Recent Amerikaans onderzoek onder automobilisten laat zien dat mobiel telefoongebruik waarbij een scherm wordt bediend, zoals het zoeken op internet of het schrijven van een tekstbericht, de kans op een ongeval met 2,5 keer vergroot. Of smartphonegebruik onder fietsers het risico op een fietsongeval in dezelfde mate verhoogt als bij automobilisten is niet bekend. Dit rapport beschouwt twee verschillende onderzoeksmethoden waarmee het risico van smartphonegebruik op fietsongevallen kan worden vastgesteld. De vereisten aan deze onderzoeksmethoden – en daarmee ook de haalbaarheid ervan – zijn geïnventariseerd en vergeleken. De eerste methode betreft een case-controlstudie. Hierbij worden ongevalsbetrokken fietsers (de ‘cases’) op de spoedeisende hulp gevraagd naar smartphonegebruik voorafgaand aan het ongeval. Ter vergelijking wordt ook naar het smartphonegebruik in het gewone fietsverkeer gekeken, zonder ongeval (de ‘controls’). Bij de tweede methode – de zogeheten Naturalistic Cycling-studie (NC-studie) – wordt het normale, ‘natuurlijke’ rijgedrag van fietsers tijdens hun dagelijkse ritten in het verkeer continu vastgelegd door camera’s en meetapparatuur die op de fiets zijn geïnstalleerd. Zo zijn ook de omstandigheden en het fietsgedrag voorafgaand aan een ongeval terug te zien.
Het rapport beschrijft per onderzoeksmethode wat deze inhoudt, wat de voor- en nadelen zijn, hoe de gegevens over fietsongevallen en smartphonegebruik worden verzameld en hoe het ongevalsrisico door smartphonegebruik op basis van die gegevens wordt berekend. Aan de hand van een zogeheten ‘poweranalyse’ is voor verschillende scenario’s bepaald hoeveel deelnemers er bij de verschillende onderzoeken nodig zijn om een statistisch voldoende gefundeerde uitspraak te kunnen doen over het risico van smartphonegebruik op fietsongevallen. Daarnaast zijn de kosten en de doorlooptijd van beide typen onderzoek berekend. De twee methoden zijn vervolgens op verschillende wetenschappelijke en organisatorische criteria gescoord en vergeleken.
De wetenschappelijke criteria betreffen de interne en externe validiteit, ethische overwegingen, en de bruikbaarheid van de data voor andere onderzoeken. De organisatorische criteria hebben betrekking op kosten, doorlooptijd, benodigd aantal deelnemers, technische complexiteit en informatiebeveiliging. Bij de NC-methode is onderscheid gemaakt tussen onderzoek op basis van daadwerkelijke ongevallen en onderzoek op basis van bijna-ongevallen. In naturalistic onderzoek worden vaak bijna-ongevallen gebruikt in plaats van ongevallen, aangezien echte ongevallen weinig voorkomen. Een bijna-ongeval is een situatie waarin een ongeval nog net voorkomen kan worden doordat één van de twee betrokken partijen ingrijpt.
De vergelijking van de twee onderzoeksmethoden laat zien dat de case-controlmethode beter scoort op de organisatorische criteria doordat de methode minder kost en technisch minder complex is. Afhankelijk van het type smartphonegebruik waarvan het ongevalsrisico vastgesteld moet worden (bellen, bedienen van een scherm of luisteren naar muziek), is de NC-studie op basis van bijna-ongevallen twaalf tot dertien keer zo duur als een case-controlstudie. De NC-studie op basis van daadwerkelijke ongevallen is op haar beurt 33 keer zo duur als dezelfde studie-opzet op basis van bijna-ongevallen.
Het nadeel van de case-controlmethode is echter dat deze onderzoeksmethode afhankelijk is van zelfrapportage, waarbij het geheugen van de ongevalsbetrokken fietser en de sociale wenselijkheid van de antwoorden een rol kunnen spelen. Daarnaast kan het bevragen van slachtoffers over hun gedrag ten tijde van het ongeval als bezwaarlijk worden ervaren. Hierdoor scoort de case-controlstudie lager op de wetenschappelijke criteria interne validiteit en ethische overwegingen. De NC-methode maakt geen gebruik van zelfrapportage om het smartphonegebruik en de omstandigheden voorafgaand aan het (bijna-)ongeval vast te stellen. Deze worden met behulp van camera’s en sensoren geregistreerd. De NC-methode scoort hierdoor hoger en dus beter op de wetenschappelijke criteria.
