BLINDSPIN 1: Does it make sense to ride a bike with your eyes shut?

We are starting a research project which sounds completely insane but is not: we want to know what happens when a person rides a bicycle with his eyes shut.

The idea is not completely insane because the same principle — the visual occlusion method — has long been used in automotive safety research.  It is a powerful tool for studying driver distraction.  Most members of our ad-hoc team have scientific experience with the technique (but we are working in our free time on this project). First, some background.

Collaborators: Jakke Mäkelä, Niko Porjo, Tuomo Kujala, John Senders

What is the point?

Bicycling has been around for more than a century, but how much do we actually know about what could make the actual process of cycling safer? At the moment, cycling safety is more or less all about passive safety: cycleway design, design of crossings, helmets, visibility, audible alarms.

What about the process of cycling? What makes one cyclist safer than another? Are the elderly risky drivers, or the very young? What kinds of situations are the most dangerous? How and why does cycleway design affect cycling safety? (For a critical look at some cycling safety issues, see post “Does it make sense to bike without helmet?“).
beseen_be_heard395x305

Passive driving safety. This is the normal approach. Source: Ontario Ministry of Transportation

 

Those questions are too wide to be answerable, and it is necessary to narrow the focus. One area to look at is driver distraction, if only because no one has really done so. For automobiles, driver distraction is a serious study subject and has its own conferences. Cyclist distraction is only now emerging. The scientific literature seems to consist of just a handful of papers from the last year or two, and almost no field tests.

We want to ask a very simple question: how dangerous is cyclist distraction?  There are lots of accident statistics around, but they tend to look at the cyclists as victims. To put it politically incorrectly, we want to know about the cases in which the cyclists are “perpetrators”.

[Of course one never actually uses that term in research. When trying to study or prevent accidents, it’s pointless to “blame” anyone. Mistakes are made, accidents happen, and the important thing is to understand the mistakes so that further accidents can be prevented. But the term “perpetrator” is easy to understand].

This needs to be narrowed further: what do we even mean by “cyclist distraction”? Does a cyclist need to keep his eyes focused on the road all the time? Is it safe for him to glance at his watch? Could he safely talk on the phone (with a handsfree set of course)? We lack data on basic questions like this.

 

phpThumb_generated_thumbnailjpg

Distracted cycling. How dangerous is this in reality?  Source: Youthforroadsafety.org

 

What is the visual occlusion method, and what can it tell us?

We will write more on this in the next few weeks. In brief: an occlusion test determines how tightly a driver needs to keep his eyes on the road. Not every glance away is equally dangerous, and short glances happen constantly (for example, glancing at the speedometer takes about half a second).

In practice, the driver wears a pair of special electronically controlled goggles which can be quickly switched between transparent and opaque modes. A few companies manufacture such goggles, but since we have no budget, we will hack ours from a pair of 3D glasses.

At any given moment, the driver can control whether he sees the road or has to drive blind. The driver has full control, and drives at a level where he feels no danger; any accidents would make the tests invalid, since the aim is to look at safe behavior and not risky behavior.

A video shows how this was done in the 1960’s: Pioneer Days on Rt 128. A very funny yet very serious article on the subject has been published in the Boston Globe. John Senders, the principal investigator in those experiments, is also a member of our team — in fact, he is the one who proposed this experiment in the first place.

 

HELMET CLOSED 1963

Occlusion tests in the 1960’s. Photo Michael Dwyer/AP. Source: Boston Globe.

 

Since those days, laboratory simulators have been used because there are some legal and ethical issues in driving blinded on normal roads. However, it is difficult to simulate bike driving in a laboratory. We will need field tests.

The results from an occlusion study can be rather obscure, and not simple to explain. Roughly, we expect to find two critical values:

*The time duration above which it is definitely unsafe to keep the eyes closed (or focused on something else). For car driving, this time is about 1.5 seconds. We have no idea what it will be for cycling.

