Dashboards voor risicogestuurd verkeersveiligheidsbeleid

Gebruik door provincies, vervoerregio’s en gemeenten
Auteur(s)
Bax, C.A.; Eenink, R.G.; Uijtdewilligen, T.; Hettema, Z.J.A
Jaar

Steeds meer overheden richten zich op ‘risicogestuurd’ verkeersveiligheidsbeleid. Daarbij wordt, naast ongevallen, gekeken naar zogeheten risico-indicatoren, waarvan uit wetenschappelijk onderzoek bekend is dat ze bijdragen aan ongevallen. Risico-indicatoren kunnen gemakkelijker worden vertaald naar preventief beleid dan ongevallencijfers. Om risico-indicatoren te berekenen, komen steeds meer data beschikbaar die met publieke en private dashboards kunnen worden omgezet in bruikbare informatie. Deze ontwikkelingen zijn voor SWOV aanleiding om in kaart te brengen welke dashboards er tot nu toe zijn en hoe deze worden gebruikt. Dit biedt zowel de gebruikers (overwegend nationale en decentrale overheden) als aanbieders inzicht in het huidige gebruik en kan zo verbeterpunten opleveren voor zowel bestaande als nieuw te ontwikkelen dashboards.

Vraagstelling

Deze studie beantwoordt de volgende hoofdvraag en subvragen:

Hoe gebruiken provincies, vervoerregio’s en gemeenten dashboards voor risicogestuurd verkeersveiligheidsbeleid en welke lessen kunnen hieruit getrokken worden?

  1. Welke dashboards voor decentraal risicogestuurd verkeersveiligheidsbeleid zijn er?
  2. Hoe worden deze dashboards gebruikt door provincies, vervoerregio’s en gemeenten?
  3. Welke potentiële verbeteringen zien gebruikers en aanbieders van dashboards?

Onder een dashboard verstaan we hier een online instrument, gericht op risicogestuurd werken, voor provincies, vervoerregio’s of gemeenten, bij voorkeur met een kaartweergave van de betreffende data. In dit onderzoek zijn interviews gehouden met alle provincies en vervoerregio’s in Nederland en met alle aanbieders van de dashboards die zij aangaven te gebruiken. Gemeenten zijn niet apart geïnterviewd. De dashboards zelf zijn geen onderwerp van onderzoek geweest.

Resultaten

  1. Welke dashboards voor decentraal risicogestuurd verkeersveiligheidsbeleid zijn er?

Decentrale overheden gebruiken overwegend de volgende zes dashboards: RiMoVe van Antea, de SPV-Viewer van RHDHV, de SPI-monitor van het Kennisnetwerk SPV, het Veilig Rijden-dashboard van de ANWB, Ongevalsrisico.nl van DOK data en VIA Signaal Snelheden van VIA. Het dashboard van DOK data (Ongevalsrisico) wordt het meest gebruikt en meerdere provincies/vervoerregio’s gebruiken meer dan één dashboard. Het overgrote deel van de provincies en vervoerregio’s geeft aan dat de dashboards ook openstaan voor hun inliggende gemeenten.

  1. Hoe worden deze dashboards gebruikt door provincies, vervoerregio’s en gemeenten?

De dashboards worden meestal gebruikt voor het maken van risicoanalyses en beleid (inclusief prioriteren of inzicht krijgen in onveilige locaties) en minder voor het beantwoorden van vragen/klachten van burgers. Naast tevredenheid over de dashboards (gebruiksvriendelijk, flexibel) hebben gebruikers ook vragen, met name over (fouten in) de data en over de vertaling van de uitkomsten naar eigen beleid.

Bestuurders van provincies/vervoerregio’s zijn overwegend positief of neutraal over de dashboards. Wel geven ze aan dat ze de risicogestuurde aanpak lastig vinden uit te leggen (waarom een weg aanpakken met een hoog risico maar zonder recent ongeval?).

  1. Welke potentiële verbeteringen zien gebruikers en aanbieders van dashboards?

Beide groepen zien verbeteringen vooral in méér data, bijvoorbeeld over verkeersgedrag, modaliteit, expositie en wegkenmerken. Verder zien ze graag dat de aanbieders toegang krijgen tot actuele ongevalsgegevens (van zowel de politie als ziekenhuizen) zodat ze die kunnen opnemen in hun dashboard.

Beperkingen

Deze studie kent een aantal beperkingen. Zo zijn alle antwoorden van de geïnterviewden zelfgerapporteerde antwoorden en zijn gemeenten zelf niet apart ondervraagd. Ook is het data- en dashboardlandschap sterk in ontwikkeling; de ervaringen ermee kunnen dus snel veranderen.

Conclusies

Hoewel in de risicogestuurde aanpak de nadruk ligt op risico-indicatoren, hebben zowel gebruikers als aanbieders van dashboards behoefte aan meer recente ongevalsdata om deze te combineren met informatie over risico’s en risico-indicatoren. Verder hebben gebruikers enerzijds graag maatwerk, anderzijds willen ze ook de mogelijkheid om zichzelf te kunnen vergelijken met anderen, wat juist vraagt om een zekere uniformiteit vraagt in zaken als definities, databronnen, datakwaliteit, databehandeling en weging van scores. Deze twee overkoepelende conclusies van het onderzoek lijken hiermee enigszins paradoxaal.

Beschouwing

Die (zekere mate van) uniformiteit zal niet spontaan door marktwerking ontstaan. Aanbieders van dashboards hebben namelijk niet altijd een direct belang bij standaardisatie. Bovendien kost het geld, expertise en samenwerking om op zoveel data-gerelateerde onderwerpen uniformiteit te bereiken.

