Бехатар будани нақлиёти ҷамъиятӣ ва эҳсоси бехатарии мусофирон як чиз нест. Ҳатто агар хатари ҷиноят ё садама аз ҷиҳати объективӣ паст бошад ҳам, истгоҳи торик, вақти дарози интизорӣ, вагони холӣ, набудани корманде, ки аз ӯ кӯмак пурсидан мумкин бошад, ё маълумоти номуайяни ҳаракат метавонад эҳсоси бехатарии мусофирро коҳиш диҳад. Аз ин рӯ, таҳқиқот дастрасиро на танҳо аз ҷиҳати ҷисмонӣ, балки аз нуқтаи назари “дастрасии эҳсосӣ” низ баррасӣ мекунад.

Таҳқиқоте, ки Xenia Karekla, Alexia Michalopoulou ва Konstantinos Gkiotsalitis таҳия кардаанд, эҳсоси бехатарии истифодабарандагони метро ва автобуси Афинаро аз дидгоҳи гендерӣ омӯхтааст. Ҷавобҳои пурсишии аз 312 шахси болиғ дар давраи ноябр–декабри 2024 ҷамъоваришуда бо регрессияи логистикии тартибӣ, коррелятсияи Spearman, санҷишҳои хи-квадрат, регрессияи логистикии бинарӣ ва муқоисаҳои ҷуфтӣ таҳлил шудаанд.

Натиҷаҳо нишон медиҳанд, ки занон дар аксари муҳитҳои нақлиёти ҷамъиятии омӯхташуда нисбат ба мардон эҳсоси пасттари бехатарӣ гузориш додаанд; хатҳои метрои M2 ва M3 бехатартарин ва автобус хизматрасонӣ бо пасттарин эҳсоси бехатарӣ арзёбӣ шудааст. Бо зиёд шудани вақти интизорӣ бехатарии даркшуда ба таври назаррас коҳиш ёфтааст. Дар байни чораҳои мавҷуда равшанӣ барҷаста буд, дар байни чораҳои иловагӣ бошад, махсусан дар соатҳои шаб, ҳузури кормандони бехатарии намоён қавитарин интихоб буд. %92 иштирокчиён гуфтаанд, ки барномаи мобилие, ки дар ҳолати фавқулода мустақиман ба мақомот хабар медиҳад, %83 системаҳои интеллектуалии муайянкунии хатар ва %70 тугмаҳои фавқулода эҳсоси бехатариро зиёд мекунанд.

Таҳқиқот таъкид мекунад, ки бехатарии нақлиёти ҷамъиятӣ танҳо аз насби камера иборат нест; басомади ҳаракат, вақти интизорӣ, равшанӣ, пешниҳоди маълумот, дастгирии инсонӣ, нигоҳдорӣ, тозагӣ ва қобилияти вокуниши фаврӣ бояд якҷоя тарҳрезӣ шаванд. Бо вуҷуди ин, таҳқиқот ба маълумоти худгузоришудаи аз Афина ҷамъоваришуда асос ёфта, сабабиятро исбот намекунад.

Чаро бехатарии даркшуда аз бехатарии объективӣ фарқ мекунад?

Дар таҳқиқот “бехатарии даркшуда” ҳамчун арзёбии субъективии шахс дар бораи он ки то чӣ андоза худро дар муҳити мавҷуда бехатар ҳис мекунад, таъриф шудааст. Ин арзёбӣ танҳо аз сатҳи сабтшудаи ҷиноят, ҳамла ё садама иборат нест. Таҷрибаҳои гузашта, эҳсосот, шумораи одамони атроф, майдони дид, сатҳи рӯшноӣ, вақти интизорӣ, мавҷуд будан ё набудани кормандон ва боварӣ ба он ки дар ҳолати фавқулода кӯмак гирифта метавонад, низ эҳсоси бехатариро шакл медиҳанд.

Ин фарқ барои банақшагирии нақлиёт муҳим аст. Як система метавонад аз рӯи меъёрҳои техникӣ бехатар бошад; аммо агар мусофирон дар соатҳо, истгоҳҳо ё воситаҳои муайян худро бехатар ҳис накунанд, метавонанд масирро иваз кунанд, аз сафар танҳоӣ худдорӣ намоянд, таксӣ ё мошини шахсӣ истифода баранд ё аз сафар тамоман даст кашанд. Ҳамин тавр, эҳсоси бехатарӣ метавонад истифодаи воқеӣ ва дастрасии эҳсосии нақлиёти ҷамъиятиро маҳдуд кунад.

Холигие, ки таҳқиқот мехоҳад пур кунад

Дар баррасии адабиёти таҳқиқот силсилаи ҷустуҷӯе истифода шудааст, ки бехатарӣ, нақлиёти ҷамъиятӣ, фарогирии гендерӣ, занон, сиёсати нақлиёт ва мудохилаҳоро якҷо мекард. Муҳаққиқон мегӯянд, ки дар давраи 2020-2025 19.100 натиҷа ёфт шуда, баъд аз филтркунии фарогирӣ 30 нашрия муфассал арзёбӣ шудааст.

