Lumihanki, poliisi ja mittarivirhe: Pyro-box -mittarit lähiöiden liikunta-aktiivisuuden todentajina

Ensimmäisessä blogitekstissämme käsittelimme havainnointia avoimien liikuntapaikkojen kävijämäärien seurannan välineenä. Samaan tiedonintressiin on hyödynnetty myös teknisempää apuvälineistöä – ranskalaisen Eco-counter –yhtiön Pyro-Box –laitteita. Laite on infrapunatunnistimella varustettu, varsin huomaamaton harmaa laatikko, joka on kokemuksiemme mukaan kohtalaisen helppo asentaa erilaisiin kiinnityspaikkoihin joko ruuvaamalla tai metallisilla pannoilla. Pyro-Box on ympäri maailman laajasti käytetty jalankulkijoiden ja pyöräilijöiden määrän mittausväline (väylällä tapahtuva liikennevirta), mutta ainakaan kirjallisuuden perusteella saman tyyliseen avoimien paikkojen kävijöiden laskentaan, kuin meillä oli tarkoitus, niitä ei juuri ole käytetty.

Kuva 1. Pyro-Box -mittari asennettuna.

Pyro-Boxit valikoituivat mittausvälineiksemme tarjouskilpailun perusteella. Muut saadut tarjoukset eivät vastanneet tarpeitamme. Toinen, kamerateknologiaan ja hahmontunnistukseen perustuva järjestelmä, olisi vaatinut verkkovirran, eikä se olisi välttämättä toiminut pimeissä ulkotiloissa. Kolmas vaihtoehto oli järjestelmä, jossa laskuri vaati toimiakseen kohdistetun vastakappaleen, jonka asennukseen ei kohteissamme monestikaan ole mahdollisuutta. Myös sähköverkosta riippumaton laskentatulosten automaattinen tiedonsiirto eco-visio-verkkopalveluun tuki Pyro-Box-laitteiden valintaa. Valitun laitteiston etuna onkin helppo asennettavuus ja ympäristötekijöiden hyvä siedettävyys. Lämpöä havainnoiva infrapunajärjestelmä kertoo myös liikkeen suunnan. Laitteita hankittiin kaikkiaan kuusi kappaletta, joista kolmea on kierrätetty kahden viikon jaksoissa erilaisissa mittauspisteissä Kontulassa ja kolmea Huhtasuolla.

Käyttökokemuksia

Mittarit asennettiin ensimmäisen kerran joulukuun alussa 2020 ja tutkimuskäyttöön ne ovat nakutelleet dataa joulukuun puolesta välistä eteenpäin – nyt huhtikuun 2021 alussa on menossa kahdeksas kahden viikon mittausjakso. Kontulassa mittarit ovat kiertäneet alkuperäisen idean mukaisesti niin, että ne ovat kaikki samassa ”kohteessa” (esim. Kontulan liikuntapuisto, Kelkkapuisto, Leikkipuisto Lampi). Kohteita, joissa mittarit kiertävät, on viisi, eli nyt jo kolmannessa kohteessa mittarit ovat toistamiseen. Jyväskylän Huhtasuollakin oli alun perin saman kaltainen suunnitelma, mutta talviajan epäsuotuisat olosuhteet useilla alueen liikuntapaikoilla ovat ohjanneet strategiaa kokeilevampaan suuntaan. Tämä kirjoitus käsittelee lähinnä Jyväskylän kokemuksia.

Kuten todettu, on laitteiden asentaminen yleensä varsin helppoa. Huhtasuon kohteissa kiinnityspaikat ovat olleet aina lyhtypylväitä tai puita, joihin ruuvi- ja pantakiinnitykset sujuvat helposti. Kontulassa on kiinnityksiä myös liikuntapaikkoja ympäröiviin verkkoaitoihin. Tällöin käytetään yleensä aidan toiselle puolella tulevaa vastalevyä, johon laitteen kiinnityskehikko ruuvataan. Laitteen mittasäde ei ole kovin leveä, joten korkeuden kanssa pitää olla tarkka, että pienemmätkin kulkijat tallentuvat. Toisaalta mittari saattaa liian matalalle kohdistettuna laskea ohittajan molemmat jalat omiksi tapauksikseen. Pientä harjoittelua vaati myös mittarien kiinnityskehikoiden ruuvikiinnitteisessä asennuksessa se, ettei kehikkoa pidä ruuvata liian tiukalle, jolloin se vääntyy, eikä laitteen lukkosalpa mene enää kiinni.

