このストーリーは、人々が街を快適に移動できるように設計された小さなプロジェクト「 Streets of Walks 」に関するものです。 プロジェクトの現在の段階は非常に初期のプロトタイプであり、特定のアイデアと機会を示しています。 同時に、外の世界や志を同じくする人々からフィードバックを集めるために、それを公開することにしました。







私はまだカードが好きで、それらを愛し、それら について話し 、時々カードで何かをします。 そして今、物語は地図製作サービスについてでもあります。



何が街を快適な歩行に適応させ、何が街を歩き回って便利で楽しいものにしているのですか？ 答えを見つけるために、私は人々のグループにウォーキングの経験を説明し、彼らが急いでいないが都市を歩き回るときに彼らにとって何が重要かを話してもらいました。



以下のパラメーターが重要であることがわかりました。

• 通りの樹木、緑の存在;
• スナックやコーヒーを飲むことができる施設の道に沿った存在。
• 人と車が少なく、静かな通り。
• 何か面白いものを見たり、新しいことを学んだりする機会。
• 広い舗装。

さらに考えてみると、私たち（私とアイディアを共有した思いやりのある知り合いのグループ）は、歩行者を同時に2つの側面から支援できるという結論に達しました：都市空間を改善し、環境をより便利にするか、歩行者が快適に歩けるようにするサービスを作成します。 ただし、通常は現在の状況の分析と明確化から始まります。 そこで、最初の段階で都市環境のインタラクティブな研究のためのツールキットを作成するというアイデアが浮上しました。



サービスの最初のプロトタイプは次のようになりました。







プロトタイプの最初のバージョンでは、いくつかの環境パラメーターに関する架空のデータを使用しました。 主なアイデア：地形を調査し、各個人に関連するパラメーターの場所を選択するための便利なインターフェイス。



このプロトタイプをどのように作成したかについてのいくつかの言葉：

• OpenStreetMapデータをGIS-Labウェブサイトから取得しました
• osm2pgsqlを使用してローカルPostgresデータベースにインポートしました
• 彼は、興味のあるテーブルにパラメータを持つフィールドとネストされた「魚」データを追加しました
• MapBoxの TileMillを使用して、地図を様式化し、ストリートパラメーターを視覚化し、Mapboxのアカウントにタイルをインポートしました
• マップMapbox.jsを使用して静的ページをスケッチしました
• Panoramio APIを使用した場所の写真、および人気のある場所

最初のプロトタイプを友人とテストした後、この概念を改良し、次のステップとして実際のデータを使用することが決定されました。 一部の人々は通りの特性のいくつかを異なる方法で知覚するため、最初の段階では不十分に測定されたパラメータを放棄する価値があることも明らかになりました。 将来的には、そのようなインデックスが追加されますが、このために十分な数のユーザー評価のフレームワーク内でユーザー評価に既に依存しています。



誰もが彼にとって重要な情報を追加し、データを実験し、自分で探索できるように、プロジェクトのデータがオープンでアクセス可能であることを本当に望んでいました。



実際のデータはどこで入手できますか？ これまでのところ、モスクワには人々が必要とするほどオープンなデータはないので、私たちは自分でそれを収集します。データを収集するだけでなく、何か面白いことをするために、研究エリアを地域の2つの部分に限定しましたガーデンリング内のヤキマンカとザモスクヴォレチイェ。



都市研究者募集



OpenStreetMapは、利用可能なツールとテクノロジーのセットに加えて、プロジェクトの最適なベースであることが判明しました。市内のすべての歩行者は、調査中のデータをマークまたは改良する機会があり、OSMマップはユーザーによって作成および編集されます。



その結果、一連のフィールド調査と実験の後、街の通りに関するいくつかのパラメータを収集し、「 ウォーキングストリート 」と呼ばれる実際のデータを使用した小さなインタラクティブなプロジェクトを得ました。



このプロジェクトは、私たちが調査した地域の都市についての4つの物語を伝えます。歩道の幅、環境へのアクセス（建物への入り口、階段）、通りの騒音、興味深い場所です。



今では、街中を快適に移動するためのすべての問題を解決できる完全なユーザーサービスではなく、フィードバックを収集し、どのポイントをより詳細に修正するか、またはまったく変更する必要があるかを調べるために公開するプロトタイプの少し精巧なバージョンです。