*The distance which a cyclist is able to move with his eyes closed. This is typically 5-20 meters for car driving.

These numbers cannot be used immediately for practical applications, but they are necessary background. The time could be used to evaluate whether (for example) mobile phone use is less dangerous or more dangerous than when driving a car;  the distance could help in designing cycleways, since it gives an indication of what types of obscurations are particularly dangerous.

Who is doing this, and why?

Currently, our ad hoc group has four people with research or technical backgrounds.  It is difficult to get funding or ethical approval for a project of this type, so we are doing it without any. This is a spare-time effort without any input from our employers.

All of us work in our spare time because we believe this research is interesting and important. Because there are risks involved, we will mostly need to self-experiment. However, to gain a large enough data set, we are seeking volunteer test subjects who have moderate streak of lunacy.

*Jakke Mäkelä (LinkedIn) worked in an automotive safety research project in 2013-2014, and is familiar with occlusion methods. He is in some vague sense the unofficial project leader, to the extent that there is one.

*Niko Porjo (LinkedIn) is a technical wizard. He will be hacking the occlusion goggles and working on data collection.

*John Senders (home page)  is one of the pioneers in the field of visual demand (and is featured in the video above). He proposed the idea of studying cycling visual demand in the first place. He will work on theoretical aspects in particular.

*Tuomo Kujala (LinkedIn)  has studied visual demand in automotive environments, and has done extensive visual occlusion studies. He will try to relate this project to earlier research and will work on data interpretation.

We are open to adding new people to the core team, especially experts in cycling safety.

 

What do we plan to do next?

1. First and foremost: we plan to self-experiment and take the personal risks before we allow anyone else to participate. We don’t think there are any real risks, but… We will report our results on this blog as we get them. The figure below shows some pre-pre-pilot results, but those mainly show that the data collection method works. Critical technical parts of the experiment are still missing.

Pic1

 

Results from pre-pre-pilot, subject A. A drove along a straight isolated track of cycleway, and pressed a button whenever his eyes were shut.  The blue line is speed in kmh. The red lines are above 12 when A kept his eyes shut, below 8 when he had them open. 

2. We plan to seek volunteers in July-August 2014 in the Turku region. Self-experimentation is useful up to a point, but it does not give a large enough dataset. The experiment is actually much safer than it sounds, but it does require a certain amount of craziness in the volunteers. We already have a few such volunteers lined up, but we could almost certainly use more.

3. We plan to publish the results. Even though this is a free-time zero-budget project, we seriously aim to get peer-reviewed results. If we cannot get published in a peer-reviewed scientific journal, we will publish on this blog.

If you are a moderately insane cyclist in the Turku region, and are potentially interested in volunteering, please contact Jakke.Makela{at}gmail.com.

See also Blindspin project page.

 

 

EU-vaalien matematiikkaa 2

Koska olisi tärkeää saada ihmiset äänestämään EU-vaaleissa edes säälistä, edes jotakuta, tarkennan aikaisempaa kirjoitustani EU-vaalien matematiikkaa. Joskopa sitä kautta kansakunta innostuisi vaaliuurnille aivan uudella vyöryllä. Kirjoitus jätti auki kaksi kysymystä.

Analysoin kirjoituksessa seuraavaa väitettä:  Muista, että jos et äänestä, tuet sitä, jonka kanssa olet eniten eri mieltä. Ja se nyt vain on tyhmää“.  Väitteen esitti anonyymi tuttavani (Linkedin-profiili).  Pitääkö väite paikkaansa millään reunaehdoilla?

1. Voisiko kysymyksen muotoilla niin, että joku ymmärtääkin sen?

Analyysin voi selittää huomattavasti intuitiivisemmin kuin edellisessä kirjoituksessa. Jos itse jättää äänestämättä, se on (ensimmäisessä approksimaatiossa) ekvivalentti sille, että vastapuoli saa yhden lisä-äänen. Jos vastapuoli saisi tämän yhden lisä-äänen, kuinka radikaali se lisä-ääni oletusarvoisesti olisi?

