Stellen dat verkeersveiligheid baat kan hebben van verbeteringen op het gebied van voertuigtechnologie, lijkt een open deur intrappen. Er bestaat immers genoeg laboratoriumonderzoek dat het potentieel van al die innovatieve systemen en technologieën voor veiligheid onderstreept. Maar is een positieve uitkomst onder gecontroleerde omstandigheden wel één op één te vertalen naar de dagelijkse praktijk? Het antwoord is, zoals vaak: waarschijnlijk wel, maar er zijn beperkingen.
Als voorbeeld nemen we een recent onderzoek in opdracht van de Europese Commissie over banden en verkeersveiligheid. De klemtoon van het onderzoek lag op één menselijk element, consumentengedrag, en op drie technische elementen, te weten profieldiepte, bandendruk en bandenkeuze in functie van weersomstandigheden. Voor elk van die technische elementen gaf onderzoek onder gecontroleerde omstandigheden aan dat je met het juiste gebruik van de juiste banden een niet verwaarloosbare veiligheidswinst kan boeken. Een greep uit de voor de hand liggende conclusies: “banden met een grotere profieldiepte kunnen (vooral bij regen) hogere remvertragingen en zijdelingse versnellingen aan”, “banden met onderdruk of overdruk zijn gevoeliger voor gripverlies” en “traditionele banden hebben het moeilijker bij winterse omstandigheden”. Kortom, uit het laboratoriumonderzoek werd zonneklaar dat de technische verbeteringen aan banden daadwerkelijk een positief effect kunnen hebben op de verkeersveiligheid. Soortgelijke bevindingen kunnen trouwens gemaakt worden voor allerhande technologieën die in de jongste decennia aan auto’s zijn toegevoegd. (En dat kan ook niet anders: stel je voor dat we technologie aan auto’s toevoegen die onder laboratoriumomstandigheden al faalt.)
Maar nu de dagelijkse praktijk. Wanneer je namelijk kijkt naar de praktijksituatie op basis van gedetailleerde ongevalsdata, dan stuit je al snel op een opmerkelijke discrepantie: de bijdrage van technische verbeteringen aan de verkeersveiligheid is eerder beperkt en vaak een grootorde kleiner dan wat laboratoriumonderzoek doet vermoeden. De belangrijkste hypothesen hiervoor zijn:
- De kritieke omstandigheden waarbij een technisch defect tot een ongeval leidt (en dus: verbeterde technologie het verschil kan maken), komen relatief weinig voor – of in ieder geval minder dan aanvankelijk wordt verondersteld.
- Er is sprake van een vorm van risicocompensatie: mensen rijden veiliger of juist onveiliger naargelang de technische toestand van hun voertuig.
- Automobilisten rijden meer dan wel minder naargelang ze hun voertuig als veiliger dan wel onveiliger inschatten.
De eerste hypothese kan op basis van waarnemingen meestal makkelijk worden weerlegd. Dit is niet het geval voor de tweede en derde hypothese. Verder onderzoek is nodig om te bepalen of mensen inderdaad onveiliger of meer gaan rijden als hun auto wordt uitgerust met extra veiligheidssystemen en -technologieën.
De toegevoegde waarde van gedragsmodellen
Vertellen we met het bovenstaande iets nieuws en ongekends? Nee, natuurlijk niet. Zoals in alle opleidingen en in onderzoek wordt beklemtoond kan verkeersveiligheid worden herleid naar een functie van technologie, infrastructuur, wetgeving én menselijk gedrag. Nochtans dreigt deze menselijke factor relatief snel afgeschreven te worden bij fundamenteel of beleidsondersteunend onderzoek, mogelijk omwille van tijd, beperkte middelen enzovoort. Het is echter net binnen die factor van menselijk gedrag dat er nog aanvullende winsten en inzichten kunnen worden geboekt. Zo is het momenteel nog moeilijk in te schatten of al die jonge voertuigtechnologieën tot een gedragsverbetering of -verslechtering leiden. Neem een innovatie als het Tyre Pressure Monitoring System: zal ik me dankzij dit systeem beter bewust zijn van de bandendruk en zal ik eventuele problemen sneller opmerken, of wordt ik er juist laks van omdat ik een blind vertrouwen in de technologie heb? Studies, hetzij op basis van gedetailleerd ongevalsonderzoek, hetzij op basis van ruimer epidemiologisch onderzoek, waarbij de aan- of afwezigheid van een technologie werd geregistreerd en gerapporteerd, zijn zeer zeldzaam: zo’n studie is immers uiterst tijdrovend en bijgevolg ook kostbaar om samen te stellen.
