Așa cum am spus într-o postare anterioară, traficul din orice oraș mare este o problemă complexă pentru că nu toți sunt de acord cu definiția problemei, nu toți înțeleg același lucru prin „soluția” problemei și nu poate fi rezolvat „pe bucăți” – construind mai multe locuri de parcare sau mai multe benzi de biciclete.  În cuvintele lui Russel Ackoff, nu ne tratăm durerea de cap printr-o operație pe creier, ci băgându-ne o pastilă în stomac pentru că avem o înțelegere de bază despre cum funcționează corpul uman ca un sistem biologic. E clar, deci, că numai dacă înțelegem la fel de bine și cauzele traficului și pârghiile prin care se poate interveni, vom afla cum se poate îmbunătăți. Ce putem folosi pentru a înțelege mai bine cauzele pentru care orașul este sufocat de mașini?

Din fericire, gândirea sistemică ne dă instrumente care ne ajută să înțelegem mai bine complexitatea problemelor, să alegem cele mai bune intervenții și, poate cel mai important, să fim realiști în legătura cu rezultatele care se pot obține și onești cu oamenii interesați sau afectați de intervenții.

Un astfel de instrument este modelarea, mai exact producerea de diagrame și simulări computerizate care reflectă legăturile cauzele dintr-un sistem și ajută să anticipăm efecte adverse ale unor intervenții. De exemplu, o parcare subterană în centru este o investiție utilă, nu? Ce probleme ar putea cauza? Va fi mai liber sau mai aglomerat traficul? Jay Forrester, fondatorul curentului Dinamica sistemelor (System Dynamics) din gândirea sistemică, explică într-un articol din 1971 că sistemele sociale complexe au un comportament contraintuitiv, de genul „unde dai și unde crapă”. În lipsa unui model riguros, o decizie care pare logică, cum ar fi construirea unei parcări supraetajate la Ateneu, poate avea consecințe neprevăzute, cum ar fi încurajarea folosirii mașinii personale în centru, ceea ce poate îngreuna și mai mult traficul. Vom vedea cum funcționează acest fenomen mai jos.

De ce mergem cu mașina?

Un prim model pentru a explica traficul este decizia personală a oamenilor. Cu alte cuvinte, dacă am de ajuns din Militari până la Universitate și am permis și mașină personală, cum decid cu ce merg? Iau mașina, metroul sau taxiul? 

Evident, nu există un singur răspuns. Unii vor alege mașina orice-ar fi. Alții vor alege metroul sau taxiul dacă se grăbesc. În mod sigur, există anumiți factori care determină această decizie. Modelul calitativ de mai jos arată cum ar putea arăta o astfel de decizie. Ea se va baza pe durata călătoriei (e.g., cu mașina fac o oră, cu metroul, 30 minute), pe costul călătoriei, comfort, dacă ai un handicap locomotor, dacă mergi la un bar și vei consuma alcool dar și pe factori culturali – poate vrei să te dai mare cu noul bolid sau vrei să nu-ți “miroasă mâna a bară de autobuz”.

În calitate de cetățean, pot spune cum iau eu de obicei decizia de a merge cu mașina sau cu metroul. Primarul, care vrea sa înțeleagă comportamentul cetățeanului tipic, poate comanda un chestionar. Printr-un astfel de studiu observațional se pot pune și niște valori medii de genul: 50% din Bucureșteni aleg mașina pentru că ajung mai repede, 25% aleg metroul pentru că ies la bere după serviciu. La ce ne ajută? Dacă descoperim că factorul cultural este atât de important încât oricât de bun ar fi transportul în comun, poate o investiție într-o campanie de comunicare (e.g., “și vedetele merg cu metroul”) ar fi utilă. Dacă factorul cultural e important numai pentru 5% din oameni dar timpul și confortul sunt mai importante, e clar că transportul în comun trebuie îmbunătățit.

Tipuri de diagrame

O parte importantă din modelare o reprezintă diagramele. Ele ne ajută să vizualizăm un sistem complex, ceea ce simplifică analiza. Dinamica sistemelor propune anumite tipuri de diagrame pentru a înțelege comportamentul sistemelor și pentru a lua decizii informate de a interveni.

Diagrame de stoc și flux (Stock and flow diagrams) – săgețile arată fluxuri, chestii care circulă în sistem, dreptunghiurile arată stocuri, locuri unde chestiile care circulă se pot acumula. De exemplu, centrul orașului are o anumită suprafață limitată pentru mașini, ori străzi, ori parcări. Dacă intră mai multe mașini în centru decât ies, inițial se vor umple străzile și parcările, după care nu vor mai putea intră, deci va scădea și fluxul către centru. 

Aceste diagrame au fost propuse de Jay Forrester în cartea sa din 1961, Industrial Dynamics.

Diagrame cauzale (influence diagram) și Diagrame de influențe reciproce (causal loop diagram). Aceste diagrame sunt similare, singura diferența fiind că în diagrama de influențe reciproce se arată polaritatea (plus și minus). O săgeată între două cuvinte arată o relație cauzală – de exemplu, numărul de locuri de parcare disponibile afectează timpul mediu în care eu găsesc un loc de parcare în centru. Notația cu plus sau minus (polaritatea) arată dacă o creștere a sursei determină o creștere (plus) sau scădere (minus) a destinației. Cu cât sunt mai puține locuri de parcare, cu atât îmi ia mai mult să găsesc unul.

Diagrama de influențe reciproce a fost introdusă de Meadows et. al., 1974 (pagina 14), iar studiul din 2012 condus de Proust (Proust et. al., 2012) oferă mai multe exemple de diagrame cauzale.