Omia haasteitaan on tarjonnut runsasluminen talvi 2020 – 2021. Muutamassa kohteessa anturien reikiin on pyryttänyt lunta tai laitteiden päälle on aurattu lunta, niin että mittaus on häiriintynyt. Joissakin kohteissa asennuspaikat ovat olleet ojien takana syvässä hangessa. Vaihtelevissa kosteus- ja lämpötilaolosuhteissa ongelmia aiheutti ajoittain myös laitteiden jäätyvät lukkopesät.

Pyro-boxien mittaustuloksia voi seurata vuorokauden viiveellä yhtiön verkkopalvelusta, eco-visiosta, josta käsin myös hallinnoidaan mittarien tietoja. Järjestelmään liittyy myös mobiiliapplikaatio. Selainpohjaisen verkkopalvelun toiminnassa ei sinänsä ole ollut huomautettavaa, mutta sen raportointiominaisuudet eivät ole kovin hyvin vastanneet tämän projektin tarpeita. Mobiiliapplikaation toiminta on ainakin tähän saakka ollut puutteellista. Applikaatio ottaa suoran bluetooth-yhteyden laitteeseen ja datayhteyden verkkopalveluun. Sen avulla pitäisi esimerkiksi pystyä päivittämään laitteiden sijainnit kentältä ja lisäämään sovelluksella otettuja valokuvia verkkopalveluun. Nämä ominaisuudet eivät kuitenkaan ole toimineet kuin satunnaisesti: sijainnit ja kuvat on yleensä pitänyt päivittää ”manuaalisesti” selaimen kautta.

Kuva 2. Runsasluminen talvi toi haasteita mittarien sijoitukseen.

Etenkin mittausurakkamme alkuvaiheessa mittarit tuottivat päänvaivaa tutkijoille ja laitteen toimittajalle rekisteröimällä ohituksia huomattavasti enemmän kuin niitä oikeasti tapahtui – mittarivirhe oli oletettavasti pahimmissa tapauksissa jopa tuhatkertainen (kymmeniä tuhansia rekisteröintejä paikoissa, joissa se oletettavasti on enimmillään noin kaksi sataa). Virheet todennettiin myös mobiiliapplikaation kautta reaaliaikaisesti seuraamalla. Ongelmaa selvitettiin maahantuojan ja valmistajan kanssa, mutta selkeää syytä ei ole tähän mennessä löytynyt – asennuskohteessa esiintyvät sähkökentät tai epänormaalit lämpötilavaihtelut ovat tällä hetkellä vahvistamaton syy haasteille. Mystiseltä ongelmat vaikuttivatkin: joskus, mutta ei aina, auttoi mittarilaitteen vaihtaminen; joskus paikan muuttaminen, vaikka pari metriäkin.

Kuva 3. Mittarien asennusta tehtiin ajoittain poikkeuksellisen syvässä lumessa.

Mittaamisesta saatuja kokemuksia

Mittarin tuottama data on lukumäärä tunneittain mittarin ohittaneista ihmisistä (ja joskus todennäköisesti myös eläimistä). Mittarin edestäpäin ohittaneet rekisteröidään kulkeneen ”IN”-ja takaapäin ohittaneet ”OUT”-suuntaan.  Se, mitä luvut sitten kertovat on eri asia. Selkeimpiä tapauksia ovat olleet kevyen liikenteen väylät ja kuntopolut: mittarit on yleensä helppo asentaa ja luvut kertovat ohitusten määrän, joskin havaitsimme, että rinnakkain kulkevat ihmiset aikaansaavat monesti vain yhden havainnon. Tulkinnanvaraisuutta on kuntopolkujen (talvella lähinnä latuja, mittausajankohtana myös Helsingissä) ohitusten tulkinnassa ”kävijämääränä” – sijainnista riippuen jokin osa havainnoista on aina samojen liikkujien rekisteröintiä eri kierroksilla.