Juist daarom kan het interessant zijn om eerder gebruik te maken van een gedragsmodel, dat rekent met andere of beperkte databronnen in combinatie met gefundeerde hypothesen. De modelstudie zou dan onderdeel zijn van beleidsondersteunend onderzoek, al dan niet in afwachting van een (ex-post) statistische analyse op basis van een uitgebreidere dataset. De vragen die bij zo’n studie aan de orde moeten komen, zijn: kan de technologie die geïntroduceerd wordt in een voertuig een positief veiligheidseffect hebben en onder welke gedragsvoorwaarden is dit? Met andere woorden: wegen de realistisch te verwachten voordelen op tegen de nadelen, en hoe kunnen we deze afweging positiever maken?
Soorten gedragsmodellen
Uiteraard zijn gedragsmodellen vooral een welkome aanvulling om het effect van nieuwe technologie te voorspellen en moeten de resultaten met de nodige nuchterheid worden bekeken. Sowieso is het belangrijk dat de onderzoeker de juiste modellen en gedragsparameters voor de betreffende onderzoeksvraag kiest, rekening houdend met de beperkingen van het type model. Binnen theoretisch en toegepast mobiliteitsonderzoek zijn er immers uiteenlopende mogelijkheden voor gedragsmodellering voor de even uiteenlopende fases van mobiliteitsgedrag: (strategische) planning, keuze van modi/middel, feitelijke gebruik van technologie enzovoort.
Om een (verre van compleet) beeld te schetsen van de verschillende soorten modellen, noemen we kort de belangrijkste typen. Allereerst zijn er de basisgedragsmodellen die gedrag verklaren met behulp van attitudes en sociale concepten, gestoeld op theorieën als Theory of Planned Behaviour en Theory of Reasoned Action. Uit deze enigszins eenzijdige modellen zijn meer overkoepelende modellen ontstaan die ook de gedragscontext en voorgaande ervaringen meenemen. Voorbeelden hiervan zijn Transtheoretical Model of Change en Unified Theory of the Use and Acceptance of Technology. De sterkste toepassingen van dergelijke modellen liggen vooral op gebied van algemeen macro-mobiliteitsgedrag: het algemene gebruik van technologie, het uitvoeren van een trip, het gebruik van een voertuigmode etc. Andere gedragsmodellen richten zich meer op micro-gedrag, zoals mens-machine interacties. Zulke modellen zou je gebruiken om bijvoorbeeld ergonomische aspecten te onderzoeken, of om te bepalen of de technologische toepassing aan de eventuele performantie-eisen voldoet. Het daadwerkelijke (correcte) gebruik van de technologie wordt dan onderzocht, met als doel de kans te reduceren dat een technologie fout wordt gebruikt en correct intuïtief gebruik te maximaliseren.
Duidelijk is dat de macro- en microcategorieën elkaar aanvullen en niet of nauwelijks overlappen. Bij de invoering of toepassing van een technologie in een voertuig zullen dan ook al snel verschillende gedragsmodellen worden ingezet. Die combinatie maakt het mogelijk om met redelijke nauwkeurigheid voorspellingen te doen over de verwachte veiligheidseffecten. Dankzij de voortdurende verbeteringen die aan dergelijke modellen worden aangebracht en door het specifiek toepassen van deze modellen voor goed afgelijnd onderzoek, wordt de band tussen verschillende psychologische constructen, omgevingsfactoren, de technologie en het daadwerkelijk gestelde gedrag bovendien steeds beter in kaart gebracht. Dit verhoogt de voorspellende waarde van deze modellen en zo worden ze ook steeds bruikbaarder voor onder meer beleidsondersteunend onderzoek.
Tot slot
En dat brengt ons weer bij de eerste vraag: is een positief laboratoriumonderzoek voldoende om te veronderstellen dat een technologie daadwerkelijk een positief effect heeft op verkeersveiligheid? Wanneer de uitkomst van laboratoriumonderzoek een positieve indicatie aangeeft, is dat op zijn minst een sterk signaal. Het is echter verstandig om een slag om de arm te houden en het menselijke aspect niet uit het oog te verliezen. Door gebruik te maken van de juiste (combinatie van) gedragsmodellen kun je niet alleen een realistischere inschatting geven van het maximale veiligheidseffect, maar kun je ook tot een verbeterd inzicht in de toepassingsvoorwaarden van de technologie komen. Zeker met het oog op een toenemende integratie van uiteenlopende rijhulpen op weg naar autonoom rijdende voertuigen verdienen gedragsmodellen onze aandacht bij de evaluatie van daaraan verbonden veiligheidseffecten.
____
De auteur
Lars Akkermans is onderzoeker bij Transport & Mobility Leuven en is gespecialiseerd in gedragsonderzoek in het kader van verkeersveiligheid en mobiliteit.