Overheidssturing, bijvoorbeeld vanuit het ministerie van Infrastructuur en Waterstaat of een organisatie zoals NDW (Nationaal Dataportaal Wegverkeer), kan helpen om dit soort struikelblokken aan te pakken en tegelijkertijd ruimte voor innovatie blijven bieden. Dat kan met regelgeving, maar ook door het gratis beschikbaar stellen van (liefst wetenschappelijk verantwoorde) definities, databronnen, datakwaliteitseisen, databehandelingsvoorschriften, weging van scores en een kwaliteitskader voor data-gedreven dashboards.

De beschikbaarheid van ongevalsdata voor markt en overheden is overigens een onderwerp waarover al sinds de invoering van de privacywet discussie wordt gevoerd. De onlangs opgerichte Tactische Tafel Verkeersveiligheid van het Digitale Stelsel Mobiliteitsdata lijkt bij uitstek de plaats om deze discussie voort te zetten.

Dashboards for risk-based road safety policies; Use by provinces, transport regions and municipalities

More and more government authorities are focusing on ‘risk-based’ road safety policies. In addition to crashes, this involves looking at so-called safety performance indicators, which scientific research has shown to contribute to crashes. Safety performance indicators are easier to translate into preventive policy than crash figures. To calculate safety performance indicators, more and more data are becoming available that can be converted into useful information with the help of public and private dashboards. These developments prompted SWOV to map what dashboards there are so far and how they are used. This offers both users (predominantly national and decentralised authorities) and providers insight into current use and can thus provide suggestions for improvement for both existing dashboards and dashboards that are still to be developed.

Research questions

The study answers the following main question and sub-questions:

How do provinces, transport regions and municipalities use dashboards for risk-based road safety policies and what lessons can be learned?

  1. What dashboards for decentralised risk-based road safety policies exist?
  2. How are these dashboards used by provinces, transport regions and municipalities?
  3. What potential improvements do users and providers of dashboards envisage?

In this study, by a dashboard we mean an online tool, focused on risk-based policies, for provinces, transport regions or municipalities, preferably with a map representation of the relevant data. Interviews were held with all provinces and transport regions in the Netherlands and with all providers of the dashboards they use. Municipalities were not interviewed separately. The dashboards themselves were not the subject of research.

Results

  1. What dashboards for decentralised risk-based road safety policies are there?

Decentralised authorities predominantly use the following six dashboards: RiMoVe developed by Antea, SPV-Viewer by RHDHV, SPI-Monitor by the SPV Knowledge Network, Veilig Rijden-dashboard by ANWB, Ongevalsrisico.nl by DOK data and VIA Signaal Snelheden by VIA. Several provinces/transport regions use more than one dashboard, while DOK data's dashboard (Ongevalsrisico) is the most widely used. The vast majority of provinces and transport regions indicate that the dashboards are also at the disposal of their municipalities.

  1. How are the dashboards used by provinces, transport regions and municipalities?

The dashboards are mostly used for making risk analyses and policies (including prioritising or gaining insight into unsafe locations) and less often for answering citizens' questions/complaints. Users are happy with the dashboards (user-friendly, flexible), but also have questions, especially about (errors in) the data and about translating the results to their own policies.

Aldermen and members of the provincial executive are mostly positive or neutral about the dashboards. However, they do indicate that they have trouble explaining the risk-based approach (why tackle a road with a high risk but no recent crash?).

  1. What potential improvements do dashboard users and providers envisage?

Both groups mainly envisage improvements through more data, for instance on road user behaviour, modality, exposure and road features. They would also like providers to have access to up-to-date crash data (to be provided by both the police and hospitals) so they can include them in their dashboards.

Limitations

This study has a number of limitations. For instance, all interviewees' answers are self-reported and the municipalities themselves were not surveyed separately. Also, the data and dashboard landscape is rapidly evolving; thus, user experience can also change rapidly.

Conclusions

Although the risk-based approach emphasises safety performance indicators, both users and providers of dashboards need more recent crash data to combine with information on risks and safety performance indicators. Furthermore, while on the one hand users like customisation, on the other hand they also want the ability to compare themselves to others, which in turn calls for a certain uniformity in definitions, data sources, data quality, data handling and weighting of scores. These two overarching conclusions of the study thus seem somewhat paradoxical.

Reflection

This (certain degree of) uniformity will not arise spontaneously through market forces. After all, providers of dashboards do not always have a direct interest in standardisation. Moreover, money, expertise and cooperation are needed to achieve uniformity on so many data-related topics.

Government guidance, for example from the Ministry of Infrastructure and Water Management or an organisation such as NDW (National Road Traffic Data Portal), can help address stumbling blocks while continuing to provide room for innovation. This can be done with regulations, but also by making (preferably scientifically sound) definitions, data sources, data quality requirements, data handling rules, weighting of scores and a quality framework for data-driven dashboards available free of charge.

The availability of crash data to the market and to public authorities is a subject that has been under discussion since the introduction of the Privacy Act. The recently established Tactische Tafel Verkeersveiligheid van het Digitale Stelsel Mobiliteitsdata (tactical table on road safety of the digital system for mobility data) seems the perfect place to continue this discussion.

Rapportnummer
R-2024-23
Pagina's
26
Gepubliceerd door
SWOV, Den Haag

SWOV-publicatie

Dit is een publicatie van SWOV, of waar SWOV een bijdrage aan heeft geleverd.