Om een algemeen beeld te krijgen van de “loopbaarheid” in de buurt is de walkability index per buurt berekend middels statistieken. Zo zijn onder andere de kaartlagen van de Gemeente Amsterdam gebruikt en met de functie “selecteren” zijn de
onderzoeksgebieden geselecteerd. In het selectiegebied stond aangegeven hoeveel objecten of m2 van een specifieke eigenschap zich bevonden in het gebied. Op deze manier is de commerciële- en woondichtheid samen met de functiemenging in het onderzoeksgebied gemeten. Daarnaast is het rapport “Stadsdelen in cijfers” van Onderzoek, Informatie en Statistiek gebruikt om de maximale dichtheden in
Amsterdam te achterhalen. Deze zijn nodig voor de berekening van het indexcijfer. Ten eerste is de woningdichtheid berekent door het aantal woningen per hectare te
berekenen. Vervolgens is aan deze dichtheid een indexcijfer toegekend met de volgende formule: WDI = 𝑊𝑜𝑛 ℎ𝑎 𝑀𝑎𝑥(𝑊𝑜𝑛 ℎ𝑎 )
Hierin is WDI de woningdichtheidsindex, Won is het aantal woningen en ha is het aantal hectare van het gebied. Max geeft de maximale waarde aan van woningen per hectare die waargenomen is in Amsterdam. Deze informatie is verkregen via de
Onderzoek, Informatie en Statistiek database van de Gemeente Amsterdam (OIS, 2017). Vervolgens is de commerciële dichtheid berekent door het aantal bedrijven per hectare te berekenen. Met de volgende formule is er een indexcijfer toegekend aan deze waarde:
CDI = 𝐵𝑒𝑑𝑟
ℎ𝑎
𝑀𝑎𝑥(𝐵𝑒𝑑𝑟ℎ𝑎 )
Hierin is CDI de commerciële dichtheidsindex, Bedr is het aantal bedrijven en ha is het aantal hectare. Max geeft de maximale waarde aan van bedrijven per hectare die is waargenomen in Amsterdam. Deze informatie is verkregen via de kaartendatabase van de Gemeente Amsterdam (Maps Amsterdam, 2016). Ten slotte is de functiemenging berekent, in eerste instantie door de volgende berekening:
FM = (𝑊𝑜𝑛)(𝑊𝑜𝑛+𝐵𝑒𝑑𝑟)
32
Waarin FM de functiemenging betreft, Won het aantal woningen en Bedr het aantal bedrijven. Vervolgens is aan de hand van de volgende formule een indexcijfer toegekend aan de functiemenging:
FMI = 𝐹𝑀
𝑀𝑎𝑥(𝐹𝑀)
Hierin is FMI de functiemengingsindex, FM de functiemenging en Max geeft hierbij de maximale waarde functiemenging aan die aangetroffen is in Amsterdam. Ten slotte zijn met een eindberekening de drie indexcijfers gecombineerd om een cijfer (WI) te
berekenen voor de gehele buurt. Dit is gedaan met de volgende formule:
WI = (1
6) (1 + 𝑊𝐷𝐼) × (1 + 𝐶𝐷𝐼) × (1 + 𝐹𝑀𝐼)
Hierbij zijn de bij indexcijfers telkens 1 opgeteld om te voorkomen dat wanneer een waarde nul zou zijn het gehele indexcijfer op een nul uit zou komen. Dit maakt in de berekening niet uit omdat het gaat om hoe de cijfers tegenover elkaar relateren, niet om het cijfer zelf. Vervolgens is deze uitkomst gedeeld door 1
6 omdat de maximale waarde
van de indexcijfers opgeteld 6 zou zijn, wanneer men in de bovenstaande formule bij elke factor het maximale indexcijfer 1 invult. Deze laatste deling wordt voldaan om de berekende cijfers te normaliseren en de index waarde tussen de 0 en 1 te houden. De drie deelvragen zijn met GIS geanalyseerd en gaan over de kwaliteit van het
loopnetwerk, de hoeveelheid vuilnis en geparkeerde fietsen op de stoepen in de buurt en de straatverlichting. Deze zijn aan de hand van een topografische kaart en het
straatnetwerk in beeld gebracht. Om de kwaliteit van het loopnetwerk en de hoeveelheid obstakels te analyseren is ten eerste een nieuwe lijnen kaartlaag aangemaakt met
ArcCatalog en vervolgens is het straatnetwerk rondom station De Pijp en Noord aangemaakt met ArcMap. Daarna is elke lijn voorzien van een straatnaam en is in de attribuuttabel een nieuw attribuut toegevoegd die de gemeten eigenschappen van het loopnetwerk op basis van het model van Cieślak et al. (2015), het aantal fietsen per straat en de kleur van de straatverlichting betreft. Vervolgens zijn deze attributen ingevuld en aan de hand van categorieën of classificaties zijn de straten van een kleur voorzien. Verder is er met dezelfde lijnkaartlagen aangegeven waar het straatnetwerk onvoldoende is. Zo zijn de bestaande straten met stoepen groen gekleurd en de straten die momenteel tot een verbetering van het straatnetwerk leiden wanneer stoepen
worden toegevoegd zijn rood gekleurd. Om de hoeveelheid vuilnis in de buurt in kaart te brengen is een topografische kaartlaag genomen en aan de hand van ArcCatalog is een nieuwe punten kaartlaag aangemaakt. Hiermee zijn er punten op de kaart aangebracht die de locaties aangeven waar vuilnis op straat lag.
33
Daarnaast zijn enquêtes afgenomen waarin vragen gesteld zijn over de staat van de stoep, de obstakels op de stoep en de straatverlichting. Ook is er gevraagd een cijfer te geven aan de loopervaring in de buurt. De resultaten hiervan zijn na in een Excel
bestand verwerkt te zijn, geanalyseerd aan de hand van de Pearson Correlation in SPSS. Deze geeft een cijfer tussen de -1 en 1 waarbij 0 betekent dat er geen correlatie tussen de twee variabelen zijn, dichtbij -1 dat er een negatieve correlatie is en dichtbij 1 dat er een positieve correlatie is. Een cijfer tussen de 0 en 0,3 geeft een zwakke correlatie aan, een cijfer tussen de 0,3 en 0,5 een middelmatige correlatie en hoger dan o,5 een sterke correlatie (Laerd, 2018). Er is telkens een correlatie berekend tussen het cijfer dat men gaf aan het lopen in de buurt en de staat van de stoep, obstakels op de stoep en de straatverlichting. Hiermee is duidelijk in hoeverre het loopcijfer is opgebouwd vanuit ieder aspect. Daarnaast worden deze correlaties vergeleken met de observaties om te kijken in hoeverre mensen ook werkelijk graag in de buurt lopen en in hoeverre de aspecten ook echt invloed hebben op de voetgangersvriendelijkheid in de buurt.