Vielä ensimmäisen mittausjakson aikana lumen määrä Jyväskylän lentoaseman mittauspisteessä 0 – 10cm, eivätkä kelit etenkään ennen joulua suosineet ulkoliikuntaa. Joulun tietämiltä alkoi kuitenkin Keski-Suomessa parin kuukauden viileä ja erittäin runsasluminen jakso. Ensimmäisellä kierroksella mittareita sijoitettiin vielä sellaisiin kohteisiin kuin pumptrack-polkupyörärata ja Frisbeegolf-rata. Ensin mainitussa jo vähäinenkin lumen määrä tarkoitti, ettei sitä käytännössä käytetty, mutta frisbeegolf-radalla laskuriin tallentui vielä joulun jälkeenkin kymmeniä ohituksia päivässä.

Vielä toiselle mittausjaksolle mittarit vietiin Pupuhuhdan ”digipuistoon”, eli leikkipuiston ja toimintapuiston yhdistelmään. Tavoitteena oli rajata eri sisääntuloista alueelle tulleiden määrä. Vuodenvaihteen mittausjaksolla alueella tallentui vielä jonkin verran liikettä, mutta havaintojemme ja mittaustulosten perusteella suurin osa ohituksista tuli alueelle johtavalla kevyen liikenteen väylällä pulkkailusta, mikä toki on erinomainen liikkumismuoto. Varsinaisen talvikunnossapidon ulkopuolella olevassa puistossa itsessään ei kuitenkaan jälkien tai havainnointiemme perusteella runsasta käyttöä talvisaikaan ole. Olemmekin tammikuun puolesta välistä huhtikuun alkuun mitanneet lähinnä latuina ylläpidettyjä kuntoratoja sekä alueen kevyen liikenteen väyliä. Näissä kohteissa mittaukset onnistuivatkin hyvin – ainoastaan muutamat edellä mainitut, runsaasta lumen tulosta johtuneet häiriöt haittasivat mittauksia ajoittain myös näissä sijainneissa.

Huhtasuon mittauskohteista yksikään ei ole sillä tavalla aidattu alue, että kävijöitä voitaisiin laskea portin ohituksista. Jääkiekkokaukalo on periaatteessa tällainen, mutta siinäkin käytännössä kaukalosta ulospäin aukeava veräjä estää onnistuneen mittauksen. Saman tyylisen problematiikkaan olemme törmänneet Kontulassakin, sellaisissa paikoissa, jossa kulku edellyttää portin aukaisua ja sulkemista. Kenttien ja avoimempien harrastusalueiden mittaamisessa onkin jouduttu tyytymään intuition, logiikan ja mahdollisesti kenttähenkilökunnan tietämyksen perusteella haarukoituihin ratkaisuihin. Erilaisiin mittareiden asennuskohteisiin ja mitattaviin alueisiin liittyy kuitenkin aina epävarmuustekijöitä, joihin liittyvää validointia emme ole vielä ehtineet tekemään.

Tuloksia

Mittarit siis antavat verkkopalvelun välityksellä ulos raakadataa (rekisteröidyt ohitukset kulkusuunnittain eriteltynä per tunti), joka ei vielä sellaisenaan ole kovin informatiivista. Sen käsittely tutkimukselliseksi aineistoksi on monivaiheinen prosessi – ja on vielä kesken. Erilaisten asennuskohteiden piirteet ja esimerkiksi mittausajanjakson keskimääräinen säätila vaikuttavat tuloksiin. Ensimmäisiä havaintoja Jyväskylän Huhtasuon alueen eri paikkoihin liittyvästä fyysisestä aktiivisuudesta voidaan kuitenkin esittää. Myöhemmin voidaan verrata eri kohteissa tapahtunutta vaihtelua esimerkiksi kesäisessä ja talvisessa säässä.

Kuva 4. Havaittujen kävijöiden määrä eri vuorokaudenaikoina Jyväskylän Huhtasuolla 16.12.2020 – 22.3.2021.

Kuvassa 4 mittauspisteet on tyypitelty kuuteen luokkaan ja tarkasteltu aktiivisuutta eri vuorokauden aikoina näiden tyyppien mukaan. Viivadiagrammin kuvaajat ovat pääosin varsin samanmuotoisia: huippuajat osuvat yleisesti alkuiltapäivään. Kevyen liikenteen väylien ja urheilukenttien (oikeastaan urheilukenttä, koska ainoa aktiivinen kohde on ollut Huhtasuon liikuntapuiston kaukalo) käyttö alkaa aktivoitua aikaisemmin aamulla (koululaisliikunta), kuin esimerkiksi kuntoratojen ja leikki/toimintapuistojen. Varsinaisista liikuntapaikoista etenkin kaukalon käytössä näyttäisi olevan selvä piikki alkuillasta ja kuntoradatkin täyttyvät uudestaan, kun työtätekevätkin ehtivät harrastamaan. Kevyen liikenteen väylien hiljeneminen jo klo 15 eteenpäin kertonee ahkerimman käyttäjäkunnan olevan muita kuin työssäkäyviä. Normityöajan ja aktiivisuuden suhteen selventämiseksi pitää aineisto jakaa vielä viikonpäiviin ja viikonloppuihin.

