مجموعة بيانات المسارات للمشاة في الساحات العامة الأوروبية

لماذا يمكن لمراقبة المشي أن تعيد تشكيل مدننا

تخبرنا طريقة تحرك الأشخاص عبر الساحات والميادين الكثير عن مدى جاذبية تلك الأماكن وجودة تصميمها. ومع ذلك، فإن معظم معرفتنا بأنماط المشي اليومية تأتي من دراسات صغيرة أو تجارب منعزلة. تعرض هذه المقالة مجموعة بيانات واسعة ومفتوحة المصدر تتتبع مسارات مئات الآلاف من المشاة العابرين للساحات العامة في أنحاء أوروبا، مما يوفر للمخططين الحضريين والباحثين والمصممين وسيلة جديدة لفهم كيفية عمل الأماكن العامة على أرض الواقع.

جمع ساحات عديدة في رؤية موحدة

ركَّز المؤلفون على بيئة مألوفة: ساحات المدن والبلدات الأوروبية المركزية. هذه أماكن يتجول الناس فيها، ويلتقون بالأصدقاء، ويجلسون قرب النوافير، أو يقطعونها في طريقهم إلى العمل. بدلاً من إرسال فرق مسح إلى الميدان، اعتمد الباحثون على مورد متنامٍ يراقب هذه الفضاءات على مدار الساعة—الكاميرات العامة على الويب. بحثوا بشكل منهجي في منصات الكاميرات الدولية عن كاميرات تظهر الساحة بوضوح، وتوفر فيديوًا سلسًا ومعدل إطارات مناسبًا، ويمكن تسجيلها بشكل موثوق. في المجموع، جمعوا 193 ساعة من لقطات الفيديو من 39 ساحة، عادةً في أربع مقاطع نصف ساعة التقطت الصباح والوقت حول الغداء والمساء ويوم سبت مزدحم، وأضافوا تسجيلات إضافية لأربع ساحات عبر مواسم وظروف جوية مختلفة.

تحويل الفيديو الخام إلى آثار حركة

لتحويل الفيديو إلى بيانات، استخدمت الفريق أدوات رؤية حاسوبية حديثة قادرة على اكتشاف الأشخاص وتتبعهم تلقائيًا في كل إطار. أولاً، طبقوا نموذج كشف متطور يميّز الأشكال البشرية في الصورة. دربوا وضبطوا هذا النموذج باستخدام مجموعات صور متخصصة تركز على المشاة في مشاهد مزدحمة، محسنين قدرته على تمييز الأشخاص حتى عندما يكونون قريبين من بعضهم أو مخفيين جزئياً. ثم ربطوا هذه الاكتشافات عبر الزمن بخوارزمية تتبع تعطي لكل شخص هوية مؤقتة وتتبعه أثناء سيره عبر الساحة. النتيجة سلسلة موؤقتة من المواقع لكل مشاة—مسار رقمي يوضح من أين أتى، وإلى أين ذهب، ومدة بقائه.

من بكسلات على الشاشة إلى أرض حقيقية تحت الأقدام

رؤية شخص يتحرك على شاشة ليست نفسها معرفة المسافة التي قطعها أو السرعة التي تحرك بها. لجعل البيانات مفيدة لدراسة السلوك الحقيقي، احتاج الباحثون إلى تحويل إحداثيات الشاشة إلى قياسات على الأرض. ولأنهم لم يتحكموا في الكاميرات، لم تتوفر لديهم معلومات مفصلة عن عدسات ومواقع كل كاميرا. بدلاً من ذلك، استخدموا حلًا ذكيًا: مطابقة معالم تظهر في صورة الفيديو وصور الأقمار الصناعية لنفس الساحة، مثل زوايا المباني والأشجار والمقاعد. أتاح لهم هذا التوفيق، المعروف في التصوير باستخدام تحويل بين منظرين لسطح واحد، تقدير موقع كل بكسل على سطح الساحة الفعلي. وبذلك تمكنوا من حساب سرعات المشي وكثافة الحشود والمسارات الدقيقة بالأمتار بدلاً من البكسلات.

تنقية البيانات وفحصها ومشاركتها

الطرق الآلية ليست مثالية أبداً، لذا اتبع الفريق عدة خطوات لتنقية واختبار البيانات. أُزيلت المسارات القصيرة جداً أو المشوشة بوضوح، وتم تنعيم المسارات المتبقية بلطف لتفادي الاهتزاز. احتُفظ فقط بالنقاط التي تقع داخل المخطط الحقيقي لكل ساحة، وبُسِّطت البيانات بحيث يمثل كل ثانية من الحركة زوجان فقط من النقاط—كافٍ للحفاظ على شكل كل مسار مع جعل الملفات أسهل في المعالجة. تحقق المؤلفون من دقة اكتشاف الأشخاص في إطارات عيّنة ووجدوا أن الغالبية العظمى من المشاة الحقيقيين تم التعرف عليهم بشكل صحيح، مع عدد نسبي قليل من الإنذارات الكاذبة. كما درسوا مدى استمرار تتبُّع الأفراد، لا سيما في المشي الطويل، وقاسوا مدى تطابق المواقع المحولة مع نقاط معروفة على الأرض لمختلف الساحات.

ما الذي تتيحه هذه الموارد الجديدة

في المجمل، أطلق المشروع ما يقرب من 348,000 مسار مشاة، لكل منها هوية وموقع عبر الزمن ومعلومات أساسية مثل السرعة، بالإضافة إلى بيانات الطقس والسياق لكل تسجيل. للمختصين وغير المتخصصين، الخلاصة هي أننا أصبحت لدينا الآن خريطة مفتوحة وموحَّدة لكيفية استخدام الناس فعلياً لعشرات الساحات العامة في الحياة اليومية. يمكن للمخططين الحضريين استكشاف أي التراكيب تشجع التوقف والاسترخاء مقابل العبور السريع، ويمكن لمحللي النقل دراسة كيفية تنقل الناس عبر الفضاءات المفتوحة في طريقهم إلى الحافلات أو القطارات، ويمكن للعلماء الاجتماعيين فحص كيف يؤثر الطقس أو توقيت اليوم على الحياة العامة. ومع أن مجموعة البيانات لا تزال تعكس حدود التتبع بالكاميرات—كالحيرة العرضية عندما يقف الناس مكانهم أو يُحجبون عن الرؤية—فهي توفر أساسًا غنيًا وقابلًا لإعادة الاستخدام لجعل الأماكن العامة أكثر حيوية وراحة واستجابة لطرق تحرك الناس الفعلية.

الاستشهاد: Wolff, N., Perry, L., Venverloo, T. et al. Pedestrian Trajectory Dataset of Public European Squares. Sci Data 13, 402 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-06686-6

الكلمات المفتاحية: مسارات المشاة, الساحات العامة, التنقل الحضري, بيانات رؤية حاسوبية, سلوك الحشود