Avrupa Kamusal Meydanlarının Yaya Yörüngesi Veri Seti

İnsanların yürüyüşünü izlemek şehirlerimizi nasıl yeniden biçimlendirebilir

Meydanlar ve kasaba meydanlarında insanların nasıl hareket ettiği, bu mekânların ne kadar davetkâr ve iyi tasarlanmış olduğunu çok şey anlatır. Yine de günlük yürüme örüntüleri hakkında bildiklerimizin çoğu küçük ölçekli çalışmalar veya tek seferlik deneylerden gelir. Bu makale, Avrupa’daki kamusal meydanlardan geçen yüzbinlerce yayayı izleyen, büyük ve açıkça paylaşılan bir veri setini sunuyor; bu, şehir plancıları, araştırmacılar ve tasarımcılar için kamusal mekânların gerçekte nasıl işlediğini anlamaya yönelik yeni bir bakış sağlıyor.

Birçok kasaba meydanını ortak bir görünümde toplamak

Yazarlar tanıdık bir ortama odaklandı: Avrupa kasaba ve şehirlerinin merkez meydanları. Buralar insanların dolaştığı, arkadaşlarla buluştuğu, çeşme kenarına oturduğu veya işe gitmek üzere karşıdan karşıya geçtiği yerlerdir. Araştırmacılar saha ekipleri göndermek yerine, bu mekânları 7/24 zaten izleyen büyüyen bir kaynağa başvurdu—kamusal web kameraları. Açıkça bir meydanı gösteren, düzgün video akışı ve yeterli kare hızına sahip ve güvenilir şekilde kaydedilebilen kameraları sistematik olarak uluslararası webcam platformlarında aradılar. Toplamda 39 meydandan 193 saatlik görüntü topladılar; genellikle sabah, öğle, akşam ve yoğun bir cumartesiyi kapsayan dört yarımşar saatlik klip halinde ve dört meydan için farklı mevsim ve hava koşullarını içeren ek kayıtlar eklediler.

Ham videoyu hareket izlerine dönüştürmek

Videoları veriye dönüştürmek için ekip, her karede insanları otomatik olarak bulup izleyebilen modern bilgisayarla görme araçlarını kullandı. Önce görüntüde insan figürlerini tespit eden ileri düzey bir algılama modeli uyguladılar. Bu modeli, kalabalık sahnelerde yayalara odaklanan özel görüntü koleksiyonlarıyla eğitip ayarlayarak, insanların birbirine yakın olduğu veya kısmen gizlendiği durumlarda bile kişileri ayırt etme yeteneğini geliştirdiler. Sonra bu tespitleri zaman içinde birbirine bağlayıp her kişiye geçici bir kimlik atayan ve o kişi meydan boyunca yürürken izlemesini sağlayan bir izleme algoritması kullandılar. Sonuç, her yaya için zaman damgalı konum serisi—nereden geldiklerini, nereye gittiklerini ve ne kadar süre kaldıklarını gösteren dijital bir iz—oldu.

Ekrandaki piksellerden gerçek zemine geçiş

Bir kişinin ekranda hareket ettiğini görmek, onların ne kadar yürüdüğünü veya ne kadar hızlı hareket ettiğini bilmekle aynı şey değildir. Verileri gerçek davranışı incelemeye uygun hale getirmek için araştırmacıların ekran koordinatlarını yerdeki ölçümlere dönüştürmeleri gerekiyordu. Web kameralarını kontrol etmedikleri için her kameranın lensi ve konumuyla ilgili ayrıntılı bilgiye sahip değillerdi. Bunun yerine akıllıca bir çözüm kullandılar: görüntüde ve aynı meydanın uydu fotoğraflarında ortak görünen bina köşeleri, ağaçlar veya banklar gibi özellikleri eşleştirmek. Görüntüleme alanında aynı yüzeyin iki görünümü arasındaki dönüşümü kullanmak olarak bilinen bu eşleştirme süreci, her pikselin gerçek plaza yüzeyinde nerede yattığını tahmin etmelerini sağladı. Böylece yürüyüş hızlarını, kalabalık yoğunluğunu ve tam yolları piksel yerine metre cinsinden hesaplayabildiler.

Veriyi temizleme, kontrol etme ve paylaşma

Otomatik yöntemler hiçbir zaman kusursuz değildir; bu yüzden ekip verileri düzenlemek ve test etmek için birkaç adım uyguladı. Çok kısa veya bariz şekilde gürültülü izler çıkarıldı ve kalan yollar titreşimi önlemek için nazikçe düzleştirildi. Sadece her meydanın gerçek sınırları içinde kalan noktalar korundu ve veriler, her bir hareket saniyesinin yalnızca bir kaç noktayla temsil edileceği şekilde sadeleştirildi—her yolun şeklini korumak için yeterli, dosyaları işlemeyi kolaylaştıracak kadar basit. Yazarlar örnek karelerde insanların ne kadar doğru tespit edildiğini kontrol etti ve gerçek yayaların büyük çoğunluğunun doğru tanımlandığını, yanlış alarmların nispeten az olduğunu buldular. Ayrıca özellikle uzun yürüyüşlerde bireylerin ne kadar tutarlı izlendiğini incelediler ve dönüştürülmüş konumların farklı meydanlar için yer bilinen noktalarla ne kadar uyumlu olduğunu ölçtüler.

Bu yeni kaynak neler mümkün kılıyor

Toplamda proje yaklaşık 348.000 yaya yörüngesi yayımladı; her birinde bir kimlik, zamana bağlı konum ve hız gibi temel bilgiler ile her kayda ilişkin hava ve bağlamsal veriler yer alıyor. Uzman olmayanlar için temel çıkarım, artık insanların gündelik yaşamda düzinelerce kamusal meydanı gerçekten nasıl kullandıklarına dair açık, standartlaştırılmış bir haritamızın olmasıdır. Şehir plancıları hangi düzenlerin kalmayı teşvik ettiğini veya hızlı geçişleri desteklediğini keşfedebilir; ulaşım analistleri insanların otobüs veya trenlere giderken açık alanlarda nasıl gezinip yöneldiklerini inceleyebilir; sosyal bilimciler ise hava durumu veya günün saatinin kamusal yaşamı nasıl şekillendirdiğini araştırabilir. Veri seti, insanın hareketsiz durduğu veya görüşten kaybolduğu durumlarda zaman zaman karışıklık gibi kamera tabanlı takiplerin sınırlamalarını hâlâ yansıtsa da, kamusal alanları insanların gerçek hareketlerine daha uygun, canlı ve rahat kılmak için zengin ve yeniden kullanılabilir bir temel sağlar.

Atıf: 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

Anahtar kelimeler: yaya yörüngeleri, kamusal meydanlar, kentsel hareketlilik, bilgisayarla görme verisi, kalabalık davranışı