Vissa funktioner i tunnelbanekartor gör att passagerare gör väsentliga misstag i reseplanering, men det kan vara möjligt att upptäcka och rätta till dessa med automatiserad programvara, forskning som bedrivs vid universitetet har visat.

Peter B. Lloyd, en doktorand vid dataskolan, arbetar tillsammans med Dr Peter Rodgers på samma avdelning, och Dr Maxwell J. Roberts, en kognitiv psykolog vid University of Essex, genomför en serie studier på tunnelbanekartan i New York. Detta rankas ibland som den mest komplexa tunnelbanekartan i världen, men resultaten förväntas vara tillämpliga på andra städer.

Forskarna rekryterade 300 deltagare online för att använda en karta på skärmen för att planera ett antal resor mellan slumpmässigt utvalda par av stationer. Varje resa innehöll en eller flera "navigationsrisker", till exempel där en rutt bytte plats med en annan rutt, slås samman med en annan rutt eller stam, eller passerade under en annan bagageutrymme.

Studiens ursprungliga syfte var att bestämma effekten av vanligt förekommande färgkodningssystem på kartans användbarhet mätt med noggrannhet och navigationshastighet. De tre färgkodningsscheman som studerades var:"ruttfärgning" där varje väg från ände till ände är tydligt färgad; 'stammfärgning' där vägarna är färgade enligt stammarna de går längs; och den mellanliggande "nyansfärgningen" (visas nedan). Deltagarnas prestanda när de navigerade från en station till en annan bestämdes genom att registrera hur många misstag de gjorde och hur lång tid det tog att slutföra varje uppgift.

Deras resultat överensstämmer med vad forskarna förutspådde:i planeringen av enkla resor med högst en förändring, den ruttfärgade kartan fick den högsta användbarheten, när du planerar komplexa resor med flera förändringar, den stammfärgade kartan fick den högsta användbarheten.

Ett överraskande resultat från studien, fastän, är den stora effekten på användbarheten av navigationsrisker - specifika lokala funktioner på kartan som ofta läses fel av passagerare. Forskarna fann att vissa navigationsrisker påverkar användbarhetspoängen mer än valet av färgkodningssystem gör och att några specifika navigationsrisker vänder den allmänna trenden med effekten av färgkodning.

Till exempel, på rutter med halkrisk - där två rutter konvergerar som en - ruttfärgning förblev det snabbaste och mest exakta sättet att identifiera rätt rutt. Men på rutter med hopphinder - där ryttare måste flytta från en grenlinje till en annan - var det minst effektivt och bagagefärgningen var mer effektiv.

Forskarna genomför nu ytterligare analyser av datamängden för att karakterisera navigationsrisker i syfte att utveckla programvara för automatisk upptäckt och korrigering av dessa faror.

Pappret, Metro Map Color-Coding:Effect on Usability in Route Tracing, presenteras på konferensen Diagrams2018 i Edinburgh den 18-22 juni och presenteras på Transit Mapping Symposium, ett möte med akademiker och branschrepresentanter, den 28-29 juni i Montreal, Kanada.