Het AMS Institute houdt tijdens SAIL de menigte met camera's, wifi-trackers en gps-apparaten in de gaten. Nu nog vooral voor wetenschappelijke doeleinden, straks ook om crowdmanagers een handje te helpen. Het kijksysteem is voorzien van de nieuwste snufjes om zo snel mogelijk drukte te herkennen of zelfs te voorspellen.

Het controlecentrum van SAIL is op het eerste gezicht nogal simpel. Voor een evenement dat anderhalf miljoen mensen op een klein gebied rond het Amsterdamse water samenbrengt, ziet de ruimte waar alles in goede banen geleid wordt er karig uit. Een paar tafels, klapstoelen, een pc her en der. Gezeten in het passenger terminal, waar normaal cruiseschip-toeristen langs moeten voor ze de stad binnenstromen. De karige ruimte doet echter niks af aan het belang van het centrum; politie, brandweer en ambulance volgen vanaf hier wat er gebeurt op het festival, en waar ondersteuning nodig is. Daarnaast zitten er verschillende crowd managers: mensen met verstand van mensenstromen en drukte, die ervoor zorgen dat het nergens té druk wordt.

Hun werk is gebaseerd op jaren van ervaring en voorspellende modellen, die van te voren gemaakt zijn. Op het evenement zelf is het een kwestie van mensen op straat hebben, kijken wat er aan de hand is en vervolgens reageren. Dat is tijdrovend en duur werk, zeker omdat het in de hoofdstad het hele jaar door moet gebeuren.

Foto genomen met een luchtballon van de drukke Veemkade. De beelden dienen als verificatie van de data die camera's en wifipunten automatisch meten.

Daarom probeert het AMS Institute, een onderzoeksbureau dat Amsterdam met wetenschappelijk onderzoek een betere plek wil maken, het crowdmanagen te automatiseren. Dat pakken ze groot aan, met data uit vier of vijf verschillende bronnen. De onderzoekers van de TU Delft combineren die data om zo, in real time, een druktekaart van het SAIL-terrein te krijgen.

Automatisch tellen

Met telcamera's is het aantal mensen dat op een bepaalde plek passeert bijvoorbeeld nauwkeurig te meten. De camera's herkennen de contouren van hoofd en schouders en zien zelfs welke kant iemand oploopt. Wifisensoren op het hele terrein pikken telefoonsignalen op, die bij een later wifi-punt weer herkend worden. Zo leren de onderzoekers hoe lang iemand loopt. Overigens zijn beide methoden zo gemaakt dat de bezoekers anoniem en onherkenbaar blijven; voor het onderzoek moet het College Bescherming Persoonsgegevens toestemming geven.

Naast die meetmethoden speelt social media een rol. Twitter en Instragram geven de onderzoekers informatie over locatie, gebeurtenissen en andere zaken die niet makkelijk in cijfers te vangen zijn. 'Drukte is voor een deel ook afhankelijk van de sfeer; als iedereen rustig naar het vuurwerk kijkt, zijn er veel mensen per vierkante meter, maar is het niet onrustig of gevaarlijk', legt Wiennie Daamen uit. Zij is één van de hoofdonderzoekers van de TU Delft en bouwt onder andere de software die alle data combineert. 'Daarom proberen we met Twitter en Instagram te achterhalen of een druktepiek ook echt  gevaarlijk of onveilig is.' Dat is zelfs te automatiseren; computers kunnen bepaalde keywords herkennen als 'positief' of 'negatief' en zo een beeld krijgen van de sfeer.

Het gaat hier om een pilotproject, dat op dit moment puur voor onderzoek bedoeld is. Het belangrijkste is om de programma's en techniek te verifiëren. Mede daarom zweeft er langs de kades rond het IJ een ballon rond die luchtfoto's maakt. De foto's zijn bedoeld om de dingen die het crowdmanagement-programma ziet te controleren. Om dezelfde reden vraagt het AMS bij Centraal Station of mensen met een GPS-tracker willen rondlopen. Alles om zeker te weten dat het systeem werkt.

Elke avond is er een vuurwerkshow op SAIL, die voor veel drukte zorgt. Credit: Renzo Gerritsen

Mensenogen

'Uiteindelijk hopen we dat je dit systeem kan gebruiken als vervangen van mensenogen. Het zou de tijd die crowdmanagers nodig hebben om drukte te interpreteren drastisch inkorten, zodat er meer tijd is om actie te ondernemen', vertelt Serge Hoogendoorn, hoofdonderzoeker bij de project. 'Misschien dat de software, als alles snel genoeg werkt, zelfs toekomstige drukte kan voorspellen. Dat het opvalt dat er uit drie straten mensen aankomen en de uitmondende weg binnenkort dus druk zal worden. Als die voorspelling tijdig gemaakt wordt, kunnen de crowdmanagers alles in goede banen leiden lang voor het druk wordt.'

Of het systeem ook inderdaad zijn werk doet zal pas over maanden duidelijk worden. De bergen data die nu verzameld worden uitpluizen is monnikenwerk voor de zes onderzoekers die ermee bezig zijn. Ondertussen werkt het systeem echter wel: de camera's tellen, de wifisensors geven een schatting van looptijden en -routes en Twitter en Instagram duiden de drukte. Er is zelfs al een rudimentaire visualisatie. Uiteindelijk zal die mooier worden, mede danzkij databedrijf DAT.Mobility, die naast aankleding ook serverruimte en ondersteuning leveren. Hoogendoorn is voorzichtig optimistisch: 'Een eerste indicatie laat zien dat het financieel en logistiek haalbaar is en een goed beeld van de drukte geeft. Uiteindelijk hopen we dat de software ook méér ziet dan een luchtballon of crowdmanager. Maardat we in drie en een halve maand dit hele systeem hebben opgezet, daar ben ik heel tevreden over'.

Lead image credit: Pieter Dammen