CROMAS:
Mensen verleiden met data
Slim bedacht
Mensen verleiden met data
We trekken rondom de feestdagen en in de schoolvakanties er massaal op uit, naar pretpark, museum, festival of andere evenementen. Superfijn dat het kan! Het laatste wat je dan wilt, is in een ellenlange file terechtkomen, dat alle parkeerplekken bezet zijn of dat het ter plekke simpelweg té druk is om te kunnen doen of zien waarvoor je kwam. Anja Reimann, Projectleider Stedelijke Innovatie bij Gemeente Amsterdam en Merel Rozier, Projectleider mobiliteit bij Sweco vertellen hoe ze voor vier overheden de superslimme voorspeller ‘CROMAS’ ontwikkelden. Hiermee kunnen ze met data drukte voorspellen én mensen verleiden andere keuzes te maken.
Waarom is dit nodig?
Anja: “Tot nu toe konden we alleen iets doen als het al druk was óf als van tevoren duidelijk was waar veel mensen zich gingen verzamelen. Met matrixborden, het sluiten of openen van bepaalde routes en medewerkers ter plaatse helpen we bezoekers dan zo goed mogelijk hun weg te vinden. Deze manier vergt veel inspanning qua planning van materiaal en mensen. Daarnaast is het voorkomen van drukte een regio-overschrijdende uitdaging die je als gemeente dus niet alleen kunt oplossen.“
Merel: “Provincies Noord-Holland en Flevoland, Gemeente Amsterdam en Vervoerregio Amsterdam zochten daarom samen naar een praktische en innovatieve oplossing om drukte juist te voorkomen. Een oplossing om drukte bij hotspots te voorspellen én om bezoekers te verleiden om te kiezen voor een ander tijdstip, vervoersmiddel, route of locatie. Aangenamer voor bezoekers, veiliger, je houdt meer grip. De relevantie en complexiteit het consortium (PTV, TomTom, Kinisis, Vinotion, Scenwise en Sweco als penvoerder) enorm aan om hier samen aan te werken.”
Wat is CROMAS?
Merel: “CROMAS (Crowd Management Systeem) is de naam van ons systeem dat drukte in een gebied of locatie multimodaal kan weergeven én voorspellen. Als consortium maken we gebruik van open data zoals FCD, NDW/NDOV data of Google, aangevuld met data van onze partners, zoals real-time autoverkeersinformatie van TomTom. Als het nodig is winnen we aanvullende data in, door bijvoorbeeld slimme camera’s die AVG-proof voetgangers en fietsers telt. Als de klant zelf over data beschikt dan gebruiken we die ook (denk hierbij aan fietsverkeerstellingen of parkeerdata van een gemeente).
Alle data (zowel live als historisch) van autoverkeer, fietsverkeer, voetgangers, openbaar vervoer van een gebied of locatie brengen we samen in één dynamisch dashboard. Zo kun je de drukte en bewegingen live zien, maar door de bundeling van actuele en historische data én met de grote hoeveelheid gegevens, ook voorspellen. Tegelijkertijd zie je ook waar of wanneer het rustig is. Waar dus de kansen liggen om te spreiden en drukte te voorkomen.”
Hoe werkt dit voorspellen en verleiden?
Merel: “We voorspellen drukte op basis van algoritmes. Als het ergens te druk is of te druk wordt dan gaat er een trigger af in het dashboard. Die trigger, eigenlijk een grenswaarde, bepalen we samen met de klant na gesprekken met verschillende stakeholders. Als het op een locatie of in een gebied te druk is of te druk gaat worden, en de trigger af gaat, dan informeren en adviseren we bezoekers en reizigers die zich hebben aangemeld voor de service via social media en chat media zoals Facebook, Instagram, SMS en Whatsapp.”
Anja: “Het verleiden doen we door voorafgaand aan de reis, tijdens de reis en op de bestemming zelf, gericht berichten te sturen naar (potentiële) bezoekers over waar en wanneer het druk is of drukte wordt verwacht. Ook geven we adviezen voor rustigere tijdstippen om te reizen, welke locaties nog wel goed bereikbaar zijn of om met het openbaar vervoer of de fiets te komen als we files verwachten. Het doel is om bezoekers te spreiden in tijd, locatie en vervoersmiddel.
Wat was jullie grootste uitdaging bij het ontwikkelen?
