse en de vertaalslag van onderzoek naar ontwerp- en beleidspraktijk: wat betekenen de bevindingen voor de inrichting van de openbare ruimte, en hoe maken we ze bruikbaar voor gemeenten en ontwerpers?
Studio Bereikbaar is actief betrokken in meerdere werkpakketten. In WP1 zijn we onderdeel van de co-creatie met bewoners, planners en stakeholders. In WP2 denken we mee over de opzet en uitvoering van de smartphone- en GPS-metingen van wandelgedrag, en in WP3 dragen we bij aan de AI-gedreven analyse van het straatbeeld. In WP4 onderzoeken we de gebruikservaringen en GPS-metingen in samenhang.
Van data tot straatbeeld
Een van de pijlers van ELEVATE is de gedetailleerde analyse van straatomgevingen met behulp van computer vision en deep learning. Op basis van street-view beelden worden indicatoren afgeleid voor groen, loopbaarheid, voetgangersinfrastructuur en stedelijke esthetiek. Deze indicatoren worden gekoppeld aan de GPS- en stappendata van deelnemers, zodat zichtbaar wordt welke omgevingskenmerken samenhangen met meer of minder bewegen. Niet als statisch gemiddelde, maar fijnmazig en plaatsgevonden.
Bewoners als mede-onderzoeker
Cijfers vertellen niet het hele verhaal. Daarom werkt ELEVATE met co-creatiesessies, focusgroepen en walk-along interviews waarin bewoners zelf vertellen waarom ze bepaalde routes wel of niet kiezen. Een snelle doorsteek op de kaart kan in werkelijkheid een sociaal onveilige tunnel zijn; een omweggetje juist het rondje met de hond dat de dag structureert. Die gebruikservaringen zijn onmisbaar om de kwantitatieve patronen te duiden en om aanbevelingen te formuleren die in de praktijk werken.
Een “Ontwerp recommender” voor gezondere wijken
De uiteindelijke ambitie is een AI-gestuurde recommender die ontwerpers en beleidsmakers inspiratie en concrete suggesties kan geven voor herinrichtingen die wandelen stimuleren. De AI wordt onderbouwd met de empirische bevindingen uit het project en getoetst op basis van de lokale context. Daarmee verschuift de discussie over gezonde verstedelijking van algemene principes naar specifieke ingrepen op specifieke plekken, en wordt zichtbaar welke ontwerpkeuzes kunnen bijdragen aan het verkleinen van gezondheidsverschillen tussen wijken.
Dit is een fictieve webinterface bedoeld ter illustratie van de AI-gestuurde recommender. Het plaatje is gemaakt door middel van ChatGPT. In overeenstemming met de OpenAI-gebruiksvoorwaarden (https://openai.com/policies/terms-of-use/) behouden de auteurs het eigendom van de gegenereerde iconen en afbeeldingen.