Таҳқиқоти қаблӣ нишон додаанд, ки вақти интизорӣ, равшании нокифоя, истгоҳҳои ҷудо, набудани назорат ва набудани кормандон метавонанд ба эҳсоси бехатарии занон таъсир расонанд. Аммо ба гуфтаи муҳаққиқон, дар Юнон таҳқиқоти муқоисашавандае вуҷуд надорад, ки робитаи инфрасохтор ва шароити фаъолияти нақлиёти ҷамъиятиро бо бехатарии даркшуда аз дидгоҳи гендерӣ бо моделҳои миқдорӣ омӯзад.

Таҳқиқот ба се саволи асосӣ тамаркуз кардааст:

1. Мусофирон дар метро, автобус, истгоҳҳо, нуқтаҳои интизорӣ ва дохили воситаҳо то чӣ андоза худро бехатар ҳис мекунанд?
2. Оё гендер, таҳсил, минтақаи истиқомат, зичии мусофирон ва шароити фаъолияти система бо эҳсоси бехатарӣ алоқаманданд?
3. Барои зиёд кардани бехатарии даркшуда кадом мудохилаҳои амалиётӣ, ҷисмонӣ, технологӣ ва вобаста ба кормандон татбиқ шуда метавонанд?

Дар таҳқиқот гипотезаҳои пешакӣ рақамгузоришудаи ошкор дода нашудаанд. Ба ҷойи ин, кор аз саволҳои таҳқиқотӣ ва интизориҳои асосёфта ба адабиёт пеш рафтааст.

Сохтори пурсиш ва раванди ҷамъоварии маълумот

Пурсиш бо Google Forms таҳия шуда, асосан онлайн паҳн карда шудааст ва бо баъзе иштирокчиёни синнашон калон, ки истифодаи воситаҳои рақамӣ барояшон душвор буд, рӯ ба рӯ гузаронида шудааст. Давраи ҷамъоварии маълумот аз аввали ноябри 2024 то миёнаи декабри 2024 идома кардааст. Шарти иштирок синни 18 сол ё бештар буд.

Дар матн гуфта мешавад, ки пурсиш аз 54 савол ва чор бахш иборат буд:

• Дар бахши аввал 22 савол дар бораи демография, интихоби нақлиёт, басомади истифода, ҳадафи сафар, давомнокӣ, ивазкунӣ, эҳсоси умумии бехатарӣ ва ҳодисаҳои номатлуб;
• 13 савол дар бораи бехатарии метро, даромадгоҳи истгоҳ, платформа ва муҳити вагон;
• 15 савол дар бораи бехатарии автобус, шароити истгоҳ ва дохили восита;
• 3 савол дар бораи барномаи мобилӣ, системаи интеллектуалии бехатарӣ ва пешниҳодҳои озоди мудохила мавҷуд буд.

Аммо ҷамъ кардани шумораи бахшҳо 53 савол медиҳад. Аз ин рӯ, дар шумораи умумии саволҳо номувофиқии дохилиматнӣ мавҷуд аст. Азбаски шакли аслии пурсиш пешниҳод нашудааст, муайян кардан мумкин нест, ки кадом шумора дуруст аст.

Қисми муҳими саволҳои эҳсоси бехатарӣ бо шкалаи панҷбаллии Likert ҷавоб дода шудааст. Дар базаи оморӣ тағйирёбандаҳои бехатарӣ ба категорияҳои тартибӣ табдил дода шудаанд: “1 = Хеле хатарнок”, “2 = Хатарнок”, “3 = Бетараф”, “4 = Бехатар” ва “5 = Хеле бехатар”. Тағйирёбандаи гендер дар таҳлил ба таври бинарӣ 0 = мард ва 1 = зан кодгузорӣ шудааст. Гарчанде дар пурсиш варианти гендери ғайрибинарӣ вуҷуд дошт, дар ин категория иштирокчӣ сабт нашудааст.

Хусусиятҳои иштирокчиён

Аз 312 иштирокчӣ 204 нафар зан (%65) ва 108 нафар мард (%35) буданд. Намуна махсусан дар фосилаи синнии 26-55 сол тамаркуз дошт. %76 иштирокчиён соҳиби автомобил, %75 коркунанда ва %71 дорои дараҷаи бакалавр ё таҳсилоти баъдидипломӣ буданд.

Ҳадафҳои асосии сафар кор (%42) ва фаъолияти вақти холӣ (%38) буданд. %31 иштирокчиён метро ва %32 автобусро бештар аз як бор дар як ҳафта истифода мебурданд; ҳиссаи онҳое, ки метро кам истифода мекарданд %35 ва автобусро кам истифода мекарданд %46 буд. Давомнокии маъмултарини сафар ҳам дар метро (%52) ва ҳам дар автобус (%43) 15-30 дақиқа буд. %48 иштирокчиён гуфтаанд, ки асосан дар соатҳои ғайрипик сафар мекунанд.

Он ки қисми зиёди намуна аз занон, соҳибони автомобил, кормандон ва шахсони таҳсилоти баланддошта иборат буд, бояд ҳангоми тафсири натиҷаҳо ба назар гирифта шавад. Гарчанде таҳқиқот мегӯяд, ки гурӯҳҳои гендерӣ бо маълумоти вазнгузоришуда таҳлил шудаанд, намуна ҳамчун намунаи эҳтимолӣ ва пурра намояндагии аҳолии Афина пешниҳод нашудааст.