Cum putem avea un oraș mai prietenos cu pietonii?

Acum că înțelegem cu putem modela traficul, să vedem cum se aplică la întrebarea practică: cum putem avea un oraș mai prietenos cu pietonii?

Din diagrama de mai sus se pot observa multe legături cauzale dar și bucle cauzale. Poate cea care ilustrează cel mai bine complexitatea problemei este bucla din centrul diagramei:

• Timpul de a ajunge din A în B cu mașina personală influențează decizia de a folosi mașina personală – evident, cu cât ajungem mai repede cu mașina, cu atât e mai probabil să mergem cu mașina și nu cu autobuzul.
• Dar, dacă noi și alții alegem mașina personală, asta crește numărul de mașini din trafic.
• Cu cât sunt mai multe mașini în trafic, cu atât ajungem mai greu cu mașina personală pentru că… „e trafic”.

Ce efect ar avea o măsură de tipul: să construim un pasaj suprateran peste o intersecție aglomerată? Dacă totul rămâne neschimbat, va creste numărul de benzi pentru mașini, ceea ce va scădea timpul de a ajunge la destinație cu mașina personală, deci mai mulți oameni vor alege mașina personală, deci numărul de mașini în trafic creste, deci… “e trafic”. Evident, asta dacă totul rămâne neschimbat. Acest fenomen se numește cerere indusă (induced demand) și a fost studiat în multe rânduri (Cervero, 2002, Bucsky and Juhász, 2022). Se pot lua, însă, măsuri complementare – taxa de intrare în centru, parcare mai scumpă, autobuz care vine la fiecare 5 minute – ca mobilitatea în oraș să se îmbunătățească.

Tot folosind diagrama, putem identifica și posibile intervenții – mai multe parcări cu plată, viteză legală mai mică, și știm la ce consecințe să ne așteptăm. Fiecare intervenție are un cost – să pui stâlpi care protejează trotuarul e ieftin, să faci o linie nouă de metrou e foarte scump – dar și diferite instituții responsabile și tipuri de oameni care beneficiază sau au de suferit. De asemenea, aceeași intervenție poate avea efecte diferite în funcție de contextul în care se aplică. Din analiza făcută de Kuss și Nicholas în 2022, se poate vedea că aceeași măsură, introducerea unei taxe de intrare in centrul orașului (Congestion Charge) a redus traficul în proporții diferite: în Londra cu 33%, în Stockholm cu 22%, în Gothenburg cu 12%.

E nevoie, deci, de colaborare între autorități și cetățeni pentru îmbunătățirea calității vieții în oraș: de transparență din partea autorităților în planificare și evaluare, dar și de înțelegere din partea localnicilor că nu se pot face minuni de azi pe mâine și în mod sigur nu gratis.

Însă, ceea ce ar trebui să facem în calitate de cetățeni este să alegem pe posturi de conducere numai candidați care dau dovadă de o înțelegere a complexității și folosesc modele similare pentru a gestiona efectele secundare ale deciziilor. Deci, așa cum am spus în postarea anterioară, regula de bază e: simplu = semnal de alarmă.

Și dacă nu sunt de acord?

Încă de pe vremea când Jay Forrester populariza modelarea și dinamica sistemelor, apăruseră critici care spuneau că modelul nu este realitatea. Asta e adevărat, orice model este o aproximare a realității folosită pentru simplificarea complexității. Dar, atunci când în Parlament sau în Consiliul General se adoptă legi, nu se folosesc modele mentale? Nu se iau decizii bazate pe o înțelegere a realității care este tot aproximativă sau pe „instinct” (gut feeling)? 

Marile avantaje ale folosirii de modele ca diagrama de influențe reciproce de mai sus sunt:

1. Punem cărțile pe masă. Cu alte cuvinte, scoatem la suprafață presupunerile pe care le-am făcut când am luat o decizie. În cazul modelului prin care cineva decide dacă merge cu mașina, am arătat că luăm în considere 7 factori. Crezi că nu sunt de ajuns? OK, ce factor lipsește? Hai să-l adăugăm! 
2. Invită critica, ba chiar oferă o platforma care facilitează critica de calitate, specifică și argumentată. Nu crezi că e justificată săgeata între „Amenzi pentru parcare neregulamentară” și „Timpul de a găși loc de parcare”? OK, uite care sunt dovezile mele, zi-mi care sunt dovezile tale, le comparăm și modificăm modelul.

Așadar, prin modelare suntem mai aproape de o gândire critică în sens puternic: acceptăm că nu deținem adevărul absolut (umilința intelectuală), acceptăm perspective diverse, ba chiar facem un pas suplimentar și ajutăm criticii să identifice mai ușor punctele slabe din argumentarea noastră. Asta e un lucru pozitiv dacă urmărim transparența, dacă vrem să găsim soluții realiste și cu șanse cât mai mari de reușită. Nu ne ajută prea mult, în schimb, dacă scopul este să arătăm că avem tot timpul dreptate și că ar trebui să ne votați. 

Cum rezolvăm, deci, traficul din București? Evident, fiind o problemă complexă, nu îl „rezolvăm”, putem doar să-l îmbunătățim. Așa cum se vede din diagrama de influențe reciproce, o strategie cu șanse de reușită constă într-o suită de măsuri care reduc traficul dar nu și mobilitatea, care trebuie să includă dezvoltarea transportului în comun și alternativ (biciclete) în paralel cu reducerea parcării neregulamentare și terminale intermodale cum ar fi facilitățile Park&Ride. Nu se poate ajunge acolo decât dacă autoritățile responsabile, primării, consilii locale, guvern, colaborează eficient și transparent între ele dar și cu cetățenii.