Hành vi người đi bộ là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học

Khái niệm hành vi người đi bộ

Hành vi người đi bộ là tập hợp các phản ứng, quyết định và mẫu hành vi thể hiện trong quá trình di chuyển bằng chân trong không gian vật lý. Nó bao gồm cả chuyển động vật lý (tốc độ, hướng đi, gia tốc) và các quyết định nhận thức (lựa chọn đường đi, thời điểm băng qua, phản ứng với tín hiệu giao thông). Nghiên cứu hành vi đi bộ giúp đánh giá mức độ an toàn, hiệu quả và khả năng tiếp cận của hệ thống giao thông đô thị.

Khác với các hình thức di chuyển cơ giới, hành vi đi bộ chịu ảnh hưởng mạnh mẽ bởi yếu tố môi trường xã hội và cấu trúc không gian. Người đi bộ có xu hướng tối ưu hóa theo nguyên tắc cá nhân, không tuân thủ tuyến đường cố định như phương tiện, dẫn đến sự phức tạp trong mô hình hóa và dự đoán. Hiểu rõ hành vi này là nền tảng quan trọng trong quy hoạch giao thông bền vững và phát triển thành phố thân thiện với người đi bộ.

Dưới đây là một bảng khái quát một số yếu tố cốt lõi trong hành vi người đi bộ:

Đặc điểm tâm lý – xã hội trong hành vi đi bộ

Hành vi đi bộ chịu tác động từ nhiều yếu tố tâm lý như cảm nhận an toàn, thói quen cá nhân, mức độ quen thuộc với không gian, và mức độ khẩn cấp của mục tiêu di chuyển. Trong môi trường đô thị đông đúc, người đi bộ thường đưa ra quyết định nhanh chóng dựa trên trực giác và nhận thức không gian, thay vì tính toán chính xác.

Yếu tố xã hội đóng vai trò quan trọng. Người đi bộ có xu hướng mô phỏng hành vi của người xung quanh (hiệu ứng đám đông), thay đổi hành vi khi có sự hiện diện của nhóm, hoặc điều chỉnh hướng đi để giữ khoảng cách xã hội. Các nghiên cứu cho thấy hành vi đi bộ không hoàn toàn mang tính cá nhân mà là kết quả tương tác xã hội liên tục, đặc biệt tại các nút giao thông hoặc không gian công cộng như quảng trường, nhà ga.

Một số yếu tố ảnh hưởng điển hình:

• Giới tính: phụ nữ có xu hướng chọn tuyến đường sáng, an toàn hơn
• Tuổi tác: người lớn tuổi đi chậm hơn và ưu tiên sự ổn định
• Kinh nghiệm: người quen địa hình có lộ trình đi hiệu quả hơn

Tài liệu từ U.S. Department of Transportation xác nhận rằng hành vi đi bộ thay đổi rõ rệt theo bối cảnh xã hội và đặc điểm cá nhân.

Mô hình toán học mô phỏng hành vi người đi bộ

Hành vi người đi bộ được mô hình hóa bằng nhiều phương pháp toán học và kỹ thuật mô phỏng. Một trong các mô hình phổ biến là mô hình lực xã hội (Social Force Model), trong đó mỗi người đi bộ được mô tả như một hạt có khối lượng, chuyển động dưới tác động của các lực hành vi. Các lực này bao gồm lực hướng tới mục tiêu, lực tránh người khác, và lực tránh chướng ngại vật.

Biểu diễn bằng phương trình: $\vec{f}_i = m_i \frac{d\vec{v}_i}{dt} = \vec{f}_i^{\,\text{desire}} + \sum_j \vec{f}_{ij}^{\,\text{social}} + \sum_k \vec{f}_{ik}^{\,\text{obstacle}}$ Trong đó:

• \( \vec{f}_i^{\,\text{desire}} \): lực hướng tới mục tiêu
• \( \vec{f}_{ij}^{\,\text{social}} \): lực tránh người khác
• \( \vec{f}_{ik}^{\,\text{obstacle}} \): lực từ chướng ngại vật hoặc ranh giới

Mô hình này giúp mô phỏng chính xác hiện tượng như tắc nghẽn lối đi, hiệu ứng “dòng chảy” trong ga tàu hoặc thoát hiểm khẩn cấp.