Таҳлили оморӣ чӣ гуна анҷом дода шуд?

Таҳлилҳо бо IBM SPSS Statistics 32 ва Python, Anaconda Navigator ва Jupyter Notebook анҷом дода шуданд. Азбаски қисми зиёди тағйирёбандаҳо номиналӣ ё тартибӣ буданд, регрессияи логистикии тартибӣ, санҷишҳои хи-квадрат, регрессияи логистикии бинарӣ ва муқоисаҳои ҷуфтӣ истифода шуданд.

Аввал байни ҳамаи тағйирёбандаҳо коррелятсияи Spearman ҳисоб карда шуд. Коррелятсияҳои бо қимати мутлақи зиёда аз 0,65 ҳамчун робитаи миёна-қавӣ арзёбӣ шуданд. Тағйирёбандаҳои бо ҳам сахт алоқаманд, ба монанди синну сол, донишҷӯ будан ва сафар барои таҳсил, ки ҷанбаҳои гуногуни як падидаро ифода мекунанд, ба як модели регрессия ҳамзамон ворид карда нашуданд.

Дар таҳқиқот муодилаи ошкори математикӣ барои регрессия дода нашудааст. Бо вуҷуди ин, робитаи асосӣ байни коэффисиенти регрессия ва odds ratio дар ҷадвалҳоро барои шарҳи натиҷаҳо чунин тасаввур кардан мумкин аст:

\[ OR = e^b \]

Дар ин ҷо b коэффисиенти регрессия, e асоси логарифми табиӣ ва OR odds ratio-ро ифода мекунад. Ин тағйирёбандаҳо воҳиди ҷисмонӣ надоранд. Азбаски тағйирёбандаи натиҷа аз категорияи паст ба баланди бехатарӣ кодгузорӣ шудааст, коэффисиенти манфӣ нишон медиҳад, ки эҳтимоли гузориш кардани категорияи баландтари бехатарӣ кам мешавад ва коэффисиенти мусбат баръакс зиёд шуданро нишон медиҳад. Ин муодила дар таҳқиқот ҳамчун формулаи ҷудогона дода нашуда, барои шарҳи ҷадвалҳои оморӣ илова шудааст.

Эҳсоси бехатарӣ дар хати метрои M1

Модели M1 нишон дод, ки гендер, минтақаи истиқомат ва зичии мусофирон дар вагон бо эҳсоси бехатарӣ робитаҳои маънодор доранд.

• Эҳтимоли гузориш кардани категорияи баландтари бехатарӣ дар занон нисбат ба мардон пасттар аст: b = −0,893; p < 0,001. Табдили коэффисиент ба odds ratio тақрибан OR = 0,409 медиҳад. Ба ибораи дигар, бо собит будани дигар шароити модел, odds-и занон барои гузориш кардани сатҳи баландтари бехатарӣ тақрибан %41 odds-и мардон аст. Ин фоизи эҳтимолият нест, балки муқоисаи odds мебошад.
• Дар муқоиса бо категорияи истинодии “берун аз Афина”, ҳамаи минтақаҳои истиқоматии Афина коэффисиенти манфӣ нишон доданд. Қавитарин коэффисиенти манфӣ барои Афинаи Шимолӣ гузориш шудааст: b = −2,538; p < 0,001.
• Ҳузури шумораи ками одамон дар вагон бо эҳсоси пасттари бехатарӣ алоқаманд аст: b = −0,838; p = 0,001.
• Будани вагони серодам бошад робитаи хурд, вале мусбат нишон дод: b = 0,534; p = 0,046.

Коэффисиенти мусбати серодамӣ маънои онро надорад, ки воситаҳои серодам ҳамеша бехатаранд. Муҳаққиқон ин натиҷаро бо он шарҳ медиҳанд, ки махсусан дар соатҳои ғайрипик ҳузури одамони дигар метавонад ҳисси назорати иҷтимоӣ ва дастрас будани кӯмакро эҷод кунад. Таҳқиқот ҳодисаҳои воқеии ҷиноят ё хатарҳои ҷисмонии вобаста ба серодамиро чен накардааст.

Барои регрессияи M1 санҷиши likelihood ratio χ² = 42,459, дараҷаи озодӣ = 9 ва p < 0,001 гузориш шудааст. Санҷишҳои мутобиқати Pearson ва deviance маънодор нестанд; дар санҷиши хатҳои параллелӣ p = 0,452 ба даст омадааст. Инҳо асоси он буданд, ки муаллифон мутобиқати умумии модел ва фарзияи регрессияи логистикии тартибиро кофӣ шумориданд. Аммо дар ҳамон ҷадвал баробар навишта шудани қиматҳои −2 Log Likelihood барои модели танҳо бо intercept ва модели ниҳоӣ як номувофиқии дохилӣ аст, ки бояд дар гузориш санҷида шавад.

Эҳсоси бехатарӣ дар хатҳои метрои M2 ва M3

Дар модели сохташуда барои M2 ва M3 гендер ва сатҳи таҳсил ҳамчун тағйирёбандаҳои маънодор барҷаста шуданд.