PS. Ai niin, se otsikossa mainittu poliisi. Yleisesti ottaen mittarien kanssa puuhastelu ei ole herättänyt kovinkaan paljoa mielenkiintoa, ainakaan avointa, yleisössä, vaikka usein operoidaan hyvinkin julkisilla paikoilla. Huhtasuolle johtavan valtaväylän varressa, melkein ajoradalla, lumikasan päällä keikkuva asennushenkilö reppuineen kuitenkin herätti virkavallan kiinnostuksen siinä määrin, että ohi ajettuaan peruuttivat kyselemään millä asialla oltiin. Vakuuttelu asian hyvyydestä meni kuitenkin läpi ja projekti sai jatkua.

Kirjoittajat

Ilkka Virmasalo & Janne Pyykönen, Jyväskylän yliopisto

Sports activity research with Twitter data

Why study sports activities?

Being physically active affects us positively in many ways: it prevents many diseases and supports our mental wellbeing. While sedentary lifestyle is becoming more prominent, the effects of physical inactivity become more pronounced on both individual and societal levels. Rates of obesity are on surge, and the cost for society is seen in growing health service bills, longer sick leaves and lost productivity (Lundqvist et al., 2018; Vasankari et al., 2018).

Need for spatial data

Regardless of the importance of the topic, there is quite limited spatial information about physical activities. Most studies focus on people self-reporting their activities and the studies lack the spatial aspect (Sterdt et al., 2014). As there are no official statistics about people’s physical activities, user-generated data, like social media, can serve as a good proxy. The number of social media posts from national parks has been proved to follow the same trends as the official visitor statistics (Heikinheimo et al., 2017; Tenkanen et al., 2017). Similarly, I will try to approximate the sports activities in different parts of the Helsinki Metropolitan area by analysing social media data from Twitter.

Increasing popularity of social media data

The use of social media data in research has become increasingly popular in the course of the last decade. Many researchers have used social media data to extract information about the movement of tourists, impact of natural disasters or discussion about different diseases, to name a few topics (Middleton et al., 2018; Scholz & Jeznik, 2020; Viguria et al., 2020). Some big social media platforms, like Facebook and Instagram, have stopped sharing their data but Twitter has kept their data available for researchers and therefore I am using it in my MSc thesis. Twitter is a free microblogging platform where people can share short messages, links and media content for their followers. From a Twitter database gathered by Digital Geography Lab, I will gather all sport-related tweets and see how they are located in the Helsinki Area.

Geoparsing produces more spatial data

In social media platforms, you can geotag a post, which means attaching location information like coordinates to it. However, only around 1% of the tweets are geotagged, but many tweets mention place names in the text (Lee et al., 2013; MacEachren et al., 2011). I will use Natural Language Processing to analyse the text, extract the location names and convert them to coordinates. This process is called geoparsing and with it I can produce more geographical data to work with. After attaching location information to sports-related tweets where applicable, I will look for spatial patterns in the data. My final results will shed light on questions like:

  • Where are the hotspots and cold spots of sports-related tweets in the Metropolitan area?
  • Does the number of sports facilities in the neighbourhood affect the tweeting activity?
  • Or the socio-economic and educational indicators of the area?

And last but not least:

  • Is Twitter data a suitable indicator of sports activities?