Käytin varsin yksinkertaista mallia. Oletetaan, että radikaalisuus on normaalijakautunutta. Tällöin radikalisuusjakauman todennäköisyysfunktio on

Screen shot 2014-05-15 at 16.39.35missä σ on radikaalisuuskerroin. Voidaan katsoa, että yli  2σ päässä olevat ovat äärisiipeä Oletetaan nyt, että toinen puoli saa yhden lisä-äänen. Miten tämän äänen radikaalisuustodennäköisyys jakautuu? Odotusarvo saadaan laskettua, jos tehdään sijoitus

Screen shot 2014-05-15 at 16.41.40Tällöin lopputulos on

Screen shot 2014-05-15 at 16.40.11

Normalisoidaan yksinkertaisuuden vuoksi radikaalisuusaeste niin, että σ=1. Riippumatta siitä mikä äänestämättä jättävän radikaalisuusaste on, vastapuoli saa siis keskimäärin lisä-ääneen jonka radikaalisuusaste on 1/√2π, eli noin 0.4.

2. Pänniikö radikaalia enemmän kuin maltillista?

Asia näytää erilaiselta riippuen siitä, mikä oma radikaalisuusaste on. Ehdotin, että väite pitäisi muotoilla näin: “Muista, että jos et äänestä, tuet keskimäärin henkilöä jonka radikaalisuusaste on 0.4. Mikäli olet tätä maltillisempi, vastapuoli radikalisoituu. Ja se nyt vain on tyhmää. Jos taas olet sitä radikaalimpi, estät mahdollisuuden saada tavoitteitasi läpi kärijistämällä vastakkainasettelua. Ja se nyt vain on tyhmää.” Tämä on herättänyt debaattia.

Maltilliselle tämä pitää intuitiivisesti melko selkeästi paikkansa: maltillinen lähtökohtaisesti haluaa, että myös vastapuolella oltaisiin mukavia ja maltillisia. Radikaalit hirvittävät.

Entä radikaali? Yllä oleva päättely on puutteellista. Johtopäätös on kuitenkin uskoakseni oikein. Tarpeeksi radikaalilla on kaksi yhtä tärkeää vastustajaa: vastapuoli, ja oman puolueen maltilliset. Paras strategia on sellainen, jossa molemmat kärsivät.

Silloin pahin skenaario on ääni maltilliselle vastapuolelle. Se vahvistaa epäsuorasti myös oman puolen maltillisia, koska keskivoimat pystyvät helpommin löytämään ratkaisuja jotka kelpaavat kaikille, ja sitä kautta kahmimaan itselleen yhä enemmän ääniä. Vastapuolen radikaalit eivät vahvista omia maltillisia millään tavalla, ja siksi he ovat parempi vaihtoehto.

Jos siis jättää äänestämättä, tukee tasan vastakkaismielistä vain, jos oma radikaalisuusaste on 0.4. Harmituksen määrä on kuitenkin aina suunnilleen sama, riippumatta omasta radikaalisuusasteesta.  Siis äänestämättä jättäminen on aina tyhmää, jos ylipäätään on jostakin jotakin mieltä.

Lisää matematiikan toisinkäyttöä: WeirdMath

Screen shot 2014-05-15 at 17.02.26Lähde: Wikipedia

 

 

 

 

 

 

Varovaisuusperiaate ja homoliitot

Jos analysoi sukupuolineutraalia avioliittolakia varovaisuusperiaatteen pohjalta, törmää mielenkiintoisiin kysymyksiin. Vastustajien mukaan homoliittojen hyväksymisellä olisi arvaamattomia ja peruuttamattomia seurauksia, jotka voisivat johtaa koko yhteiskunnan tuhoon. Onko näin?