• Занон нисбат ба мардон эҳсоси пасттари бехатарӣ гузориш додаанд: b = −0,720; p = 0,001. Ин коэффисиент тақрибан ба OR = 0,487 мувофиқ аст.
• Бо гирифтани дараҷаи докторӣ ҳамчун истинод, барои хатмкардагони таҳсилоти миёна b = −1,765 ва p = 0,003; барои хатмкардагони бакалавр b = −1,614 ва p = 0,004 ба даст омадааст.
• Коэффисиентҳои категорияҳои таҳсилоти ҳатмӣ ва баъдидипломӣ манфӣ буданд, аммо аз ҳадди маънодории оморӣ нагузаштанд.

Санҷиши likelihood ratio модел χ² = 27,692, дараҷаи озодӣ = 5 ва p < 0,001 аст. Санҷиши мутобиқати Pearson p = 0,253, санҷиши deviance p = 0,225 ва санҷиши хатҳои параллелӣ p = 0,93 дода шудааст.

Коэффисиентҳои байни категорияҳои таҳсил исбот намекунанд, ки таҳсил мустақиман ҳисси хатарро ба вуҷуд меорад. Сатҳи таҳсил метавонад бо дигар тағйирёбандаҳои иҷтимоӣ-иқтисодӣ, фазоӣ ё одатҳои истифода алоқаманд бошад. Модел танҳо робитаи омориро дар дохили намуна нишон медиҳад.

Эҳсоси бехатарӣ дар системаи автобус

Дар модели автобус сатҳи таҳсил, минтақаи истиқомат ва эҳсоси бехатарие, ки эълонҳои истгоҳ медиҳанд, ҳамчун тағйирёбандаҳои маънодор муайян шудаанд.

• Барои хатмкардагони бакалавр b = −1,561; p = 0,008 ва барои хатмкардагони баъдидипломӣ b = −1,318; p = 0,029 ба даст омадааст.
• Дар муқоиса бо категорияи “берун аз Афина”, барои Афинаи Марказӣ, Шимолӣ, Ғарбӣ ва Ҷанубӣ ва Пирей коэффисиентҳои манфӣ ва маънодор гузориш шудаанд.
• Коэффисиенти минтақаи наздишаҳрӣ манфӣ буд, аммо бо p = 0,053 каме болотар аз ҳадди анъанавии 0,05 монд.
• Иштирокчиёне, ки эълонҳои истгоҳро бехатартар мешумориданд, майл доштанд бехатарии умумии автобусро низ баландтар арзёбӣ кунанд.

Санҷиши likelihood ratio модели автобус χ² = 65,192 ва p < 0,001 аст. Санҷиши Pearson p = 0,097, санҷиши deviance p = 0,980 ва санҷиши хатҳои параллелӣ p = 0,071 гузориш шудааст.

Дар ин модел гендер дар байни тағйирёбандаҳои ниҳоии маънодор ҷой нагирифт. Аммо фарқиятҳои зану мард дар таҳлилҳои муқоисаи мустақими намудҳои нақлиёт, арзёбии равшании мавҷуда ва афзалияти кормандони бехатарии шабона ошкор шуданд. Аз ин рӯ, натиҷаи “гендер дар регрессияи автобус вуҷуд надорад” маънои онро надорад, ки занон дар муҳити автобус таҷрибаи яксон бо мардон доранд.

Кадом навъи нақлиёт бехатартар дарк шуд?

Муқоисаҳои ҷуфтӣ тартиби равшанеро дар эҳсоси бехатарӣ нишон доданд:

1. Хатҳои метрои M2 ва M3 баландтарин эҳсоси бехатариро доранд.
2. Хати метрои M1 дар ҷойи дуюм аст.
3. Системаи автобус бо пасттарин эҳсоси бехатарӣ арзёбӣ шудааст.

Дар тамоми намуна odds-и бехатартар арзёбӣ шудани M2 ва M3 нисбат ба автобус 2,802 ва нисбат ба M1 2,427 маротиба буд. Фарқи M1 нисбат ба автобус хурдтар аст: OR = 1,331 ва p = 0,050.

Дар занон фарқи байни M1 ва автобус маънодор нест: OR = 1,151; p = 0,439. Баръакс, odds-и занон барои бехатартар арзёбӣ кардани M2 ва M3 нисбат ба автобус 2,714 ва нисбат ба M1 2,531 маротиба аст. Дар мардон M1 нисбат ба автобус ба таври маънодор бехатартар арзёбӣ шудааст ва M2 ва M3 боз ҳам дар ҷойи баландтарин буданд.

Вақти интизорӣ ба эҳсоси бехатарӣ чӣ гуна таъсир мерасонад?

Яке аз натиҷаҳои пайвастаи таҳқиқот ин аст, ки бо зиёд шудани вақти интизорӣ бехатарии даркшуда коҳиш меёбад. Таъсир ҳам дар метро ва ҳам дар автобус дида шуд, аммо аз сабаби муҳитҳои боз ва камтар назоратшавандаи истгоҳҳо дар автобус қавитар буд.