Author:

Sonja Koivisto, University of Helsinki

References:

Heikinheimo, V., Minin, E. Di, Tenkanen, H., Hausmann, A., Erkkonen, J., & Toivonen, T. (2017). User-generated geographic information for visitor monitoring in a national park: A comparison of social media data and visitor survey. ISPRS International Journal of Geo-Information, 6(3). https://doi.org/10.3390/ijgi6030085

Lee, K., Ganti, R., Srivatsa, M., & Mohapatra, P. (2013). Spatio-temporal provenance: Identifying location information from unstructured text. 2013 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops, PerCom Workshops 2013, March, 499–504. https://doi.org/10.1109/PerComW.2013.6529548

Lundqvist, A., Männistö, S., Jousilahti, P., Kaartinen, N., Mäki, P., & Borodulin, K. (2018). Terveys, toimintakyky ja hyvinvointi Suomessa – FinTerveys 2017 -tutkimus. Terveyden ja hyvinvoinnin laitos (THL), Raportti 4/2018. In K. S. and S. K. P. Koponen, K. Borodulin, A. Lundqvist (Ed.), Terveyden ja hyvinvoinnin laitos (pp. 38–41). Terveyden ja hyvinvoinnin laitos. http://www.julkari.fi/handle/10024/136223%0Ahttp://www.julkari.fi/bitstream/handle/10024/90832/Rap068_2012_netti.pdf?sequence=1

MacEachren, A. M., Jaiswal, A., Robinson, A. C., Pezanowski, S., Savelyev, A., Mitra, P., Zhang, X., & Blanford, J. (2011). SensePlace2: GeoTwitter analytics support for situational awareness. VAST 2011 – IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology 2011, Proceedings, October, 181–190. https://doi.org/10.1109/VAST.2011.6102456

Middleton, S. E., Kordopatis-Zilos, G., Papadopoulos, S., & Kompatsiaris, Y. (2018). Location extraction from social media: Geoparsing, location disambiguation, and geotagging. ACM Transactions on Information Systems, 36(4). https://doi.org/10.1145/3202662

Scholz, J., & Jeznik, J. (2020). Evaluating Geo-Tagged Twitter Data to Analyze Tourist Flows in Styria, Austria. ISPRS International Journal of Geo-Information, 9(11), 681. https://doi.org/10.3390/ijgi9110681

Sterdt, E., Liersch, S., & Walter, U. (2014). Correlates of physical activity of children and adolescents: A systematic review of reviews. Health Education Journal, 73(1), 72–89. https://doi.org/10.1177/0017896912469578

Tenkanen, H., Di Minin, E., Heikinheimo, V., Hausmann, A., Herbst, M., Kajala, L., & Toivonen, T. (2017). Instagram, Flickr, or Twitter: Assessing the usability of social media data for visitor monitoring in protected areas. Scientific Reports, 7(1), 1–11. https://doi.org/10.1038/s41598-017-18007-4

Vasankari, T., Kolu, P., Kari, J., Pehkonen, J., Havas, E., Tammelin, T., Jalava, J., Koski, H., Pihlainen, K., Kyröläinen, H., Santtila, M., Sievänen, H., Raitanen, J., & Kari, T. (2018). Costs of physical activity are increasing – the societal costs of physical inactivity and poor physical fitness. http://tietokayttoon.fi/documents/10616/6354562/31-2018-Liikkumattomuuden+lasku+kasvaa.pdf/3dde40cf-25c0-4b5d-bab4-6c0ec8325e35?version=1.0

Viguria, I., Alvarez-Mon, M. A., Llavero-Valero, M., del Barco, A. A., Ortuño, F., & Alvarez-Mon, M. (2020). Eating disorder awareness campaigns: Thematic and quantitative analysis using twitter. Journal of Medical Internet Research, 22(7), 1–11. https://doi.org/10.2196/17626

Ketkä liikkuvat talvisin vapaasti käytettävillä ulkoliikuntapaikoilla?

Kaikille avoimia ulkoliikuntapaikkoja on Suomessa tuhansia. Nämä vapaasti käytettävät ja monipuolisesti erilaisia käyttäjiä palvelevat liikkumisympäristöt ovat yhdenvertaisten liikkumismahdollisuuksien selkäranka. Rakennettujen liikkumisympäristöjen, kuten liikunta- ja toimintapuistojen, käyttäjämäärien, käyttäjätyyppien sekä käyttötapojen seuranta on kuntien liikuntapalveluille tuttu haaste. Tämä haaste ilmenee varsinkin alueilla, joilla ei ole vakituista henkilökuntaa paikalla.