Varovaisuusperiatetta käytetään yleensä ympäristönsuojelussa, mutta se sopii tähänkin, tietyin rajoituksin toki. Ajatellaan siis sukupuolineutraalin avioliiton hyväksymistä sosiaalisena kokeena, johon voi liittyä myös riskejä, ennen muuta lapsille. Homoliittojen tapauksessa vastustajat eivät ehkä osaa muotoilla riskejä koherentisti, mutta olisi naiivia väittää että sellaisia ei ole. Kaikkiin muutoksiin sisältyy riskejä.

Olennaista tässä eivät kuitenkaan ole itse riskit, vaan aivan toinen kysymys: ovatko ne mahdolliset riskit palautumattomia?

Wikipedia määrittelee varovaisuusperiaatteen “oikeutena toimia, vaikka tieteellinen näyttö jostakin ilmiöstä ei vielä ole sitova, jos seuraukset ilmiöstä ovat vakavia tai palautumattomia”. Nicholas Nassim Taleb on laajentamassa käsitettä hyvin mielenkiintoisessa artikkelissa, jossa nimenomaan edellytetään, että muutoksen pitää olla koko systeemin laajuinen, eikä korjausmekanismia ole. Lähden siitä, että nämä ovat toimivia määritelmiä.

Olen toisessa kirjoituksessa avannut varovaisuusperiaatetta hieman perinteisemmässä yhteydessä, eli neonikotinoidikiellossa. Tiettyjen tuholaismyrkkyjen oletetaan aiheuttavan mehiläiskuolemia, ja ne on nyt kielletty vaikka on edelleen epäselvää ovatko ne todellinen syy. “Kielto oli silti perusteltu, koska mehiläiskuolemien seuraukset olisivat täysin arvaamattomia ja mahdollisesti peruuttamattomia. Mehiläiset ovat elintärkeä pölyttäjälaji monille kasveille. Jos mehiläismäärät romahtaisivat, kukaan ei tiedä mitä tapahtuisi näille kasveille, eikä kukaan tiedä miten mehiläisten määrä saataisiin taas nopeasti kasvamaan.”

Sosiaaliset kokeilut ja varovaisuusperiaate

On ollut yksi sosiaalinen kokeilu, jonka riski sosiaaliselle ekosysteemille oli käytännössä täysin palauttamaton: naisten äänioikeus. Jos yhdellä kertaa annetaan äänioikeus puolelle väestöstä, ei ole mitään realistista tapaa millä sitä enää saisi peruttua demokraattisin menetelmin. Muutos vaatisi perustuslain muutoksen ja siis ⅔ määräenemmistön. Pelkästään miesten äänet eivät riitä. Naisten äänioikeudessa ei siis ole kyse mistään kaltevan pinnan argumentista, vaan suorasta hypystä tuntemattomaan. Riski otettiin, ja seurausten kanssa eletään nyt. Takaisin ei ole menemistä.

Homoliittojen tapauksessa riski ei ole tässä mielessä peruuttamaton. Asia koskee omakohtaisesti vain varsin pientä väestönosaa. Homoja on jokunen prosentti väestöstä, heidän sukulaisiaan ja ystäviään jonkun verran enemmän, mutta tuskin paljon yli 10% väestöstä.  Kyseessä on asia joka lopulta on suurelle enemmistölle henkilökohtaisesti yhdentekevä. Homoliitot olisi siis käytännössä täysin mahdollista perua uudella lainsäädännöllä, mikäli enemmistö katsoisi että sosiaalisen kokeen tulokset olivat huonoja. USA:ssa tällaisiin perumisiin on pyrittykin, vaihtelevalla menestyksellä.

Vastustajat ovat toki oikeassa siinä, että kerran annettu lupaa on erittäin vaikea enää perua. Jos perheensisäiset adoptiot nyt sallitaan, käytännössä tuskin on mahdollista että niitä jälkikäteen peruttaisiin; kun lapsi on adoptoitu, lapsi on adoptoitu. Sensijaan uudet adoptiot voidaan kieltää.  Mitään mahdotonta tässä ei ole. Minkä eduskunta antaa, sen se voi ottaa poiskin.