各データスライスについて詳しく説明します。

歩道

私たちが使用しているほとんどすべてのサービスは、地図に示されている通りが歩行に適していることを意味します。 現実には、そうではありません。 歩道は常に両側にあるとは限らず、突然終了することもあれば、非常に狭くて不快なこともあります。



私たちは選択したエリアでの歩道の広さの話をすることに決め、特別な歩道マップを作成しました 。 狭い歩道（幅1メートル未満）では、近づいてくる通行人に反対するのは不便です。また、会社と一緒に歩いている場合、会話やジャークでの移動も一般に不便です。







歩道の幅に応じていくつかのカテゴリを特定し、どの歩道でどの会社が快適に歩くことができるかを示しました。 マークされた各歩道の地図をクリックすると、幅の特定の値を見つけることができます。





歩道地図



歴史的建造物のある中央地域では、多くの狭い通りや歩道が純粋に象徴的です。 歩道が突然数十センチに狭くなる場所をいくつか見つけました。これらの場所は地図で見つけることができます。 調査の時点で、ボルシャヤ・オルディンカは再建され、建設現場のように見えましたが、移動するのは難しく、不快でした。





2015年7月、ボルシャヤオルディンカの歩道の再建



歩道データの収集中に、 Mapillaryアプリケーションを使用してルートを撮影しました。 APIを介した歩道カードでは、そこから最も近い写真を読み込んで、現在の状態を示します。



これで、約92キロメートルの歩道とその幅がわかりました。 調査対象地域では、歩道の平均幅は2メートル18センチメートルです。 選択されたエリアの予想される幅の広い歩道は、 ボルシャヤヤキマンカストリートにありました。各5メートル以上の広い通りです。 歴史的な通りでは、歩道は伝統的に狭く、平均1〜1.5 mですが、歩道が非常に広く快適な中規模の通りがいくつかありました。 たとえば、 ノヴォクズネツカヤ 、 タタルスカヤ、バフルシナ 、 マラヤオルディンカ 、路地- スタロモネトニ、ピジェフスキー 、 第1スパサラリコフスキーとカザン車線の半分 。

中可用性

私たちは、車椅子利用者や乳母車を持つ若い親など、身体の不自由な人々について話している。 私たちは研究領域にアクセシビリティマップを作成しました。



障害のある人にとっては、環境に対する要件はより高く、乳母車を持っている母親にとって、1つまたは2つの低いステップが非常に大きな障害ではない場合、不快ではありますが、障害のある人にとってはこれは乗り越えられない障害です。





イゴールとカダシェフスカヤ堤防の狭い歩道



イゴール・ガコフ：

「世界のどの都市にも、運動障害者と安全に呼ばれることができる多くの人々がいます。 これらは、車椅子に座っている小さな子供（長い散歩中に5歳までの場合が多い）、高齢者、市内を移動するためのあらゆる種類のデバイス（ベビーカー、スクーター、サポートなど）を使用している障害を持つ人々です。



彼らが快適に歩くための主な基準は、整然と整備された都市インフラです。施設の入り口に段差がなく、あらゆる種類の傾斜路が存在し、横断歩道が適切に構築され、歩道から出ます。

乳母車で移動する場合も同様です。 ベビーカーで数回歩くと、街の知覚と移動経路が変わります。 少なくとも一度は試してみる価値があります-これは間違いなく興味深い経験です。



施設のアクセシビリティを評価するために、3つのカテゴリを使用して施設と建物への入り口をチェックすることから始めました。



「 利用可能 」（緑）-入り口に7 cmを超える段差がないか、施設の所有者が便利なランプを設置するよう注意を払っています。 正面ドアの開口部の幅は少なくとも60 cmです。