YLLI-hankkeen tutkijat pyrkivät vastaamaan tähän haasteeseen jalkautumalla helmikuussa 2021 Jyväskylän Huhtasuon ja Helsingin Kontulan aleilla oleville liikuntapaikoille suorittamaan havainnointia alueiden käyttötavoista ja käyttäjämääristä. Halusimme laajentaa ymmärrystämme siitä, ketkä käyttävät lähiöiden liikkumisympäristöjä, miten niitä pääasiassa käytetään ja miten käyttötavat vaihtelevat eri kellonaikoina ja viikonpäivinä. Havainnoinnin tuottama tieto voi auttaa liikuntapaikkojen saavutettavuuden ja houkuttelevuuden kehittämisessä. Systemaattisesti toteutettuna havainnoinnin avulla voidaan tuottaa aikasarjatietoa myös erilaisten toimenpiteiden vaikuttavuudesta alueiden käyttöön.

SOPARC-havainnointimenetelmä YLLI-hankkeen tutkimuksessa

Jotta usean havainnoinnin tuottama tieto olisi mahdollisimman luotettavaa, on havainnoinnit toteutettava systemaattisesti. YLLI-hankkeen havainnoinneissa käytettiin System for Observing Play and Recreation (SOPARC)-protokollaa. SOPARC on puistojen käyttäjien fyysisen aktiivisuuden ja liikkumisen kontekstin havainnointiin suunniteltu menetelmä, joka perustuu havaintoalueilla olevien ihmisten laskemiseen ja heidän pääasiallisen toimintansa sekä havainnointialueen olosuhteiden havainnointiin tiettynä ajankohtana (McKenzie et. al. 2006). Esimerkki havainnointialueista on nähtävissä kuvassa 1.

YLLI-hankkeen tutkimuksessa havainnointimenetelmää muokattiin hankkeen tavoitteita tukevaksi ja suomen olosuhteisiin soveltuvaksi. Valitsimme ennakolta Huhtasuolta ja Kontulasta havainnointikohteet, jotka jaettiin pienempiin havainnointialueisiin. Jokaiselta havainnointialueelta kirjattiin tiettynä ajankohtana liikuntaympäristöön liittyviä olosuhteita sekä käyttäjien määrä, heidän sukupuolensa ja ikäryhmänsä.

Kuva 1. Kontulan liikuntapuiston havainnointikohde, havainnointialueet ja havainnointisijainnit. Taustakartta: Google Maps.

Havainnointialueet havainnoitiin yksi kerrallaan. Havaintokohteen kaikki alueet havainnoituaan tutkija siirtyi seuraavaan havaintokohteeseen ja kiersi näin kaikki kohteet ennalta sovitussa järjestyksessä. Havainnointi toistettiin jokaisella havaintoalueella neljä kertaa päivässä neljänä päivänä viikossa. Kyseisen havainnointikertojen määrän on todettu tuottavan vertailukelpoiset tulokset myös useammin toteutettujen havainnointikertojen kanssa (14 kertaa päivässä, 7 päivänä viikossa) (Cohen et al. 2011). Havainnoinnit toteutettiin helmikuussa 2021, ja ne uusitaan vielä kesällä 2021 vuodenaikojen vaikutusten vertailua varten.

Havainnointikohteita sekä Jyväskylästä että Helsingistä

Havainnoitavaksi valittiin Helsingistä Kontulan läheisyydestä Kelkkapuisto, Kurkimäen liikuntapuisto, Vesalan liikuntapuisto, Leikkipuisto Lampi ja Kontulan Liikuntapuisto (ks. kuva 1). Jyväskylän Huhtasuolta havainnoitiin Huhtasuon liikuntapuisto, Huhtasuon yhtenäiskoulun piha (iltaisin ja viikonloppuisin), Kangaslammen toimintapuisto, Huhtasuon senioripuisto ja Pupuhuhdan toimintapuisto.

Valitut ympäristöt tarjoavat monipuolisia liikkumismahdollisuuksia. Varustuksia ovat alueesta riippuen hiekka/nurmi/tekonurmikentät, koripallokentät, tenniskentät, leikkitelineet, ulkokuntosalilaitteet, miniareenat ja muut vastaavat liikkumisympäristöt. Seuraavassa on esitelty havainnointikohteet lyhyesti.

Talvella suurin osa havaintokohteista oli pääosin luistelu- ja jääkiekkokäytössä. Moni muu osa alueista, kuten mahdolliset nurmialueet ja koripallokentät olivat lumen peitossa ja siten lähes käyttämättä. Alla esitellyissä tuloksissa käyttäjät havainnoitiin pääosin jääalueilla, alueiden reiteillä tai alueilla olevissa lumikinoksissa (lapset). Koska suurin osa vaihtelevista liikkumismahdollisuuksista oli talvella vaikeasti tai mahdottomasti saavutettavissa, käsitellään tekstin tuloksissa havaintokohteita kokonaisuuksina, eikä yksittäisien havaintoalueiden tarkkuudella.