Riski ei myöskään leviä hallitsemattomasti sosiaaliseen ekosysteemiin. Periaatteessa se loppuu täsmälleen silloin, kun jokainen homo on aviossa. Määrä saattaa olla 1-2% väestöstä. Toki tähän pariskuntamäärään mahtuu jo paljon adoptoituja lapsia, ja toki homouden hyväksyminen saattaa myös lisätä homojen määrää. Ei kuitenkaan ole mitään viitteitä siitä, että vaikutus olisi dramaattinen.

Riskiä kannattaa verrata vanhaan suomalaiseen kulttuuriperinteeseen eli alkoholismiin. Alkoholisteja on Suomessa paljon enemmän kuin homoja, ja vaikutukset perhe-elämään ovat laajoja ja karuja.  Alkoholismi on myös itseään ruokkiva kierre toisin kuin homous; mitä enemmän juodaan, sitä enemmän sotketaan elämään, ja sitä enemmän juodaan suruun. Mitä laajemmin yhteiskuntaa hyväksyy juopottelun, sitä laajemmin alkoholisteja syntyy.  Siitä huolimatta alkoholistien sallitaan mennä naimisiin ja hankkia lapsia. Jos alkoholistiliittojen riskitaso hyväksytään, on vaikea nähdä miksi homoliittojen riskitasoa ei voisi hyväksyä.

Auttaako tämä ymmärtämään vastustajia?

Ehkä tämä pohdinta kuitenkin auttaa suhteuttamaan homoliittojen vastustajien ajatuksia. Vastustajien näkökulmasta nyt ollaan ottamassa suuria riskejä — ja tässä he ovat jopa oikeassa. Niin ollaankin. Ei seurauksia vielä tiedetä.

Vastustajien näkökulmasta todennäköiset haitat ovat suuremmat kuin mahdolliset hyödyt. Tässä mennään viime kädessä arvokysymyksiin. Itse pidän mahdollisia haittoja (lasten kiusaaminen, avioliittokäsitteen inflaatio) aivan teoreettisina, ja joka tapauksessa paljon pienempinä kuin varmoja hyötyjä (tasa-arvon eteneminen). Äärikonservatiivien kannat tiedetään, mutta toisenlaista ääriajattelua löytyy myös toisesta suunnasta: moni liberaali ei sulata ajatusta, että mistään potentiaalisista haitoista saisi edes puhua ääneen, koska ihmisoikeudet.  Tottakai niistä täytyy voida puhua.

Vastustajien näkökulmasta riski on palautumaton. Tässä väittäisin, että he ovat yksiselitteisesti väärässä. Naisten äänioikeus oli palautumaton riski, koska se muutti järjestelmän pelisäännöt täysin. Siihen verrattuna homoliitot ovat käytännössä vain järjestelmän hienosäätöä.

Ks myös myähäisempi kirjoitus “Milloin vääjäämätön toteutuu”.

 

avioliittolaki_edkryhm

Kuvalähde: Yle 

 

EU-vaalien matematiikkaa

Analyyttisyyden skalpelli leikkaa sentimentaalisuuden rasvakerrosta, kun dissektoin seuraavaa EU-vaaleihin liittyvää väitettä: Muista, että jos et äänestä, tuet sitä, jonka kanssa olet eniten eri mieltä. Ja se nyt vain on tyhmää“.  Koska sosiologiassa tulee suojata väitteen tekijän anonymiteettiä, ja koska kyseessä on (vielä) kaverini, käytän väitteen esittäjästä vain nimikirjaimia JK (Linkedin-profiili).  Pitääkö väite paikkaansa millään reunaehdoilla?

Tarvittava malli on tällä kertaa varsin yksinkertainen. Oletetaan, että radikaalisuus on normaalijakautunutta. Tällöin radikalisuusjakauman todennäköisyysfunktio on

Screen shot 2014-05-15 at 16.39.35missä σ on radikaalisuuskerroin. Tämä on toimiva määritelmä, jossa voidaan katsoa että yli  2σ päässä olevat ovat äärisiipeä.

