Informacje o Space SyntaKs
Gresa jest dyrektorem wykonawczym Space SyntaKs, instytutu badawczego z Prisztiny, który koncentruje się na zjawiskach społecznych w przestrzeni publicznej. Organizacja powstała z grupy aktywistów, którzy chcieli poprawić dostępność danych przestrzennych i praktycznych szkoleń w zakresie umiejętności GIS w Kosowie.
Badanie bezpieczeństwa przestrzeni publicznej
SafoMeter to jeden z pierwszych projektów, nad którymi Space SyntaKs zdecydowało się pracować. Projekt koncentruje się na ocenie bezpieczeństwa przestrzeni publicznych, zwłaszcza dla grup marginalizowanych, takich jak kobiety oraz mniejszości etniczne lub religijne.
Gresa: Zaczęliśmy przyglądać się temu, co zostało zrobione w tej sprawie w Kosowie. W ciągu ostatnich czterech lub pięciu lat mieliśmy wiele przypadków przemocy fizycznej i seksualnej wobec kobiet w mieście. Odkryliśmy, że istnieją specyficzne cechy miejsc, w których dochodziło do incydentów. Chcieliśmy również sprawdzić, na jakie elementy normalnego życia wpływa bezpieczeństwo w przestrzeni publicznej.
Gresa i zespół projektowy zidentyfikowali osiem cech, które wydają się mieć wpływ na bezpieczeństwo przestrzeni publicznej:
- Światła - czy światła są zainstalowane w przestrzeni publicznej, a jeśli tak, to jak dobrze działają?
- Kamery bezpieczeństwa - czy w okolicy znajdują się publiczne lub prywatne kamery bezpieczeństwa?
- Instytucje publiczne - czy przestrzeń ma dostęp do instytucji publicznych, takich jak policja, opieka zdrowotna lub inne usługi?
- Bezpańskie psy - jeden lub dwa psy mogą być w porządku, ale stada bezpańskich psów wskazują, że przestrzeń może być mniej bezpieczna.
- Dane ankietowe od osób korzystających z przestrzeni
- Jak bardzo ludzie obawiają się nękania w kosmosie?
- Kradzież?
- Czy z przestrzeni korzysta zróżnicowana grupa osób?
- Czy obawiasz się fizycznych kwestii bezpieczeństwa, takich jak wadliwa infrastruktura lub niekorzystne warunki pogodowe, takie jak powódź i wiatr?
Po zidentyfikowaniu cech, na których chcieli się skupić w swoich badaniach, musieli zebrać dane. Okazało się, że oprócz danych dotyczących obecności instytucji publicznych, nie było dostępnych danych dla innych kryteriów i musieliby sami zebrać te informacje.
Zbieranie danych za pomocą Mergin Maps
Space SyntaKs sprowadził zespół studentów z wydziałów geografii i architektury na Uniwersytecie w Prisztinie, aby pomogli w gromadzeniu danych. Zdecydowali się użyć Mergin Maps, które w tamtym czasie nosiło jeszcze nazwę Input, do zbierania danych na podstawie rekomendacji Besfort Guri. Studenci mieli dwutygodniowy program szkoleniowy, aby nauczyć ich, jak zbierać fizyczne i jakościowe dane ankietowe, więc potrzebowali aplikacji, która była łatwa w użyciu, ale była również w stanie obsługiwać złożone dane przestrzenne. Studenci mieli również wcześniejsze doświadczenie z QGIS, więc możliwość połączenia projektu z aplikacji z QGIS była również dużą korzyścią.
W Mergin Maps Maps dane punktowe zostały wykorzystane do oznaczenia lokalizacji oświetlenia ulicznego, kamer bezpieczeństwa i instytucji publicznych. Wykorzystano również formularze do powiązania atrybutów dotyczących funkcjonalności i własności świateł i kamer. Formularze zostały również wykorzystane do zebrania danych z ankiet jakościowych i powiązania ich z przestrzeniami publicznymi. Elastyczność polegająca na posiadaniu wszystkich danych w jednym miejscu i ich automatycznej synchronizacji oznaczała, że można było łatwiej przejść do etapu analizy danych.
