カルガリーの小学校での交通安全学習

背景 自動車と車両の衝突 (MVC) は、カナダの子供の歩行者/自転車による傷害の主な原因です。 MVC に対する恐怖は、アクティブな交通手段の普及と、それに伴う健康上の利点をさらに減少させる可能性があります。 建築環境の特徴（縁石の延長など）は、特定の場所での子供の怪我のリスクを軽減する可能性があります。ただし、これらの機能が地域全体の子供の能動的な交通安全の成果にどのような影響を与える可能性があるかを理解することが重要です。

目的 この研究は、カナダのさまざまな自治体内の構築環境の特徴に基づいて、子供の自転車運転者/歩行者 MVC のリスクと地域レベルでのアクティブな交通手段の普及を予測できる包括的な機械/統計学習モデルを開発することを目指しています。

設計調査者は、複数の機械学習モデルのトレーニングとテストに使用するジオデータベースを構築します(1)。 子どもの自動車衝突（MVC）はランダムに発生するのではなく、他の病気と同様、影響する特性に応じて分布していることを考えると、これらのモデルは、建築環境、子どもの交通機関の普及率、および子どもの傷害リスクと子どもの怪我のリスクとの間の関連性を確立できる可能性があります。カナダの特定の自治体での死亡事故。

データ このプロジェクトのデータは、CHIld Active-Transportation Safety and the Environment (CHASE) プログラムを通じて取得されました(2)。 地理情報システム (GIS)(3,4) ソフトウェア (ArcGIS など) を使用して、CHASE データとそれに付随する空間特性が包括的なジオデータベースに統合され、空間的に特徴付けられたデータの管理と保存が可能になりました。 このデータベースには、構築環境の 3D によって特徴付けられる 300 を超える変数と 200 を超える関心のあるレイヤーが含まれています (5)。 これには、密度 (例: 人口統計、市の境界、年齢、社会経済的地位)、多様性 (例: 学校の出席率、バスの学生数、踏切のガード、宅地利用、公園)、および設計の特徴 (例: 建築環境の特徴、道路網、交通緩和、自転車インフラ、交通量・速度）。 このデータベースには、子供の能動的な交通手段 (モードシェア、有病率など) および傷害 (MVC の場所、警察の衝突報告など) の結果も含まれています。

これらのデータは、アルバータ州交通局、カナダ統計局、トロント地区教育委員会、カルガリー市、エコカウンター、特定の CHASE プロジェクトなど、国、州、地方自治体の情報源から CHASE チームによって取得されたものです(2)。 CHASE プロジェクトには、小学校周辺の建築環境の直接監査、小学生や保護者の学校への交通手段の直接観察、特定の建築環境への介入に関する準実験研究、自転車に乗る児童の位置間の建築環境の比較が含まれます。怪我とコントロールの場所。 このプロジェクトと CHASE プログラムは両方とも、バンクーバー、サリー、カルガリー、トロント、ピール、モントリオール、ラヴァルの自治体に焦点を当てています。 2010 年から 2020 年までの各年に収集されたデータ。 そのため、この研究で使用されるデータベースには、8,000 人を超える子供 (1 ～ 17 歳) の自転車と歩行者の怪我、および 500 を超える小学校でのアクティブ交通の普及が含まれることになります。

モデル開発 交通安全を調査する場合、ベイジアン ニューラル ネットワーク、サポート ベクター マシン、ランダム フォレスト、最近傍分類など、さまざまな機械学習モデルを使用できます (6 ～ 9)。 結果(1)の再現性を確保するために、この研究では複数の教師あり機械学習アルゴリズムをテストして比較します。

CHASE ジオデータベースを準備した後、データはトレーニング セットと評価セットに分割されます。 トレーニング セットには各自治体からのデータの 80% のランダム サンプルが含まれ、残りは評価セットで使用されます。 データセット全体ではなく自治体ごとにデータを分割することで、可能な限り幅広い都市設計に対して最終モデルをテストできるようになります。

最初は、使用可能なすべての変数がモデルの開発に使用されます。 倹約的なモデルを保証するために、さまざまな戦略（後方消去、ベイズ情報量基準など）を使用して、結果に影響を与える変数、または他の重要な変数に交絡的な影響を与える可能性のある変数のみを保持します(10)。 同様の予測変数の共線性の評価も、開発全体を通じて (主成分分析など)、その後のモデルの調整とともに実行されます。 トレーニング中に、k 分割相互検証がトレーニング データのリサンプリングに使用されます。

結果 子供の歩行者/自転車による傷害とアクティブな交通機関の結果が、その予測変数とともに、各自治体内の地域境界緩衝地帯に従って分析されます。 これにより、コミュニティの境界ごとの特定の建築環境の特徴の密度と、それが子どものアクティブ交通傷害リスクとアクティブ交通普及率に及ぼす影響を調査することが可能になります。 さまざまなアルゴリズムの精度を比較すると、特定の共変量が子供の歩行者や自転車の傷害リスクやアクティブな交通機関の普及率を増加させるか減少させるかを決定できるモデルが選択されます。