Jyväskylässä myös Huhtasuon senioripuisto ja Pupuhuhdan toimintapuisto valittiin havainnoitaviksi siitä huolimatta, että alueet ovat talvikunnossapidon ulkopuolella. Halusimme nähdä, onko alueilla käyttäjiä tästä huolimatta. Senioripuiston alue oli täysin lumen peitossa, eikä siellä havaittu ketään kierrosten aikana. Pupuhuhdan toimintapuistossa oli lumessa useita käytön jälkiä ja alueelle tulevaa kevyen liikenteen väylää oli esimerkiksi käytetty pulkkailuun. Havainnoituja ihmisiä Pupuhuhdan toimintapuistossa oli kuitenkin vain 3. Näin ollen Senioripuiston ja Pupuhuhdan toimintapuiston alueet on jätetty laskennallisista keskiarvoista. Huhtasuon yhtenäiskoulun pihaa ei havainnoitu arkipäivisin, joten sekin on jätetty pois keskiarvolaskuista.

Luistelu suosituin harrastemuoto

Havainnointiajankohtana sää oli kylmä. Jyväskylässä havainnointipäivien aikana oli keskimäärin -13 astetta pakkasta, kylmimmän mitatun lämpötilan ollessa -20,9 astetta. Helsingissä vastaavat lukemat olivat -10,4 ja -17,9 astetta pakkasta. Tämä todennäköisesti vaikutti laskevasti ihmisten ulkona liikkumiseen ja siten myös alla oleviin tuloksiin.

Kun lasketaan yhteen kaikkien havainnointikertojen (16) ihmismäärät, eniten käyttäjiä oli Kontulan liikuntapuistossa, jossa havainnoitiin yhteensä 501 henkilöä. Täydet 16 kertaa havainnoiduista ja ainakin joiltain osin talvikunnossapidetyistä alueista vähiten ihmisiä havainnoitiin Kangaslammen toimintapuistossa, jossa havainnoitiin yhteensä 46 henkilöä. Luistelumahdollisuuksia tarjoavissa liikuntapuistoissa (ka. 271) oli enemmän ihmisiä pääasiassa leikki- ja mäenlaskualueita tarjoaviin (ka. 168) havaintokohteisiin verrattuna. Luistelu, jääkiekko ja erilaiset leikit olivat suosituimmat pääasialliset aktiviteetit havaintokohteissa.

Yksittäisten havaintokertojen keskiarvoja tarkastellessa suosituin liikuntaympäristöjen käyttöaika oli iltapäivä 15:30-17:30 (ks. Taulukko 1).

HavainnointikohdeAamuKeskipäiväIltapäiväIlta
Huhtasuo, Jyväskylä
Huhtasuon liikuntapuisto1122523
Huhtasuon yhtenäiskoulu0052
Kangaslammen toimintapuisto0531,5
Kontula, Helsinki
Kelkkapuisto1165028
Kurkimäen liikuntapuisto1102114
Vesalan liikuntapuisto1110146
Leikkipuisto Lampi10531
Kontulan liikuntapuisto17246124
Taulukko 1. Keskimääräiset havainnoitujen henkilöiden määrät per havaintokerta eri ajankohdissa (arkipäivät + viikonloput) Jyväskylän tutkimuskohteissa.

Sukupuolten välisessä vertailussa miehet käyttivät naisia useammin jääalueita tarjoavia liikkumisympäristöjä. Leikkipuistotyyppisillä alueilla havainnoitiin enemmän naisia. Kontulan kelkkapuisto tarjoaa talvella lähinnä mäenlaskuun ja kävelyyn liittyviä liikkumismahdollisuuksia, ja tässä kohteessa naisten ja miesten määrä oli lähellä toisiaan viikon ajalta tarkastellessa (Kuva 2).

Kuva 2. Naisten ja miesten jakauma – Koko viikko / Havaintokohde.

