De effectiviteit van OTM voor gemeenten – deel 2
Ik ben Joris, student Civiele Techniek op Universiteit Twente, en in de afgelopen maanden ben ik tijdens mijn stage bij TripService bezig geweest met mijn onderzoek naar de effectiviteit van Online Traffic Management op wegen binnen een stad. In deze blog zal ik uitleggen wat Online Traffic Management inhoudt, wat ik precies ga onderzoeken en op welke projecten ik dit ga doen.
Online Traffic Management (OTM) informeert weggebruikers over aankomende wegwerkzaamheden via online kanalen zoals Waze, Facebook, Instagram en Google Ads. Deze middelen bieden het voordeel van gerichte communicatie naar specifieke doelgroepen en kunnen daardoor een breder of specifieker publiek bereiken. OTM biedt naast informatie ook functies zoals kaartaanpassingen in navigatiesystemen, verkeersmonitoring via het roadwork traffic dashboard en een post-trip analyse van reisgedrag en hinderbeleving tijdens de wegwerkzaamheden.
Het hoofddoel van het onderzoek is het opzetten en testen van een beoordelingskader voor Online Traffic Management. De eerste stap hiervoor is het identificeren van indicatoren waarmee de effectiviteit van OTM gemeten kan worden en kijken of er informatie beschikbaar is om deze indicatoren te meten. De datacollectie geeft al een goed inzicht in wat voor data beschikbaar is en wat er mee gedaan kan worden. In dit onderzoek wordt verkeersdata van Dexter van NDW gebruikt, net als enquêteresultaten en advertentieresultaten van afgeronde projecten. Daarnaast heb ik interviews gevoerd met de projectleider of verkeersdeskundige van drie verschillende projecten om achtergrondinformatie te krijgen over het project en te horen wat zij verstaan onder de effectiviteit van OTM.
De verkeersdata van Dexter bestaat uit reistijd op bepaalde trajecten en verkeersintensiteit (aantal voertuigen per uur) op een locatie over een periode van een aantal weken. Reistijddata is op veel plekken beschikbaar, maar data over verkeersintensiteit is op weinig plekken te vinden op Dexter. Dit maakt het onderzoek iets lastiger, omdat reistijddata wel waardevolle informatie kan geven over de toename van verkeer over een weg, maar geen exacte aantallen laat zien, iets wat verkeersintensiteit wel doet. Daarom zullen er een aantal aannames nodig zijn, terwijl ik ook ga proberen om de toename in verkeersintensiteit te berekenen.
De analyse van de enquêtes laat veel waardevolle informatie zien, bijvoorbeeld hoeveel weggebruikers op de hoogte waren van de werkzaamheden door Online Traffic Management en wat ze besloten te doen aan de hand van de informatie. Er zijn veel antwoorden op de enquêtes, waardoor de resultaten erg bruikbaar en betrouwbaar zijn. De interviews met de projectleider/verkeersdeskundige van de drie projecten geven goede inzichten in wat de sterke punten van Online Traffic Management zijn en waar verbeteringen mogelijk zijn.
In de volgende en laatste blog zal ik de resultaten delen van het onderzoek. Daarnaast zal ik ook vertellen hoe ik de stage bij TripService heb ervaren, hoe ik het onderzoek vond gaan en wat mijn toekomstplannen zijn!