Merel: “Bij de twee testlocaties op de Kalverstraat, hartje Amsterdam, en Zandvoort zagen we twee belangrijke uitdagingen: data en interpretatie van drukte. Hoe meer data, hoe meer inzicht in de drukte en hoe betrouwbaarder onze voorspelling. Echter is niet overal data beschikbaar. Bijvoorbeeld bezoekersaantallen van evenementen van de afgelopen jaren. Dat betekent dat we zelf databronnen moeten opzetten. Zelf meten en monitoren voor een bepaalde periode. Dat vraagt tijd.”
Anja: “De grootste uitdagingen aan onze kant was het op tijd klaar hebben van alle processen en input om de test uit te kunnen voeren. Alle processen waren nieuw. Improvisatiewerk was nodig om alle stakeholders te spreken en in kaart te hebben. Daarnaast was het kiezen van het juiste testmoment lastig. Om goed te kunnen testen hadden we natuurlijk drukte nodig, liefst extreme drukte. Het weer moest in Zandvoort goed zijn. Dat was het afgelopen zomer niet zo vaak. En bij de Kalverstraat hadden we te maken met lockdowns. Gelukkig is het ons toch gelukt om de testen goed uit te voeren.”
Merel: “Interpretatie van drukte is dus belangrijk in onze oplossing. Toen we in de Kalverstraat praatten met bezoekers bleek iemand uit Amsterdam niet anders te verwachten qua drukte op een zaterdag. Terwijl bezoekers uit Leiden het wel erg druk vonden. Voor ondernemers is het nooit te druk. Voor een verkeersmanager die veiligheid voorop heeft, wel! Door met alle stakeholders in gesprek te gaan en goede afspraken daar over te maken, konden we duidelijk zijn in al onze communicatie wanneer het te druk was of zou worden.”
Veel mensen vinden drukte leuk. Daar willen ze juist naar toe. Hoe ga je daar mee om?
Merel: “Een perfect voorbeeld hiervan is Koningsdag vieren in Amsterdam. Daar ga je juist voor de drukte heen. Dus als je dan berichten ontvangt over dat het te druk is of te druk wordt, zul je dat naast je neerleggen. Wat dan wel interessant is om te weten wanneer je het beste op de dag kan reizen. Met een uur eerder of later van huis stap je dan niet in een overvolle trein. Of als je de BOB bent, is het handig om te weten dat beter in Noord kan parkeren dan in Zuid.”
Anja: “We willen juist de mensen bereiken die extreme drukte niet leuk vinden. Om extreme drukte te voorkomen wil je de piek afvlakken. Een paar procent minder is al genoeg. Uit onze gesprekken met bezoekers van de Kalverstraat bleek dat sommigen het gezellig druk vonden en anderen er spijt van hadden dat ze niet op een rustiger moment waren gekomen. Een enorme kans. Je wilt de mensen die drukte willen mijden tijdig de opties bieden om dat te doen.”
Waarvoor kun je dit crowd management systeem inzetten?
Anja: “Deze ketenoplossing is goed in te zetten om samen met meerdere overheidsinstanties druktemanagement aan te pakken. Denk aan het spreiden van bezoekers in de binnenstad bij de Johan Cruijff Arena als er meerdere events tegelijkertijd zijn of regionaal in recreatie- en natuurparken.”
Merel: “De verschillende organisaties kunnen dan tegelijk inloggen in ons dynamische dashboard. Politie, beveiliging, gemeente, provincie of zoals bij onze opdracht voor crowd management bij Walibi, een pretpark, kunnen zelf zien waar het druk is of gaat worden en welke kansen er voor verspreiding zijn. Dat maakt het hun een stuk makkelijker om af te stemmen wie welke maatregelen neemt en wat ze samen kunnen doen. Overigens liggen de verschillende scenario’s natuurlijk al op de plank. Een besluit kan dus in een splitsecond genomen worden. Per opgave van een locatie of gebied kijken we naar de behoefte van de opdrachtgevers en de problematiek die er heerst. Dit is echt maatwerk. De oplossing kan heel compact zijn maar ook heel uitgebreid.”
Update december 2022: CROMAS nog makkelijker toegankelijk
Merel: “Inmiddels heeft CROMAS ook een online berichten feed ontwikkeld voor bezoekers die de aanmelding voor de service een stapje te ver vinden gaan. Zo is alle informatie altijd voor iedereen toegankelijk. Het nadeel is wel dat je de informatie actief moet opzoeken op een website. Bij aanmelding ontvang je updates specifiek op jouw bezoek, ook tijdens je rit. Tip voor de bestuurders onder ons laat je in-car systeem berichten hardop voorlezen of anders laat je bijrijder zich inschrijven voor de service. De dag na je bezoek worden je gegevens weer gewist. Wij hebben namelijk niks meer aan die data – je bezoek is immers al geweest.”