• Дар M1 odds-и онҳое, ки камтар аз 5 дақиқа интизор шудаанд, барои гузориш кардани бехатарии баландтар нисбат ба онҳое, ки зиёда аз 15 дақиқа интизор шудаанд, 10,374 маротиба аст.
• Дар M2 ва M3 таносуб байни онҳое, ки камтар аз 5 дақиқа интизор шудаанд ва онҳое, ки зиёда аз 15 дақиқа интизор шудаанд, OR = 7,216 аст.
• Дар автобус таносуб байни онҳое, ки камтар аз 5 дақиқа интизор шудаанд ва онҳое, ки зиёда аз 20 дақиқа интизор шудаанд, OR = 21,047 аст.
• Дар автобус odds-и онҳое, ки камтар аз 10 дақиқа интизор шудаанд, барои гузориш кардани бехатарии баландтар нисбат ба онҳое, ки зиёда аз 20 дақиқа интизор шудаанд, 9,692 маротиба аст.

Муҳаққиқон фосилаи интизории 5-10 дақиқаро ҳамчун фосилаи мувофиқе шарҳ медиҳанд, ки самаранокии фаъолият ва таҷрибаи мусофирро мувозинат мекунад. Ин қимат ҳадди универсалие нест, ки бо озмоиши назоратшавандаи оптимизатсия муайян шуда бошад; он тафсири банақшагирӣ аст, ки аз муқоисаҳои ҷуфтии намунаи Афина бароварда шудааст.

Таъсири вақти интизорӣ ба бехатариро набояд танҳо ҳамчун талафи вақт дид. Интизории тӯлонӣ метавонад маънои дар муҳити торик, ҷудо, беназорат ё номуайян бештар мондани мусофирро дошта бошад. Аз ин рӯ, басомади ҳаракат ва маълумоти дақиқи вақтӣ ҳамзамон мудохилаҳое ба эҳсоси бехатарӣ мебошанд.

Равшанӣ, камера ва кормандони бехатарӣ

Ҳангоми муқоисаи чораҳои мавҷуда, равшанӣ дар маҷмӯъ ҳамчун қавитарин ҷузъи бехатарӣ арзёбӣ шудааст.

Хати M1

Дар даромадгоҳҳои истгоҳ равшанӣ ҳам аз камераҳо ва ҳам аз ҳузури мавҷудаи кормандон мусбаттар арзёбӣ шудааст. Дар платформа фарқи байни равшанӣ ва камера аз ҷиҳати оморӣ маънодор нест; аммо равшанӣ аз кормандон қавитар аст. Дар дохили вагон равшанӣ ҳам нисбат ба камера ва ҳам кормандон бо эҳсоси баландтари бехатарӣ алоқаманд аст.

Хатҳои M2 ва M3

Дар даромадгоҳ, платформа ва вагон равшанӣ баландтарин арзёбиро гирифтааст. Фарқ байни камера ва кормандони мавҷудаи бехатарӣ маънодор нест. Занон дар шароити мавҷудаи равшанӣ дар ҳамаи қисмҳои фазоӣ нисбат ба мардон эҳсоси пасттари бехатарӣ гузориш додаанд.

Системаи автобус

Дар истгоҳҳои автобус байни камера ва равшанӣ фарқи маънодор ёфт нашудааст: p = 0,822. Ҳар ду чораи мазкур нисбат ба ҳузури мавҷудаи кормандон мусбаттар арзёбӣ шудаанд. Дар дохили автобус равшанӣ қавитарин чора ва камера чораи дуюме буд, ки нисбат ба кормандон мусбаттар дида шуд.

Он ки кормандони мавҷуда дар баъзе муқоисаҳо заифтар баромадаанд, маънои онро надорад, ки кормандон аз рӯи принсип бефоидаанд. Муаллифон ин натиҷаро бо маҳдуд будани намоёнии воқеӣ ва фарогирии кормандон мепайванданд. Воқеан, вақте аз иштирокчиён дар бораи чораҳои иловагӣ пурсида шуд, кормандони бештари бехатарӣ махсусан дар соатҳои шаб дар ҳамаи системаҳо қавитарин интихоб шуданд.

Афзалият ба кормандони бехатарии шабона

Ҳангоми муқоисаи камераи иловагӣ, равшании беҳтаршуда, кормандони рӯзона ва кормандони шабона, кормандони бехатарии шабона дар системаҳои M1, M2-M3 ва автобус ҳамчун самараноктарин мудохила арзёбӣ шуданд.

Афзалияти занон ба кормандони шабона нисбат ба мардон ба таври назаррас баландтар аст. Дар платформаҳои M1 муқоисаи зан-мард OR = 4,160; дар платформаҳои M2-M3 OR = 4,750; дар истгоҳҳои автобус OR = 2,116 ва дар дохили автобус OR = 2,840 гузориш шудааст.

Ин натиҷа нишон медиҳад, ки мусофирон на танҳо назорати ғайрифаъолеро мехоҳанд, ки ҳодисаҳоро сабт мекунад, балки ҳузури намоёни инсонеро низ мехоҳанд, ки ҳангоми зарурат фавран дахолат карда метавонад. Таҳқиқот пешниҳод мекунад, ки камера ва технология на ба ҷойи дастгирии инсонӣ, балки дар якҷоягӣ бо он баррасӣ шаванд.