Käyttäjien ikäluokkien välisessä vertailussa liikuntaympäristöjen suurimmaksi käyttäjäryhmäksi nousivat alle 18-vuotiaat käyttäjät lähes kaikilla alueilla (Kuva 3). Iäkkäiden (yli 60-vuotiaiden) määrä oli alhainen. Heitä havainnoitiin lähinnä kohteissa, joissa havainnointialueina oli myös reittityyppisiä alueita kuten hiihtolatuja tai kävelyteitä. On luonnollista, että iäkkäät eivät harrasta jääaktiviteetteja muiden ikäryhmien tavoin. Kun luisteluolosuhteet olivat selkein havaintokohteiden tarjoama liikuntamahdollisuus, jää iäkkäiden osuus vähäiseksi.

Kuva 3. Eri ikäluokkien jakauma – Koko viikko / Havaintokohde.

Talvi luo omat erityispiirteensä liikkumisympäristöille

Talvisissa olosuhteissa liikuntapuistot tarjoavat ihmisille luistelumahdollisuuksia, ja niitä käyttävät varsinkin nuoremmat ikäluokat ja miehet. Miehet pelaavat alueilla tyypillisesti jääkiekkoa ja naiset harrastavat vapaata luistelua. Havainnointien perusteella on tärkeää tarjota sään salliessa asukkaille luisteluolosuhteita, sillä kysyntää selvästi on olemassa.

Luisteluolosuhteiden ohella talvisin käytettävissä olevia liikuntamahdollisuuksia liikunta- ja toimintapuistoissa tarjoavat esimerkiksi ulkokuntosalit sekä leikkitelineet. Leikki- ja kiipeilytelineiden ohella myös lumikinokset osoittautuivat yhdeksi lasten liikkumisympäristöksi rakennetuilla liikuntapaikoilla. Lumihuoltoa suunnitellessa voi olla hyödyllistä sijoittaa esimerkiksi lumikinosten paikka mahdollisimman turvalliselle alueelle, eikä esimerkiksi autotien ja parkkipaikan välille. Lumikinokset voi sijoittaa myös varsinaisten suorituspaikkojen läheisyyteen, mikä mahdollistaa useamman lapsen harrastamisen samanaikaisesti eri ympäristöissä yhden vanhemman valvonnassa.

Lumi ja talviset olosuhteet vaikeuttavat useiden liikkumisympäristöjen käyttöä talvisin. Moni alue on täysin lumen peitossa ja siten käytännössä käyttömahdollisuuksien ulkopuolella. Esimerkiksi ulkokuntosalialueet ovat kuitenkin laitteiden toimintakyvyn puolesta käytettävissä myös talvisin. Usein alueiden käyttäjämäärä ei kuitenkaan itsessään riitä pitämään aluetta lumesta puhtaana. Suuret lumimassat heikentävät ulkokuntosalialueiden käytettävyyttä, ja voivat estää niiden käytön. Mahdollisuuksien mukaan ainakin kulkuväylät ulkokuntosalilaitteille on hyvä pitää avoinna myös talvisin. Varsinkin COVID19-poikkeustilan aikana ulkokuntosalilaitteet mahdollistavat turvallisen tavan toteuttaa lihaskuntoharjoittelua.

Koronaviruksen aiheuttama poikkeustila saattoi myös vaikuttaa esimerkiksi iäkkäiden vähäiseen havainnointiin. Myös hankkeessa kerätyn puhelinhaastattelun perusteella ihmiset välttävät ihmisiä yhteen kerääviä liikkumiskohteita pandemian aikana. Kontaktien välttämisen ohella suurimmalle osalle ikääntyvistä talvisten liikuntapuistojen tarjoamat luistelu-, mäenlasku- ja muut kiipeilyleikkimahdollisuudet eivät sovellu esimerkiksi kaatumis- ja loukkaantumisriskin myötä. Heille kävely- ja hiihtoreittien ylläpito sekä esimerkiksi ulkokuntoilulaitteet ovat myös talvella käytettävissä ja potentiaalisia olevia liikkumisympäristöjä.

Kirjoittajat:

Janne Pyykönen & Ilkka Virmasalo (Jyväskylän yliopisto)

Lähteet:

McKenzie, T., Cohen, D., Sehgal, A., Williamson, S. & Golinelli, D. 2006. System for Observing Play and Recreation in Communities (SOPARC): Reliability and Feasibility Measures. Journal of Physical Activity 3(1), 208-222.

Cohen, D., Setodji, C., Evenson, K., Ward, P., Lapham, S., Hillier, A. & McKenzie, T. 2011. How Much Observation Is Enough? Refining the Administration of SOPARC. Journal of Physical Activity 8(8), 1117-1123.