「 利用制限 」（黄色）-入り口または低い縁石で1段または2段：車椅子では、外部の助けなしではこの施設に入ることができず、乳母車に簡単に入ることができます。



「 利用不可 」（赤）-乳母車や車椅子で施設に入ることは困難です。 このカテゴリには、入り口にランプや高いポーチのない急な階段を見つける施設や場所が含まれます。または、階段を登ったり下りたりして別の階に行く必要があります。



調査対象地域では、203か所をチェックし、そのうち103か所がアクセスできない（50.7％）、68か所が利用できない（33.5％）、移動が限られている人がアクセスできるのは32か所（15.8％）であることがわかりました。



もう一つの大きな障害は、地下道と通りの階段です。 調査地には7つの地下通路があります。3つはボルシャヤヤキマンカにあり、4つはガーデンリングにあります。 ヤキマンカの交差点には段差のない便利なランプが装備されており、車椅子の人でも利用できます。 また、ガーデンリングの交差点のうち、パヴェレツカヤへの移行のみが障害者に適していると見なすことができます。他の場所では、地下通路の階段に便利なランプが常に装備されているわけではありません。







歩道については、オブジェクトについてはMapillaryから最も近い地形の写真を表示します。



この段階では、歩道の高い縁石やその他の障害物は考慮されていませんでしたが、これは計画中です。 また、環境のアクセシビリティに関するデータを考慮して、歩行ルートを構築する方法を学ぶ予定です。 たとえば、サンクトペテルブルクでは、彼らはすでに同様のサービスを行っています 。

ストリートノイズ

調査で指摘されているように、静かで平和な場所を歩く能力は、快適な歩行に重要な役割を果たします。 道路騒音の発生源はさまざまです：建設、交通、公共交通機関、または群集。



都市環境の研究では、ノイズマッピングが積極的に使用されますが、これはかなり面倒な方法です。すべてのノイズ源を計算し、正確なモデルを構築する必要があります。



最初の段階で、私たちはより簡単な方法で行くことを決め、都市を歩き回って騒音レベルの一連のポイント測定を行いました。 基本的に、測定は平日の午前9時から午後19時まで行われました。



ノイズデータは、 InstaDecibelを使用して収集されました 。 このアプリケーションを使用すると、各測定に、測定がいつ行われ、地形がどのように見えるかを説明する写真を添付できます。 すべての測定結果を特別なInstagamアカウントで公開しました。







その結果、 ノイズレベルのマップが得られました。





中心部の60 dB（青）未満は非常にまれであり、非常に静かな中庭を探す必要があります。車が時々通り過ぎて渋滞がない小さな通りでは、通りの騒音レベルは60〜70 dB（緑）です。音楽に。



通りは少し広く、車が多い場合や、大勢の人がいる歩行者エリア（たとえば、トレチャコフスカヤ駅近く）では、通りの騒音は70〜80 dBに保たれます。 このような状況では、静かな声で話すことはあまりうまくいきません。



大きな高速道路には多くの車があり、アクティブ時間の騒音レベルは80 dBを超えています。 これらは散歩に不快な条件です。



現在、将来的にノイズ測定をまとめて整理し、可能なオプションを試す方法について考えています。

興味深い場所

興味深い場所を選択できるガイドは無数にあります。 通常、このようなコレクションは専門家です。 興味深い場所に関するオープンデータを実験して見つけ、その地域の選択を自動的にコンパイルすることにしました。



フィリップ・カッツ言う ：



「優れたFoursquareベースから始めて、現代のインターネット上で利用可能なPOIソースは多数あります。 ただし、当然のことながら、オープンライセンスに基づく関連データのソースははるかに小さくなります。 私たちの場合、ウィキペディアは素晴らしい情報源でした。



ウィキペディアを地理データのソースとして使用することは非常に興味深いです。 この方法でのみ、外国語のみで書かれた都市の場所に関する記事があることがわかりました。 言い換えれば、ロシア語を話すユーザーは単にモスクワに関する情報を読むことができず、これらのデータは私たちから隠されているように見えます。たとえば、ノルウェーの専門家（または、モスクワに関するクエリにこのウィキペディアセグメントを使用する人）はアクセス可能なままです。 世界のさまざまな都市にそのような「隠された」ポイントがいくつあるのか、そして実際に何が話しているのかを調べるのは興味深いでしょう。 ただし、多数の翻訳、言語クラスター、空間座標と言語座標および時間座標の相関、地理位置情報に関する修正の履歴を含む記事-これらはすべて、プロジェクトの開発に大きな機会をもたらします。