Bên cạnh đó, mô hình Cellular Automata và mô hình hành vi đa tác tử (Agent-based Model) được sử dụng trong các hệ thống mô phỏng đô thị quy mô lớn. Những mô hình này cho phép xác định hành vi đi bộ theo quy tắc đơn giản lặp đi lặp lại, tạo ra hành vi phức tạp ở cấp độ hệ thống. Dữ liệu đầu vào cho các mô hình bao gồm mật độ người đi bộ, cấu trúc không gian, vị trí đèn tín hiệu và luồng phương tiện giao cắt.

Phân loại hành vi người đi bộ

Việc phân loại hành vi người đi bộ giúp nhà nghiên cứu xác định nhóm mục tiêu trong mô hình và chính sách giao thông. Phân loại thường dựa trên bối cảnh, động cơ và hành vi tương tác. Cách tiếp cận này cho phép xây dựng các giải pháp giao thông vi mô phù hợp theo từng đối tượng cụ thể.

Các tiêu chí phân loại thông dụng:

• Theo mục đích: đi học, đi làm, đi bộ thể thao, đi bộ mua sắm
• Theo điều kiện thời gian: ban ngày, ban đêm, giờ cao điểm
• Theo không gian hoạt động: vỉa hè, giao lộ, hành lang công cộng
• Theo hành vi điều hướng: dẫn đầu, theo sau, dừng lại, chuyển hướng

Tùy theo nhóm, hành vi có thể ổn định hoặc biến đổi linh hoạt. Ví dụ: người đi bộ thể thao thường đi nhanh, ít dừng, trong khi người đi chợ thường di chuyển chậm và hay đổi hướng.

Việc phân loại còn hỗ trợ hiệu quả trong việc thiết kế hệ thống chỉ dẫn, bố trí biển báo, hoặc lập kế hoạch quản lý đám đông trong các sự kiện công cộng. Các công trình nghiên cứu gần đây trên ScienceDirect cũng đề xuất phân loại hành vi người đi bộ theo mô hình học sâu để tăng độ chính xác trong nhận diện qua camera.

Yếu tố ảnh hưởng đến hành vi người đi bộ

Hành vi người đi bộ không chỉ phụ thuộc vào đặc điểm cá nhân mà còn bị chi phối bởi hàng loạt yếu tố vật lý, xã hội và môi trường. Những yếu tố này có thể được phân loại thành ba nhóm: yếu tố hạ tầng, yếu tố tình huống, và yếu tố văn hóa – xã hội. Mỗi nhóm đóng vai trò nhất định trong quá trình cá nhân đưa ra quyết định di chuyển, điều chỉnh tốc độ, chọn lộ trình hoặc tránh rủi ro giao thông.

Ví dụ điển hình là quyết định băng qua đường: người đi bộ sẽ cân nhắc thời gian đèn đỏ, khoảng cách đến xe đang đến gần, tình trạng mặt đường, mức độ vội vã, cũng như sự hiện diện của người khác cùng tham gia hành vi tương tự. Sự phức tạp này khiến hành vi người đi bộ trở thành đối tượng nghiên cứu quan trọng trong lĩnh vực giao thông học hành vi và mô hình hóa đô thị.

Dưới đây là bảng tổng hợp một số yếu tố ảnh hưởng chính:

Tác động của hành vi người đi bộ đến giao thông đô thị

Hành vi người đi bộ là thành tố thiết yếu trong hệ sinh thái giao thông đô thị. Mặc dù người đi bộ không chiếm diện tích lớn như xe cơ giới, họ ảnh hưởng trực tiếp đến luồng di chuyển tại các giao lộ, nút thắt cổ chai và các khu vực giao thoa chức năng. Sự thiếu đồng bộ trong hành vi đi bộ – như băng qua đường không đúng nơi quy định, tụ tập đột ngột – có thể gây tắc nghẽn cục bộ hoặc tăng nguy cơ tai nạn giao thông.