Ponieważ konieczne było zebranie dużej ilości danych, początkowo postanowili zebrać próbkę danych dla kilku dzielnic Prisztiny. Chociaż początkowo zajęło trochę czasu, aby uczniowie przyzwyczaili się do zbierania danych w terenie, praca z aplikacją Mergin Maps Maps sprawiała im wiele radości i byli w stanie pracować dość wydajnie. Ze względu na czas zaoszczędzony dzięki korzystaniu z aplikacji, udało im się zebrać wystarczającą ilość danych dla całego obszaru miejskiego miasta w ciągu trzech miesięcy, które przeznaczyli na gromadzenie danych.
Wyniki pokazują, że wiele przestrzeni nie jest postrzeganych jako bezpieczne
Po zebraniu danych byli w stanie stworzyć indeks, który oceniał przestrzenie publiczne w oparciu o fizyczne i społeczne postrzeganie bezpieczeństwa w każdej przestrzeni. Wyniki wahały się od 0 do 10, przy czym 10 oznaczało najwyższe postrzeganie bezpieczeństwa, a niższe wyniki wskazywały na przestrzenie, które były mniej bezpieczne.
Wstępne wyniki nie były zbyt obiecujące. Spośród wszystkich przestrzeni ocenionych w badaniu, najwyższy wynik dla pojedynczej przestrzeni wyniósł 5,57, co oznaczało, że najbezpieczniejsza przestrzeń w mieście miała w najlepszym razie "średni" poziom bezpieczeństwa dla osób zmarginalizowanych w oparciu o kryteria badania. Jednym z największych problemów podkreślonych w ankiecie było słabe oświetlenie przestrzeni publicznych w całym mieście. Przyczyniło się do tego kilka czynników, w tym problemy, jakie władze miasta miały z zewnętrznymi wykonawcami w zakresie naprawy niedziałających świateł. Miały również miejsce przypadki napaści na tle seksualnym i zła pogoda, które miały miejsce tuż przed badaniem, co wpłynęło na lokalne postrzeganie bezpieczeństwa w czasie badania.
Pomimo niektórych wydarzeń, które mogły mieć wpływ na wyniki badania, ogólne wskaźniki bezpieczeństwa w przestrzeni publicznej nie były zbyt obiecujące. Okazało się, że nie było wystarczającej liczby połączonych obszarów o niezmiennie wysokim postrzeganiu bezpieczeństwa, zamiast tego istniały miejsca uważane za niebezpieczne, rozrzucone po całym mieście. Gresa powiedział: "Jeśli wychodzę w nocy i chcę wrócić do domu, wybrałbym tę trasę, ponieważ wygląda na bezpieczniejszą. Nie jest to możliwe, ponieważ masz miejsca bezpiecznych stref, a następnie masz hotspoty niebezpiecznych stref rozsianych po całym mieście. Nie można nawet uogólnić i powiedzieć, że "ta okolica jest bezpieczna", ponieważ w jej obrębie znajduje się wiele niebezpiecznych obszarów".
Jakie są kolejne kroki dla SafoMeter?
Gresa mówi, że chcieliby rozwinąć stronę internetową, aby ludzie mogli bardziej szczegółowo eksplorować dane za pomocą filtrów. Na przykład, jeśli ktoś chciałby porównać postrzegane bezpieczeństwo danego miejsca w ciągu dnia, mógłby wyłączyć wskaźniki oświetlenia ulicznego, aby uzyskać skorygowany wynik. Mają również nadzieję na dodanie funkcjonalności, dzięki której użytkownicy będą mogli samodzielnie wypełniać niektóre dane ankietowe. Space SyntaKs chciałoby również przeprowadzać ankiety częściej, aby dane były aktualne i aby można było ocenić zmieniające się postrzeganie w czasie. Gresa mówi również, że planują opracować kilka grup fokusowych z kobietami w całym mieście, aby dokładniej sprawdzić, w jaki sposób ich postrzeganie jest zgodne z wynikami wstępnych danych ankietowych. Mają nadzieję uzyskać wsparcie od władz miasta i innych interesariuszy, aby uzyskać fundusze na kontynuowanie badań.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o projekcie SafoMeter, możesz znaleźć dokument z początkowego badania tutaj.
