Kvalitetsanalyser af de danske cykelstidata
Session
Fuld pedal
Abstract
Danmark kaldes ofte for en "cykelnation", men afspejler det sig også i vores cykeldata? Mange ønsker i dag at arbejde mere strategisk med udbygningen af cykelinfrastruktur - herunder at gøre brug af GIS-analyser af de nuværende cykelforhold - men de tilgængelige data er ofte af varierende eller ukendt kvalitet, hvilket sår tvivl om anvendeligheden af data og analyser.
Indlægget vil præsentere highlights fra en landsdækkende analyse af kvaliteten af cykelinfrastruktur byggende på GeoDanmark- og OpenStreetMap-data. Analysen er baseret på en nyt open-source værktøj udviklet til formålet. I præsentation vil vi give eksempler på, hvordan man kan bruge kvalitetsanalyser til at forstå muligheder og begrænsninger i egne cykeldata, og komme med ideer til, hvordan kvalitetsanalyser kan understøtte anvendelsen af crowdsourcede datasæt.
Målgruppe
Målgruppen er alle deltagere ved Kortdage 2023, der interesserer sig for kvalitetssikring af åbne og crowdsourcede geodata, kommunale og regionale GIS-medarbejdere med interesse for cykling og bæredygtig mobilitet, samt deltagere med interesse i OpenStreetMap-data.
Yderligere uddybning af abstract
Adgang til pålidelige data er nødvendig for den evidensbaserede, strategiske cykelplanlægning, der skal bidrage til en grøn omstilling af vores mobilitetsvaner. Gode data er imidlertid sjældent tilgængelige, da datakvaliteten ofte er lav, varierende eller ukendt, både når det kommer til fuldstændighed, konsistens og præcision. Dette er en udfordring både for cykelplanlæggere, mobilitetsforskere, og for de mange forsøg på bedre rutevejledning til cyklister.
I indlægget vil vi præsentere BikeDNA, der er et nyt open-source, Python-baseret GIS-værktøj til reproducerbare og semiautomatiserede analyser af kvaliteten af cykelinfrastrukturdata. BikeDNA fokuserer på netværksbaserede aspekter af datakvaliteten og retter sig derfor særligt mod brugere, der ønsker at bruge deres data til mere end kortfremstilling, såsom for eksempel ruteberegninger og tilgængelighedsanalyser for cyklister. Indlægget vil præsentere highlights fra en landsdækkende analyse af henholdsvis GeoDanmark- og OpenStreetMap-data og give tips til, hvordan kvantitative og geografiske analyser af datakvalitet kan hjælpe med at forstå muligheder og begrænsninger i egne cykeldata. Endelig vil vi give ideer til, hvordan kvalitetsanalyser kan understøtte anvendelsen af crowdsourcede datasæt.