Мусофирон кадом стратегияҳои худмуҳофизатиро истифода мебаранд?

Графики ягонаи таҳқиқот рафторҳоеро муқоиса мекунад, ки истифодабарандагони метро ва автобус барои муҳофизати худ қабул мекунанд. Меҳвари амудӣ фоизи иштирокчиён ва меҳвари уфуқӣ ҳафт стратегияи гуногунро нишон медиҳад. Сутунҳои ранги равшан метро ва сутунҳои ранги тира автобусро ифода мекунанд.

• Сафар бо ҳамроҳ: метро %44, автобус %41.
• Сафар танҳо рӯзона: аз график тақрибан метро %42, автобус %51.
• Сафар танҳо шабона: метро %0, автобус %2.
• Худдорӣ аз истгоҳҳои муайян: метро %49, автобус %45.
• Худдорӣ аз масирҳои муайян: аз график тақрибан метро %31, автобус %45.
• Худдорӣ аз либосҳои муайян: метро %28, автобус %32.
• Истифодаи телефон ҳамчун воситаи парешонсозӣ ё дур шудан аз муҳит: метро %31, автобус %28.

График нишон медиҳад, ки эҳсоси пасти бехатарӣ танҳо ҳамчун эҳсос боқӣ намемонад; он рафторҳои ҳаррӯзаро ба монанди вақти сафар, масир, либос, эҳтиёҷ ба ҳамроҳ ва истифодаи телефон тағйир медиҳад. Аммо таҳқиқот хароҷоти дарозмуддати иқтисодӣ, равонӣ ё иҷтимоии ин рафторҳоро чен накардааст.

Мудохилаҳои технологӣ, амалиётӣ ва ба роҳат нигаронидашуда

Мудохилаҳои пешниҳодкардаи иштирокчиёнро метавон ба чор гурӯҳи асосӣ ҷудо кард:

1. Мудохилаҳои амалиётӣ

• Баланд бардоштани басомади ҳаракат;
• То ҳадди имкон нигоҳ доштани вақти интизорӣ дар фосилаи 5-10 дақиқа;
• Коҳиш додани таъхирҳо;
• Пешниҳоди маълумоти боэътимоди вақти воқеӣ ва эълонҳо дар истгоҳҳо;
• Беҳтар кардани иқтидори нишаст ва ҷараёни мусофирон дар дохили восита.

2. Назорат ва дастгирии инсонӣ

• Кормандони намоёни бехатарӣ, махсусан дар соатҳои шаб;
• Қобилияти вокуниши зуд дар истгоҳ, платформа, нуқтаи интизорӣ ва дохили восита;
• Якҷо кардани системаҳои камера бо назорати инсонӣ ва протоколи дахолат.

3. Мудохилаҳои муҳитӣ ва роҳат

• Равшании қавитар ва пайваста;
• Тозагӣ: %1,6 пешниҳодҳои иштирокчиён;
• Беҳтар кардани нигоҳдории инфрасохтор: %2,9;
• Нав кардани парк: %5,5;
• Муҳитҳои истгоҳ ва платформаҳои намоёнтар, хуб нигоҳдошташуда ва мураттаб.

4. Мудохилаҳои технологӣ

• Барномаи мобилӣ, ки дар ҳолати фавқулода ба мақомот мустақим хабар мефиристад: %92 дастгирӣ;
• Системаҳои интеллектуалии бехатарӣ, ки хатарро муайян карда, худкор ҳушдор медиҳанд: %83 дастгирӣ;
• Тугмаҳои фавқулода ё воҳима, ки дар нуқтаҳои интихобшуда насб мешаванд: %70 дастгирӣ.

Ин фоизҳо нишон намедиҳанд, ки системаҳои мазкур дар ҳаёти воқеӣ ҷиноятҳоро ба ҳамин андоза кам мекунанд. Онҳо арзёбии иштирокчиён мебошанд, ки ин чораҳо эҳсоси бехатарии онҳоро зиёд мекунанд. Дақиқии технологияҳо, сатҳи ҳушдори бардурӯғ, таъсир ба ҳифзи маълумот, хароҷот ва иҷрои саҳроӣ дар ин таҳқиқот санҷида нашудаанд.

Ҷиҳатҳои қавии таҳқиқот

• Метро ва автобусро на танҳо ҳамчун навъи восита, балки дар контекстҳои фазоии гуногун, ба монанди даромадгоҳ, платформа, истгоҳ, вагон ва дохили восита омӯхтааст;
• Хати M1 ва хатҳои навтари M2-M3-ро алоҳида арзёбӣ кардааст;
• Гендер, минтақаи истиқомат, таҳсил, зичӣ, вақти интизорӣ ва чораҳои бехатариро дар як чаҳорчӯбаи таҳқиқотӣ баррасӣ кардааст;
• На танҳо эҳсоси мавҷудаи бехатарӣ, балки рафторҳои худмуҳофизатӣ ва афзалиятҳои мудохиларо низ чен кардааст;
• Барои тағйирёбандаҳои натиҷаи тартибӣ регрессияи логистикии тартибиро истифода бурда, фарзияи хатҳои параллелиро гузориш кардааст;
• Пешниҳодҳои банақшагириро бо муқоисаҳои ҷуфтии ададӣ ва odds ratio алоқаманд кардааст.