Hoewel de organisatorische criteria zeker van belang zijn bij het opzetten van een studie, wegen de wetenschappelijke criteria zwaarder. Deze bepalen immers of de eventuele invloed van smartphonegebruik op fietsongevallen valide aangetoond kan worden. Uitgaande van de wetenschappelijke criteria is de NC-methode de betere keus. De kosten verbonden aan de NC-studie zijn echter zeer hoog, met name wanneer het onderzoek gebaseerd wordt op daadwerkelijke ongevallen en gericht is op een type smartphonegebruik waarvan het verwachte ongevalsrisico laag is (zoals bij bellen of luisteren naar muziek). Beter uitvoerbaar en daarom aan te bevelen, is een grootschalige NC-studie op basis van bijna-ongevallen, en gericht op het risico van het bedienen van een smartphonescherm. De kosten van een dergelijke studie zijn nog steeds zeer hoog: ruim 1 miljoen euro (ter vergelijking: eenzelfde NC-studie gebaseerd op daadwerkelijke ongevallen kost minstens 24 miljoen euro). Echter, als het NC-onderzoek goed wordt opgezet en verder technisch gezien uitvoerbaar en te bekostigen is, kan daarmee waardevol inzicht worden verkregen in het risico van smartphonegebruik op fietsongevallen. Daarnaast wordt in NC-onderzoek een schat aan gegevens verzameld die voor tal van andere studies naar fietsgedrag en mogelijke oorzaken van fietsongevallen gebruikt kunnen worden, zoals onderzoek naar de interactie tussen verschillende fietspadgebruikers, roodlichtnegatie bij fietsers, of de rol van de kwaliteit van de fietsinfrastructuur bij fietsongevallen.
Smartphone use and the risk of bicycle crashes: feasibility of potential research methods
Recent American research shows that accessing the screen of a mobile phone while driving, e.g. for searching the internet or for texting, increases crash risk 2.5 times. Whether smartphone use among cyclists increases the crash risk to the same extent, is still unknown. This report considers two different research methods to determine the risk of a bicycle crash for cyclists using a smartphone. The requirements for both research methods – and thus their feasibility – have been inventoried and compared. The first method concerns a case-control study for which cyclists involved in a crash (the cases) are questioned in the emergency room about their smartphone use prior to the crash. For comparison, smartphone use among ordinary cyclists not involved in crashes (the controls) is also looked at. In the second method – a so-called Naturalistic Cycling study (NC study) – ordinary ‘natural’ behaviour of cyclists during their daily rides in traffic is continually recorded by cameras and monitoring equipment installed on the bicycle. Thus, the traffic conditions and the cycling behaviour prior to a crash are retrievable.
For each research method, the report describes what it entails, what the advantages and disadvantages are, how the data about bicycle crashes and smartphone use are collected, and how the crash risk of smartphone use is calculated on the basis of these data. For different scenarios, a so-called power analysis has been carried out to determine how many participants are needed to allow for a statistically reliable assessment of the crash risk for cyclists using smartphones. In addition, the cost and lead time of both types of research have been calculated. Both methods have then been scored and compared on different scientific and organisational criteria.
The scientific criteria relate to the internal and external validity, to ethical considerations, and to the usability of the data for other studies. The organisational criteria relate to cost, lead time, required number of participants, technical complexity, and data security. For the NC method, a distinction has been made between research on the basis of actual crashes and research on the basis of near-crashes. Since actual crashes are rare events, near-crashes are often used in naturalistic research instead. A near-crash is a situation in which a crash is only just prevented by the intervention of either party involved.
The comparison between the two research methods shows that the case-control study has higher scores on the organisational criteria because it is less expensive and technically less complex. Depending on the type of smartphone use for which the crash risk has to be determined (phoning, accessing the screen or listening to music), the NC study based on near-crashes is 12 to 13 times more expensive than the case-control study. In turn, the NC study based on actual crashes is 33 times more expensive than the same study design using near-crashes.
The downside of the case-control method though, is that it depends on self-reporting by the cyclists involved in crashes, which may be affected by recall and the social desirability bias. In addition, casualties may feel uncomfortable being questioned about their behaviour at the time of the crash. That is why the case-control study shows lower scores for internal validity and ethical considerations. The NC method does not rely on self-reporting to determine smartphone use and the conditions prior to the (near-)crash, since they are registered by cameras and sensors. Therefore, the NC method shows higher scores on the scientific criteria.
Although organisational criteria are definitely important when setting up a study, they are outweighed by scientific criteria. After all, the latter criteria determine whether there is valid proof of an effect of smartphone use on bicycle crashes. In the light of scientific criteria, the NC methodology is the better choice. Yet, the cost involved in an NC study is very high, particularly when the study is based on actual crashes and aimed at the type of smartphone use with an expected low crash risk (such as phoning or listening to music). More feasible and therefore recommended is a large-scale NC study based on near-crashes, and aimed at the risk of accessing a smartphone screen. The cost of such a study will still be rather high: over 1 million euros (by comparison: a similar NC study based on actual crashes will cost at least 24 million euros). Yet, if the NC study is well-designed, technically feasible and fundable, valuable insights into the risk of bicycle crashes associated with smartphone use may be gained. In addition, NC studies collect a wealth of data that may be used for numerous other studies of cycling behaviour and possible causes of bicycle crashes. Examples are studies of the interaction between different cycle lane users, red light negation by cyclists, or the role the quality of the cycling infrastructure plays in bicycle crashes.
