Team

Ik ben begonnen op straat. Letterlijk, met een teller in mijn hand, auto's tellen in dorpen en steden door heel Nederland. Een leuke bijbaan die mooi aansloot bij mijn studie verkeerskunde.

Al snel mocht ik het veldwerk coördineren, en daarna verschoof mijn werk steeds meer naar de voorbereiding en analyse: hoe zet je een onderzoek op, wanneer meet je, en hoe vertaal je ruwe telgegevens naar iets waar een opdrachtgever wat mee kan.

De afgelopen vijf jaar werkte ik voornamelijk op inhuurbasis bij een tiental gemeenten door het hele land, in een verkeerskundige rol. Aan de andere kant van de tafel dus. Ik beoordeelde parkeeronderzoeken van externe bureaus, en dat scherpt mijn blik op wat een goed onderzoek nodig heeft.

Die hele route, van tellen op straat tot rapporten beoordelen, zit nu in ParkLab.

Mijn werk begint waar het tellen ophoudt. Een parkeeronderzoek levert een berg losse waarnemingen op: duizenden regels met een tijdstip, een sectie en een kenteken dat maar voor de helft is genoteerd. Het antwoord zit erin, maar niemand ziet het zolang het een berg is.

Eerst controleren, dan pas concluderen. Klopt het aantal getelde auto's met de capaciteit die er ligt? Wijkt een meetmoment af omdat het druk was, of omdat er die dag een straat was afgezet? Een cijfer dat niemand kan navertellen is niets waard, zeker niet als een gemeente er een besluit op baseert.

Daarna komt de vraag waar het echt om draait: waar zit de druk, op welk moment, en is het een patroon of toeval van één meetdag. Het verschil tussen “de binnenstad zit vol” en “deze vier straten lopen tussen twaalf en twee vol, terwijl het twee straten verderop halfleeg staat” bepaalt of een gemeente iets met het rapport kan.

Daar komt het dashboard vandaan. In plaats van tabellen die je moet uitpluizen, kun je per straat en per meetmoment zelf zien wat er is gemeten. Dezelfde cijfers als in het rapport, alleen zo dat je ze kunt nalopen.