ご存知のように、ウィキペディアにはAPIがなく、代わりにWebページから直接大胆にデータを収集することができます。 同時に、リソースには、いくつかの形式の完全なダンプを含む、さまざまなメトリックとデータの大規模なアーカイブがあります。 JSON形式を使用しました。



データモデルは非常にエキゾチックであると言わざるを得ません。各ページ（アイテム）は、構造化されていない「ステートメント」セット（ステートメント）と、他の言語の同じ記事への内部参照の配列で構成されます。 モデルの詳細については、 こちらをご覧ください 。

外観上はすべてを1つのファイルにダウンロードするオプションは簡単に見えますが、独自の複雑さを含んでいます：通常のコンピューターは、約20 GBのフルダンプをRAMに読み込む準備ができていないため、読み取ることができます。 ファイルを「ストリーミング」、つまり1行ずつ読み取り 、一度に数行だけをRAMに保存するために、Ivan Sagalaevの素晴らしいijsonモジュールを使用しました。



さらなる作業はそれほど難しくありませんでした-ウィキペディアの各ページについて、ジオロケーション属性があるかどうか、もしそうなら、それらが私にとって関心のある範囲にあるかどうかを確認します。 彼女がそこに着いたら、ロシア語の名前とリンクを保存し、そうでない場合は英語を使用します（そのような言語がない場合は、キューの最初の言語が保存されます）。 生活を簡素化するために、最も一般的な種類のページ-通り、修道院、教会、広場、博物館などの単純なカテゴライザも設定しました。 accによって認識されます。 タイトルの単語。 さらに、ロシア語版なしで記事をマークします（モスクワについて！それらは数十あります）。記事を翻訳する言語の数を別の列で検討します。 データベース全体の処理には時間がかかりました-朝には、7000個のPOIを含む小さなcsv。





X軸-1か月あたりの記事ビューの数。 Yは記事の言語の数です（2015年6月）。



最後のステップはランキングです。 最も単純なRコマンドを使用してサーバーの操作を簡素化するために、サイト統計のヒストグラムを作成し、分類の目に見える理由を見つけることができるかどうかを確認します。 これは難しくありません-ヒストグラムは、記事「ユニバーサル」のレベル（たとえば、首都の緯度と経度を示す記事「ロシア」）を1か月あたり75,000ビュー以上の統計で明確に示します。 要素の2番目のグループは大きなマージンを持っています-少し普遍的ではなく（たとえば、「モスクワ」）、2000を超えるビューがあり、最初は0から500ビューになります。 ヒストグラムに基づいて、最大100、最大500以上の3つのグループにさらに分けられました。 合計5つのランクのポイント値。 データを使用する準備ができました。





モスクワの座標で記事を表示するための統計のヒストグラム



調査地域では、最大のカテゴリは存在しないため、人気のカテゴリは4つだけです（4つのサイズの地図上のラベル）。 少し後に、このデータを都市全体で視覚化します。」



座標付きのウィキペディアの記事は人気のある場所に関するものであることが最も多いため、Panoramioの写真が各オブジェクトの最も成功したイラストになりました。

バックエンドなしのプロジェクト

これらの行を読んだ人のために：驚き！ プロジェクトには独自のバックエンドがありません。 Mapboxではクラウドストレージを使用しており、プロジェクト全体は複数のAPIが使用される静的なページです。



どのように機能するかについて詳しく説明します。



プロジェクトでの最大の作業は、データの準備と前処理です。 この環境をローカルコンピューターに収集しました。データはPostgresに入力され、GeoJSON形式を使用したばかりです。



たとえば、舗装幅[幅]はOpenStreetMapの標準の道路タグであるため、Planet.osm データセットを使用できます。 たとえば、座席の空き状況はPlanet.osmにはない[wheelchair]タグを使用するため、 Overpass-turboを使用してOSMからデータをアップロードしました。