Oletetaan nyt, että vasemmasta laidasta poistetaan yksi ääni. Tämä on ekvivalentti sen kanssa, että oikea laita saa yhden äänen lisää. Miten tämä ääni jakautuu? Odotusarvo saadaan laskettua, jos tehdään sijoitus

Screen shot 2014-05-15 at 16.41.40Tällöin lopputulos on

Screen shot 2014-05-15 at 16.40.11

Normalisoidaan yksinkertaisuuden vuoksi radikaalisuusaeste niin, että σ=1. Riippumatta siitä mikä äänestämättä jättävän radikaalisuusaste on, vastapuoli saa siis keskimäärin lisä-ääneen jonka radikaalisuusaste on 1/√2π, eli noin 0.4.

Väite pitäisi siis muotoilla suunnilleen näin:  “Muista, että jos et äänestä, tuet keskimäärin henkilöä jonka radikaalisuusaste on 0.4. Mikäli olet tätä maltillisempi, vastapuoli radikalisoituu. Ja se nyt vain on tyhmää. Jos taas olet sitä radikaalimpi, estät mahdollisuuden saada tavoitteitasi läpi kärijistämällä vastakkainasettelua. Ja se nyt vain on tyhmää.”

Myös politiikka vaatii tarkkuutta.

Lisää matematiikan toisinkäyttöä: WeirdMath

Screen shot 2014-05-15 at 17.02.26Lähde: Wikipedia

 

 

 

 

 

 

Does it make sense to bike without a helmet?

The blog post “Why it makes sense to bike without a helmet” is giving me a headache. It is wrong, wrong, wrong, yet it’s surprisingly difficult to point out exactly why. The author argues that  “if we start looking into the research, there’s a strong argument to be made that wearing a bike helmet may actually increase your risk of injury, and increase the risk of injury of all the cyclists around you.”

The author essentially argues that by sacrificing some personal safety now, he can improve the safety of everyone in the future. That is a laudable attitude. But is he actually doing that? I am becoming more and more interested in cycling safety as I am turning greener and greener. Thus, this needs to be analyzed out.  A faulty argument in favor of a good cause is not acceptable.

The author cites an impressive number of statistics, but the arguments seem to be quite simply invalid. Correlation and causality have been confused, and so on. Multiple errors. It would be easy to shrug it off, but the post has been shared and discussed widely.

Also… it’s way too lazy to just sit on the sidelines and criticize. The author bravely went out on a limb and said something controversial, even though it seems he’s completely wrong.  So, here’s a counterquestion that respects that bravery: are there any conditions under which he would in fact be correct?

The logical chain

Here’s my reconstruction of the main logic of the blog. These are not the exact claims of the author, but something that can be inferred from the text. The mathematical additions are mine.

1. Helmets decrease the risk of serious injury, if a cyclist has an accident. This is a Bayesian variable: p(S|A). p(S|A) is smaller if one wears a helmet.  The probability of severe injury is then p(S)=p(S|A)*p(A)

2. Currently, the probability p(A) of being in an accident is relatively high when cycling. For someone who cycles a lot, it is probably in the range of 1% per year (my estimate).

3. If cities were optimized for biking, the probability of an accident p(A) would be much lower than it is now. Biking might not be any more dangerous than driving a car or walking. At that point, it would be irrelevant whether or not one wore a helmet.

4. To force cities to be optimized for biking, one must motivate the maximum number of people (N) to cycle for maximal amounts of time (T); that is, maximize the amount of cycling, C=N*T. The larger C is, the smaller p(A) will be.  For future reference, note that C can be considered to be general measure of how attractive cycling is perceived to be.

