С какими данными работали
Однако у методологии были сложности: в выборку попадали промзоны рядом с МКАД и дублёры магистралей. Такие территории отличались по характеру дорожного движения от типичных спальных районов, что размывало фокус исследования.
В исследовании использовали данные ГИБДД за период с 3 апреля 2018 по 14 октября 2021. Сосредоточились на пяти камерах, которые работали в спальных районах и зафиксировали больше нарушений, чем другие.
Хотели проанализировать районы, где живёт много людей, а дорожное движение относительно спокойное. В Москве нет общепринятого разделения на спальные районы и другие, и сначала мы решили ориентироваться на классификацию и
карту «Экономический профиль районов Москвы», составленную географом Ольгой Вендиной в 2012 году.
- Камеры на Южнопортовой улице и в Коломенском проезде фиксируют только превышения скорости. Чтобы разнообразить анализ, отказались от точки в Коломенском в пользу камеры на Широкой улице.
- На Широкой улице находились сразу три камеры из списка — объединили их в общий пункт для анализа.
- На улице Народного ополчения восьмиполосное движение и разделительные отбойники, характерные для магистральных дорог. Подобное дорожное движение не подходило под критерии исследования, этой точке предпочли камеру на улице Миклухо-Маклая.
Когда говорим о всплеске или росте числа нарушений, мы имеем в виду пиковые значения в сравнении со средним уровнем в конкретной точке, а не в контексте среднего числа по всему городу. Нам интересны даже небольшие цифры, которые отклоняются от среднего значения. Всё-таки исследование ограничено пятью конкретными точками, и в любых локальных аномалиях могут проявиться признаки более масштабных проблем.
- Построили буферы с радиусом 150 м вокруг земельных участков с жилыми домами и объединили наслаивающиеся. Так включили в анализ и территории жилых домов, и прилегающие улицы.
- Убрали из выборки ЦАО и Зеленоград, а также крупные шоссе, магистрали и проспекты.
3. Проверили по панорамам улиц, действительно ли в выбранных участках располагаются жилые кварталы.
Как выбирали спальные районы
У методологии было существенное ограничение: на момент скачивания в набор данных с участками межевания жилых кварталов почти не были включены районы Новой Москвы. Сочли это допустимым, так как мы исследовали не отличия автомобилистов в разных округах, а общие для всего города паттерны.
Пять камер для анализа выбрали так:
- В центре сосредоточена жизнь города, и районы в ЦАО сложно назвать спальными, несмотря на наличие жилых домов.
- Зеленоград изолирован от остальной Москвы, а потому имеет свои особенности.
- На крупных шоссе выше разрешённая скорость и меньше пешеходов, что противоречит задаче исследования. «Крупными шоссе» считали дороги с параметрами highway=primary и highway=trunk в OpenStreetMap.
- Отфильтровали все дорожные камеры и оставили только те, что располагаются в жилых кварталах.
- Посчитали совокупное число нарушений ПДД, зафиксированных камерами за 2018–2021. Выбрали топ-10 камер, которые определили больше всего нарушений.
- Перепроверили получившийся список.
4. Перепроверили наличие жилых домов вблизи отобранных камер и утвердили окончательный список из пяти точек.
Некоторые выбранные камеры работали не весь период исследования. На Миклухо-Маклая камеру установили только в 2019, а камера на Южнопортовой улице перестала работать в феврале 2021. На улице Широкая, д. 5, камера появилась 13 июня 2018 и была демонтирована 1 июня 2021. Камеру на улице Дмитрия Ульянова повесили в декабре 2018 и отключили в конце 2020 из-за строительства Троицкой линии метро.
Запросили данные у коллег из ГИБДД Москвы. Сведения отражали, где, когда и какие нарушения ПДД были зафиксированы в Москве с 3 апреля 2018 по 14 октября 2021.
Мы могли бы сократить исследуемый период и изучить ровно три года — с апреля 2018 по апрель 2021 — но решили проанализировать все предоставленные данные. Поступили так, чтобы убедиться, что спад числа нарушений вызван не локдауном, а улучшением инфраструктуры.
Наше решение подкрепили исторические данные. Так, в 2018–2020 на период с 14 октября по 31 декабря приходилось около 14 % нарушений от общего количества за год. Сочли, что этой долей допустимо пренебречь: если бы ноябрь и декабрь значительно влияли на число нарушений, это можно было бы заметить и проанализировать с помощью данных за предыдущие годы. Ту же логику применили к периоду с января по март 2018, ведь характерные особенности этих месяцев можно обнаружить и в последующих данных.
Отобранные камеры фиксировали превышение скорости, передвижение по выделенной полосе, пересечение сплошной линии и парковку ближе 15 м к остановке общественного транспорта. Не анализировали, как менялась доля нарушений по типам, ведь чем больше разных нарушений способны фиксировать камеры, тем меньше доли отдельных типов.
Чтобы решить возникшую проблему, обратились к базе данных Департамента городского имущества Москвы и
взяли за основу участки межевания жилых кварталов с Портала открытых данных Москвы.