Маҳдудиятҳо ва нуқтаҳои қобили таваҷҷуҳ

• Таҳқиқот preprint аст, ки аз арзёбии ҳамтоён нагузаштааст.
• Намуна танҳо аз 312 иштирокчии Афина иборат аст; натиҷаҳо ба шаҳрҳои дигар мустақиман умумӣ карда намешаванд.
• Ҳиссаи занон дар намуна %65 аст. Муаллифон мегӯянд, ки дар таҳлилҳои гендерӣ вазнгузорӣ истифода шудааст, аммо намуна мутавозин нест.
• Тақсимоти синнӣ ҳамаи гурӯҳҳои синниро баробар намояндагӣ намекунад.
• Пурсиш асосан онлайн паҳн шуда, ба иштирокчиён иҷозат дода шудааст, ки шаклро бо дигарон мубодила кунанд. Раванди тасодуфии эҳтимолии намунагирӣ гузориш нашудааст.
• Эҳсоси бехатарӣ ба худгузориш асос ёфтааст; бо сабтҳои воқеии ҷиноят, озор, садама ё дахолат мувофиқ карда нашудааст.
• Таҳлил робитаҳоро нишон медиҳад; сабабиятро исбот намекунад.
• Гарчанде варианти гендери ғайрибинарӣ вуҷуд дошт, аз ин гурӯҳ иштирокчӣ набуд.
• Шахсони маъюб, тамоюлҳои гуногуни ҷинсӣ ва ҳувиятҳои гуногуни гендерӣ ба таври кофӣ намояндагӣ нашудаанд.
• Барномаи мобилӣ, системаи интеллектуалии муайянкунӣ ва тугмаҳои воҳима, ки пешниҳод шудаанд, таҷрибавӣ насб ва санҷида нашудаанд.
• Дар Ҷадвали 1 шумораи иштирокчиёни Афинаи Шимолӣ, ҷамъбасти саволҳои пурсиш ва ҷадвали мутобиқати модели M1 номувофиқиҳои ададии дохилиматнӣ мавҷуданд.

Таҳқиқот чӣ мегӯяд ва чӣ намегӯяд?

Он чизе ки таҳқиқот мегӯяд: Дар намунаи Афина эҳсоси бехатарӣ бо гендер, навъи нақлиёт, вақти интизорӣ, контексти фазоӣ, равшанӣ, пешниҳоди маълумот ва дастгирии инсонӣ алоқаманд аст. Занон дар аксари муқоисаҳо эҳсоси пасттари бехатарӣ гузориш додаанд. Интизории кӯтоҳ ва пешгӯишаванда, равшании қавӣ ва махсусан кормандони намоёни бехатарӣ дар шаб аз ҷониби мусофирон мусбат арзёбӣ шудаанд.

Он чизе ки таҳқиқот намегӯяд: Таҳқиқот чен накардааст, ки занон дар ҳар сафар аз ҷиҳати объективӣ бештар дар хатар ҳастанд. Он санҷида нашудааст, ки равшанӣ, камера ё кормандон сатҳи ҷиноятро дақиқан чӣ қадар коҳиш медиҳанд. Самаранокии техникии барномаи мобилӣ ва системаҳои интеллектуалии бехатарӣ исбот нашудааст. Натиҷаҳо ба ҳамаи системаҳои нақлиёти ҷамъиятӣ берун аз Афина худкор интиқол дода намешаванд. Натиҷаҳои регрессия далели сабабият нестанд.

Аҳамият аз нигоҳи гузашта, имрӯз ва оянда

Дар гузашта банақшагирии нақлиёти ҷамъиятӣ бештар аз рӯи иқтидор, суръат, арзиш ва дастрасии ҷисмонӣ арзёбӣ мешуд. Ин таҳқиқот нишон медиҳад, ки танҳо тавони ворид шудан ба истгоҳ ё савор шудан ба восита кофӣ нест; агар мусофир худро бехатар ҳис накунад, метавонад системаро озодона истифода бурда натавонад.

Аз нигоҳи имрӯз, таҳқиқот нишон медиҳад, ки операторони нақлиёти ҷамъиятӣ набояд сиёсати бехатариро танҳо бо шумораи камераҳо ё сабтҳои расмии ҳодисаҳо арзёбӣ кунанд. Вақти интизорӣ, кормандони шабона, равшанӣ, нигоҳдории намоён ва маълумоти вақти воқеӣ ҳамзамон ҷузъҳои фарогирӣ ва дастрасӣ мебошанд.