We don’t really know how to model the effect. However, for lack of a better model, we could assume that it follows the exponential distribution p(A)~f(λ,C)=λ*exp(-λ*C) which has mean 1/λ. Since we can scale the constants freely, let us set λ=1. Then, the current probability of an accident is P0=exp(-C0). We want to evaluate how the probablity changes as C changes.

5. Mandatory helmet use is likely to decrease both the number of cyclists, and the time used for casual cycling. We can call this the F-factor, as in “F you”, where F<1. Then the accident probability given mandatory helmets is p(F)=exp(-C0*F) = P0^F.

Rough estimate: if the current personal probability of an accident per year is 1%, and a mandatory helmet decreases cycling by 10% so that F=0.9, then the mandatory helmet would raise the personal probability to (0.01)^(0.9) or 1.6%.

6. Therefore, mandatory helmet use will slow down the target of creating a biking-optimized city, and increase the probability of being in an accident. Up to here, the arguments may actually be valid. However, now it starts to break down.

What is missing 1: Going from big F to little f

There is a problem here. Whether an individual wears or does not wear a helmet does not have any bearing on whether the government does or does not make helmets mandatory.

The author seems to imply that using a helmet is “giving in”: it is a signal to society that cyclists can be trampled on. This sounds vague, but let’s model it in any case. We could consider such an effect to be similar to the F-factor, in that it makes cycling less attractive to everyone. We can even model it similarly, calling it small f.

Using a helmet would thus increase the probability of being involved in an accident to P0^f. Note that by our definitions, f is larger than F; a small effect means that the value of f is close to 1.

What is missing 2: going from probability to risk

Why does this sound completely unsatisfactory? Because we are missing something crucial. We really need to look at risk rather than probability alone. Risk is the product of the probability times the impact (almost literally, in this case). We can call this damage parameter D. (The units could for example be the cost of emergency brain surgery).

The amount of damage we can expect in an accident depends on helmet use. With a helmet it is D0, without a helmet it is D1.  Set D0 to 1 for simplicity. We know that D1>>1. For very serious head injuries, which really are the crucial ones, D1 might be 10 or more.

We can then calculate a damage matrix. The calculation is identical for small f.

Screen shot 2014-05-08 at 11.50.40

The values a-d are the damage we can expect within the given time period for that scenario.  To get some grasp if the values, we can set P0=1%, F=0.9, and D1=2 (a very low value).

Screen shot 2014-05-08 at 11.52.29

Clearly, wearing a helmet causes less damage in all scenarios. However, here is the most interesting question: are there any conditions in which a<d, that is, driving voluntarily without a helmet is safer that driving with a mandatory helmet?  We need D1*P0<P0^F, or F < 1+ log(D1)/log(P0). For the sample values above (P0=1%, D1=2) we require that F<85%. If we assume a more realistic D=10, we require F<50%.

Thus, it is possible to envision scenarios in which driving without a helmet is safer. But are these credible scenarios? We would have to assume that mandatory helmets would decrease cycling by tens of percent (even 50%). Possible, but unlikely.

Even more problematic for the author’s case, we would have to assume that the peer pressure of voluntary wearing of helmets would have an effect that is similar to mandatory helmets. Perhaps, but it cannot be as large as the effect of mandatoriness.

There are in fact other arguments against mandatory helmet use. For example, there is a very real phenomenon called the rebound effect. In this case, if safety is improved by a passive solution such as a helmet, then people tend to engage in riskier behaviors because they feel safer doing so. The end result is that safety is not enhanced; it may even be decreased if the perceived improvement is much larger than the actual improvement.

However, this is not really considered in the blog. The core question is: by choosing to cycle without a helmet, is the author significantly increasing the future safety of others, and also by extension himself? Crunching the numbers: no.

Basically, the author is suggesting a massive and highly likely personal sacrifice, for a fairly small and fairly hypothetical improvement. Such a tradeoff is heroic, but it really does not make much sense.

bicycle-crash

Zygomatica.com: Ratkaisuihin ongelmia

Translate »