Transpordiamet katsetab liikluse analüüsimist mobiilsete liikuvusandmete abil

#Holger Haljand #Telia Crowd Insight

Transpordiamet võttis liikluse planeerimiseks kasutusele Telia Crowd Insights platvormil põhineva lahenduse, mis võimaldab mobiilivõrgu anonüümsete koondandmete põhjal analüüsida inimhulkade liikumist nii konkreetsel ajahetkel kui pikema perioodi vältel.

 

„Uus lahendus võimaldab jälgida inimeste liikumisi kogu Eesti ulatuses ning aitab tulevikus tagada, et ka lühema aja jooksul toimunud liikumisvajaduse muutused planeerimisel arvesse võetakse,“ selgitas Transpordiameti liikuvuse kavandamise osakonna juhataja Erik Ernits ning kinnitas, et ühegi konkreetse inimese asukoht ega liikumismustrid pole seejuures nähtavad ega ka tuvastatavad.

Ernitsa sõnul on mobiilsete andmete tark kasutamine kindlasti üheks tulevikusuunaks. „Mida suurem hulk liikumise andmeid otsuste ettevalmistamisel arvesse võetakse, seda paremini otsused hiljem päris ellu sobivad. Tavapärased inimeste liikumist mõõtvad meetodid on reeglina aeganõudvad ja kulukad ning nende põhjal tõese tervikpildi kokku panemine keerukas. Mobiilsetel andmetel on ka muid eeliseid – näiteks on võimalik tulemus saada kiiremini ja vajadusel vaadata ka tagantjärgi, kuidas liikumised seoses mingi sündmusega muutusid,“ ütles Ernits.

Telia äriklientide üksuse juht Holger Haljand tõi välja, et tegemist on ainulaadse koostööprojektiga. “Mitme riigi riigiametid kasutasid juba varasemalt Telia mobiilivõrgu anonümiseeritud andmeid näiteks Covid-19 viiruse leviku tõkestamiseks vastu võetud meetmete mõjude hindamisel, kuid koostöö Transpordiametiga viib riigi ja erasektori vahelise koostöö Eestis uuele tasemele. Liikuvusandmeid saab edukalt  kasutada nii linnapildi kujundamisel ja infrastruktuuri arendamisel kui ka muudel eesmärkidel, kus on vaja inimeste liikuvusharjumisi operatiivselt hinnata,“ ütles Haljand.

Transpordiameti analüütika ja andmete osakonna juhataja Reimo Tarkiainen rääkis, et tulevikus on plaanis mobiilseid liikuvusandmeid kasutada ka ühistranspordi töö parandamiseks. Mobiilsed liikuvusandmed aitavad hinnata ühistranspordi kasutajate liikumisi ühistranspordiga sõitmisele eelnenud ja järgnenud ajal. Lisaks on võimalik tulevikus modelleerida ühistranspordivõrke, võttes aluseks kasutajate reaalseid vajadusi ja eelistusi.

 

Kommentaarid