Дар оянда таҳқиқот бо намунаҳои калонтар ва мутавозинтар, шаҳрҳои гуногун, мусофирони маъюб, ҳувиятҳои гендерии ғайрибинарӣ ва гурӯҳҳои гуногуни иҷтимоӣ лозим аст. Мудохилаҳои пешниҳодшуда бояд на танҳо бо пурсишҳои афзалият, балки бо маълумоти саҳроии пеш ва баъд аз татбиқ, сабтҳои ҳодисаҳо, басомади истифода ва рафтори мусофирон арзёбӣ шаванд.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Хулосаи техникии тарҳи таҳқиқот

Хусусиятҳои барҷастаи намуна

Натиҷаҳои асосии моделҳои регрессия

Муқоисаҳои навъи нақлиёт ва вақти интизорӣ

Афзалиятҳои мудохила

Мушкилоти пешниҳоди маълумот, ки дар манбаъ муайян шудаанд

• Дар Ҷадвали 1 барои Афинаи Шимолӣ навишта шудани N = 328 ва %10 бо шумораи умумии намуна мувофиқат намекунад.
• Ҷамъи пурсиш дар матн 54 дода шудааст, дар ҳоле ки ҷамъбасти бахшҳо 53 аст.
• Дар Ҷадвали 3-и модели M1 барои модели танҳо бо intercept ва модели ниҳоӣ як қимати −2 Log Likelihood навишта шудааст, аммо фарқи χ² ҳамчун 42,459 нишон дода шудааст.
• Ин қиматҳо ҳамон тавре ки дар мақола дода шудаанд, интиқол шудаанд; азбаски маълумоти манбаъ вуҷуд надорад, бесадо ислоҳ нашудаанд.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Номи аслии таҳқиқот: Gender-driven transport planning interventions for increased safety perception on public transport systems

Муаллифон ва тартиби онҳо: Xenia Karekla; Alexia Michalopoulou; Konstantinos Gkiotsalitis

Ҳаммуаллифии аввал: Маълумот дар бораи саҳми баробар ё ҳаммуаллифии аввал дода нашудааст.

Муаллифи масъул: Xenia Karekla

Муассиса: National Technical University of Athens, School of Civil Engineering, Department of Transportation Planning and Engineering, Афина, Юнон

DOI: Дар матни PDF DOI вуҷуд надорад. Дар сабти расмии SSRN DOI ҳамчун 10.2139/ssrn.6986080 тасдиқ шудааст.

Маҷалла: Номи маҷаллаи ҳамсанҷишуда ё маълумот дар бораи версияи дар маҷалла нашршуда вуҷуд надорад.

Платформаи нашр: SSRN

Ношири аслӣ: Маълумоти маҷалла ё ношири аслии ҳамсанҷишуда барои ин версия тасдиқ карда нашуд. SSRN платформаи электрониест, ки таҳқиқот дар он ҳамчун preprint пешниҳод шудааст.

Соли нашр: 2026

Санаи боргузорӣ ба SSRN: 23 июни 2026

Ҳолати ҳамсанҷӣ: Ин таҳқиқот preprint аст ва аз арзёбии ҳамтоён нагузаштааст.

Навъи манбаъ: Таҳқиқоти пурсишии буришӣ ва мушоҳидавӣ, таҳлили омории маълумот ва preprint-и банақшагирии нақлиёт

Пайванди расмӣ:Саҳифаи таҳқиқот дар SSRN

Маблағгузорӣ: Таҳқиқот дар доираи лоиҳаи STEAMS — Sustainable Transport Environments that Achieve Modal Shift аз ҷониби даъвати чоруми Hellenic Foundation for Research and Innovation барои дастгирии муҳаққиқони баъдидокторӣ маблағгузорӣ шудааст. Рақами лоиҳа 28238 мебошад.

Ин шарҳи туркӣ пас аз баррасии пурраи PDF-и боршуда аз аввал то охир таҳия шудааст. Ба бозёфтҳои илмӣ аз берун аз PDF натиҷаи нав илова нашудааст. Тасдиқи беруна танҳо барои DOI, санаи сабти SSRN ва маълумоти ҳувияти библиографӣ истифода шудааст.

Маҳдудиятҳои асосӣ: Таҳқиқот аз арзёбии ҳамтоён нагузаштааст; ба намунаи 312-нафараи Афина ва маълумоти худгузоришуда асос ёфтааст; ҳиссаи занон дар намуна баландтар аст; иштирокчии гендери ғайрибинарӣ вуҷуд надорад; раванди намунагирӣ намояндагии аҳолиро кафолат намедиҳад; мудохилаҳои пешниҳодшуда дар майдон таҷрибавӣ санҷида нашудаанд; бо маълумоти воқеии ҳодисаҳо муқоиса нашудааст; робитаҳои мушоҳидавӣ сабабиятро нишон намедиҳанд; дар баъзе саволҳо ва қиматҳои ҷадвал номувофиқиҳои дохилиматнӣ мавҷуданд.

Огоҳии илмӣ: Ин таҳқиқот preprint аст, ки аз арзёбии ҳамтоён нагузаштааст; натиҷаҳо бояд бо дарназардошти ин маҳдудият хонда шаванд. Бозёфтҳо исбот намекунанд, ки технологияҳо ё сиёсати кормандии пешниҳодшуда ҷиноятҳоро ҳатман кам мекунанд; онҳо робитаҳои оморӣ байни эҳсоси бехатарӣ ва афзалиятҳои иштирокчиёнро нишон медиҳанд.