Thống kê từ Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) cho thấy, người đi bộ chiếm khoảng 23% tổng số nạn nhân tử vong do tai nạn giao thông toàn cầu. Tại các nước đang phát triển, con số này có thể cao hơn do hạ tầng chưa đáp ứng đủ nhu cầu bảo vệ người đi bộ. Việc hiểu hành vi đi bộ cho phép tối ưu hóa các yếu tố sau:

• Thời gian đèn tín hiệu tại các giao lộ
• Bố trí đường dẫn qua đường (vạch trắng, cầu vượt)
• Tối ưu hóa thời gian đón/trả khách của xe buýt

Phân tích hành vi đi bộ còn giúp dự báo các điểm xung đột tiềm năng giữa người và phương tiện, phục vụ công tác cảnh báo sớm hoặc điều phối giao thông linh hoạt.

Đánh giá hành vi người đi bộ qua quan trắc và cảm biến

Với sự phát triển của công nghệ cảm biến và thị giác máy tính, hành vi người đi bộ hiện có thể được đánh giá với độ chính xác cao mà không cần phụ thuộc vào khảo sát tự báo cáo. Dữ liệu được thu thập từ camera giám sát, cảm biến áp lực trên mặt đất, thiết bị định vị di động (GPS), và cảm biến hồng ngoại, sau đó xử lý qua mô hình nhận dạng và học máy.

Các hệ thống giám sát hiện đại có thể theo dõi:

• Hướng và tốc độ di chuyển
• Tần suất băng qua trái luật
• Khoảng cách an toàn với xe cơ giới
• Tình trạng tụ tập, dừng đột ngột

Một ví dụ là hệ thống phân tích giao thông thông minh (ITS) của Nhật Bản, sử dụng AI để nhận diện người đi bộ trong video và dự đoán khả năng va chạm, từ đó tự động điều chỉnh chu kỳ đèn tín hiệu.

Các nền tảng dữ liệu mở như OpenDRIVE cung cấp cấu trúc bản đồ và luồng hành vi cho mô hình hóa hành vi người đi bộ trong thiết kế xe tự lái và thành phố số.

Ứng dụng trong quy hoạch và thiết kế đô thị

Hiểu hành vi người đi bộ là điều kiện bắt buộc trong quá trình thiết kế thành phố bền vững và lấy con người làm trung tâm. Thay vì tập trung vào phương tiện, quy hoạch hiện đại đang chuyển sang thiết kế không gian công cộng hỗ trợ tối đa cho người đi bộ thông qua:

• Vỉa hè rộng và liên tục
• Lối đi ưu tiên tại giao lộ
• Khu vực “walkable” với tốc độ xe giới hạn
• Thiết kế đường ngắn và kết nối tốt để người đi bộ chọn lộ trình ngắn nhất

Hành vi người đi bộ còn được tích hợp vào mô hình phân tích tiếp cận không gian (accessibility modeling), giúp xác định mức độ thuận tiện của hạ tầng đối với từng nhóm dân cư.

Trong các dự án quy hoạch giao thông công cộng, dữ liệu hành vi đi bộ được dùng để bố trí điểm dừng xe buýt, thiết kế đường dẫn đến nhà ga, và đảm bảo chuỗi hành trình “first mile – last mile” được liền mạch. Việc này không chỉ nâng cao hiệu quả hệ thống mà còn thúc đẩy xu hướng đi bộ hóa đô thị và giảm khí thải carbon.

Xu hướng nghiên cứu và công nghệ mới

Trong kỷ nguyên dữ liệu lớn, các nghiên cứu hành vi người đi bộ đang tận dụng học sâu, cảm biến IoT và công nghệ định vị để xây dựng các mô hình thích nghi theo thời gian thực. Hành vi đi bộ được phân tích không chỉ ở cấp độ cá nhân mà còn ở cấp hệ thống (macro-behavior), phục vụ điều phối giao thông và thiết kế không gian thông minh.

Các xu hướng nổi bật gồm:

• Phân loại hành vi theo AI từ video giám sát
• Ứng dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) và học tăng cường (reinforcement learning)
• Dự báo hành vi để cảnh báo va chạm trong xe tự lái
• Tích hợp cảm biến mang theo người để thu thập dữ liệu thực địa

Hành vi người đi bộ đang trở thành chỉ số cốt lõi trong đánh giá mức độ đáng sống (livability index) của thành phố, đồng thời là đầu vào cho thiết kế “thành phố 15 phút” – nơi cư dân có thể tiếp cận mọi dịch vụ thiết yếu trong bán kính đi bộ hợp lý.