| Abstract: | Steden trachten drukte in kaart te brengen om dagelijkse stedelijke problemen op te lossen. Bijvoorbeeld op het vlak van mobiliteit, stadsplanning, veiligheid en impact op het milieu. Drukte in de stad kan niet accuraat genoeg beschreven worden aan de hand van één dataset. Om deze reden is er nood aan een overzicht van open datasets die een indicatie geven van drukte in de stad en een specificatie die deze datasets omzet naar een eenduidige beschrijving van drukte. In deze thesis wordt een veldstudie in de Belgische regio’s, Vlaanderen en Brussel uitgevoerd. Dit onderzoek zoekt uit welke open datasets voor deze regio’s geschikt zijn om drukte in de stad te beschrijven. Van 28 onderzochte datasets werden 11 gelabeld als geschikt, op basis van een vooropgestelde lijst van criteria, om stedelijke drukte te beschrijven. Deze geschikte datasets werden vervolgens omgezet naar een voorgestelde specificatie voor stedelijke drukte. Een specificatie voor stedelijke drukte is nodig om een eenduidig beeld van deze drukte te kunnen schetsen. Gebaseerd op deze omgezette datasets, werd er geconcludeerd dat zowel op geografisch als temporaal vlak onvoldoende data zijn om drukte in de stad in kaart te brengen gebaseerd op enkel open data. Er ontstaan wel opportuniteiten wanneer deze datasets gecombineerd worden met andere drukte indicatoren, bijvoorbeeld om deze te ijken of calibreren. |
|---|
| Abstract (Eng): | Cities try to map crowdedness to solve daily urban challenges, for example in the domains of mobility, urban planning, safety and environmental impact. Crowdedness cannot be described accurately enough with only one dataset. That is why there is a need for an overview of datasets that indicate city crowdedness, and a specification to convert these datasets to a unified description of this crowdedness. In this paper, a field research for the Belgian regions of Flanders and Brussels will be conducted. This research will find out which datasets for these regions are suitable for indicating city crowdedness. Out of the 28 datasets that where looked into, 11 were labelled as suitable to describe city crowdedness, based on a predefined list of criteria. These suitable datasets were converted to a proposed specification for city crowdedness, this specification is needed to sketch a unified view on city crowdedness. Based on these converted datasets, it is concluded that both geographical as temporal, there is not enough support to describe city crowdedness with solely open data. Several opportunities emerge whilst combining these datasets with other crowdedness indicators, for example to calibrate or to expand these other indicators. |
|---|