あらゆるジオデータ形式の表示と操作に不可欠なツール-Quantum GISは 、ジオデータの視覚化に関するスクリーンキャストで既に説明しました 。



ウィキペディアのデータを処理するために、フィリップは特別なツールキット-WikiGeoParserを開発しました



準備されたデータはMapboxにインポートされます 。 これを行うには、Mapbox Design Studioを使用します。





Design Studioでのデータの操作



Mapbox GL API for Java Scriptは、インポートされたデータを表示するために使用されます。 また、この例のように 、マップモードの切り替えでは、マップスタイルにクラスの切り替えが使用されます。



習慣から、私はおなじみのD3.jsを使用してページ上のDOMを制御しました（私はフロントエンドではないので、私には奇妙です）。



マッピングプロジェクトに特徴的なUXチップのうち、マップの現在の状態を記憶することは注目に値します（location.hashを使用します）。 これにより、常にアドレスバーからURLをコピーし、現在選択されているモードで目的のマップフラグメントを共有できます。



実際、これですべてです。 ブラウザーの単純なJavaScriptアプリケーション。

GitHubで公開されている非常に細い非開発プロジェクトコード:)

助けが必要です

Walking Streetsプロジェクトはまだ始まったばかりであり、現在のバージョンはエンドユーザーサービスではなく、初期のプロトタイプであり、小さなエリアの現在の動きの状態に関するインタラクティブなストーリーです。 私たちは実験を続けています。



近い将来：調査地域をモスクワの中心に拡大し、調査対象の都市の特性を考慮した歩行者ルーティングサービスの開発を開始します。



今、私たちは2つの面で助けが必要です：



データの収集と修正 ：



OpenStreetMapでは、必要なデータは十分ではありませんが、すべてのツールとそれらをマークアップする機能があります。



歩道上のデータと環境のアクセシビリティをマークアップすることでプロジェクトを支援できます。このため、都市を少し歩き回ってOpenStreetMapプロジェクトにデータを入力するだけです。 これに対処しやすくするために、 データ収集に関する詳細な手順を準備し、データ収集の取り組みを調整するために、 Facebookで特別なグループを立ち上げました 。



モスクワの中心部にいなくても、他の地域や都市を支援する準備ができていても、助けてください！ 今後、プロジェクトエリアの拡大に成功することを願っています。 このデータは、私たちだけでなく、それを使用するすべてのOSMプロジェクトにとっても有用です。 あなた自身を含めることは、収集されたデータで何か面白いことができます。



プロトタイプの発売後の最初のレビューによると、多くの人々が路上での騒音レベルに関するデータの収集を支援したいことがわかりました。 近い将来、これらの測定値をまとめて収集する方法についての決定を行う予定です。



OpenStreetMapで編集したくない場合は、 Mapillaryを使用して歩道を撮影するだけで便利です。これは、OSMコミュニティのメンバーが地図をより正確にマップするのに役立ちます。



バックエンド/インフラストラクチャ ：

近い将来にやりたい2つのホットなタスクがあります。

-これで、データの更新は基本的に配置され、手動モードになりました。ファイルを再アップロードし、ローカルデータベースを更新します。 自動化する必要がある

-サービスをデータレイヤーのあるマップよりも便利にするために、収集された都市環境のパラメーターを考慮して歩行者のルーティングを開始することを夢見ています。



バックエンドを探しています。 あなたがプロジェクトチームに参加したい開発者（C ++、Python、Node.js、Postgres）である場合、karmatsky（at）gmail.comに連絡して、協力条件について話し合ってください。



計画-大量のオープンジオデータを使用したさまざまな実験と、新しいレイヤーの接続。

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プロジェクトに関するフィードバックを取得し、コメントでプロジェクトのアイデアを議論することは素晴らしいことです。



快適な散歩を！



プロジェクトチーム： Andrey Karmatsky 、 Philip Katz 、 Igor Gakov イリヤ・ズヴェレフとティモフェイ・サムソノフへのアドバイスをありがとう。



開発と設計： Urbicaは、都市環境に関するインタラクティブなプロジェクトに特化したデザインスタジオです。