PLOS ONE dergisinde Çarşamba günü yayınlanan bir araştırma kapsamında Araştırmacılar, yapılan hizmetin nüfusun taşımacılık alışkanlıkları hakkında doğru veriler sağlayabileceğini belirlemek için binlerce Google Sokak Görünümü (GSV) resmini analiz etti.
Bu verilerin, halk sağlığı yetkililerinin yeni ulaştırma politikalarının insanlara verilen sağlık hizmetlerinin geri bildirimini öngörmelerine yardımcı olabileceğini ileri sürüyorlar.
Dünya Sağlık Örgütü (WHO), fiziksel hareketsizliğin her yıl 3,2 milyon erken ölüme neden olduğunu tahmin etmektedir. “Yürümek ve bisiklete binme” gibi “aktif ulaşım” ı teşvik etmenin yollarını bulmak, bir sağlık memurunun nüfusun faaliyet düzeyini artırmasına ve bu ölümlerin bir kısmını potansiyel olarak önleyebilmesi için tek yoldur.
Kamu sağlığı yetkilileri bu tür politikaları üretmeden önce, mevcut seyahat modelleri hakkında doğru bilgiye ihtiyaç duyarlar. Bu çalışma araştırmacılar için gerekliydi. Çünkü bu gibi verilerin toplanması, sadece her 10 yılda bir yapılması ve GSV‘den mümkün olandan daha az ayrıntılı olması pratik değildir.
MRC Epidemiyoloji Birimi ve makalenin kıdemli yazarı James Woodcock’un da bir basın açıklamasında belirttiği gibi, bu görüntüler “özgürce kullanılabilir” ve “geleneksel araştırmalardan daha tutarlı bir şekilde” toplanmaktadır.
Ulaşım Bağlantılı Görüntüler
GSV, birçok düşük ve orta gelirli ülkeler de dahil olmak üzere, her kıtaya yayılmış 100’den fazla ülkeden görüntüler içermektedir.
Araştırmada İngiliz ekibi, Birleşik Krallık’taki 34 şehre odaklandı. 2010 ve 2012 arasında alınan 2.000 GSV görüntü, her şehirde 1.000 rastgele noktadan çekildi. Daha sonra, ulaşımla bağlantı kurabilecekleri her şeyi saymaya başladılar: yayalar, park edilmiş bisikletler, kullanım bisikletleri, motosikletler, otobüsler ve otomobiller.
Her yöntemi kaç kişinin kullandığını bildiklerinde, her bir yöntemin “seviyesi” ni veya oranını, 2010 yılının Eylül sayımı ve 2012 yılı fiziksel aktiviteye odaklanan Aktif İnsanlar Anketlerinde belirtilen düzeylerle karşılaştırabildiler. Bu bir kontrol işlevi gördü.
Araştırmacıların bisiklet, toplu taşıma ve motosiklet kullanımı hakkındaki tahminleri, kontrol verilerine “güçlü bir korelasyon” kazandırdı. Ancak yürüyüş tahminleri tam olarak doğru değildi, sadece “ılımlı” bir bilgi verebiliyordu. Ek olarak, bisikletçiler arasındaki cinsiyet dağılımını tahmin etmek için tasarlanmış bir pilot analizde “umut verici sonuçlar” kaydettiler.
Bu veriler dünyanın birçok yerinde zaten mevcut olduğundan, politika yapıcıların buna erişmesi ve analiz etmesi gerekiyor.
Sağlık memurları bu zengin veriden faydalanırlarsa, elde edilen veriler dünya genelinde hayat kurtarmaya yardımcı olabilir.
