SimRa vs BackUp

Comparable to other major cities worldwide, Berlin aims to reduce traffic emissions. Foremost mechanism for this is to increase the share of bicycle traffic. However, polls show that a lack of safety and fear of accidents keeps people from using their bikes more frequently. Furthermore, it also quite hard from a city planning perspective to get a good overview of location, time, frequency, and kind of hazards in bicycle traffic since official accident statistics only cover crashes but do not provide information on near crashes. In this project, we collect – with a strong focus on data protection and privacy – data on such near crashes to identify when and where bicyclists are especially at risk. We also aim to identify the main routes of bicycle traffic in Berlin. To obtain such data, we have developed the SimRa app that uses GPS information to track routes of bicyclists and the built-in acceleration sensors to pre-categorize near crashes. After their trip, users are asked to annotate and upload the collected data in a fully anonymous way. The collected data offers detailed insights into bicycle traffic in Berlin (and other cities) and hazardous situations to public administrators and other interested entities so that the number of near crashes (and hence also crashes) can be reduced. The data can also be used to optimize traffic flows to make bicycle traffic more attractive. For the evaluation of data, we plan to cooperate with interdisciplinary partners such as city planning, interested citizens, but also the Berlin Senate Department for the Environment, Transport and Climate Protection.

Die BackUp-App wird im Rahmen einer wissenschaftlichen Studie der Charité – Universitätsmedizin Berlin und des Berlin Institute of Health eingesetzt. Sie kann von Studienteilnehmer:innen verwendet werden, die von chronischen Rückenschmerzen betroffen sind. Zu den psychologischen Aspekten, die die Schmerzen verschlimmern und zur Chronifizierung beitragen, gehört unter anderem die Schmerzkatastrophisierung. Das Ziel der Studie ist die Untersuchung der Wirksamkeit der BackUp-App. Diese basiert auf dem Prinzip von Echtzeit-Interventionen (sogenannten Just-In-Time adaptive Interventionen, JITAI). Hochauflösende Patient:innenbefragungen mehrfach täglich (Ecological Momentary Assessments, EMA) erlauben die Anpassung von Selbsthilfe-Interventionen an die aktuellen Beschwerden. Neben einer Verbesserung der Schmerzen der Nutzer:innen werden Prozesse der Schmerzwahrnehmung und -verarbeitung sowie psychische Belastungen und äußere Bedingungen am Arbeitsplatz oder zuhause identifiziert, welche relevant für die Entwicklung und Aufrechterhaltung chronischer Schmerzen sind. Die pseudonymisierten Daten aus der BackUp-App werden wissenschaftlich ausgewertet und können dabei helfen, die Behandlung von Patient:innen mit chronischen Rückenschmerzen zu verbessern. Die App bietet einen umfassenden ganzheitlichen Ansatz rund um etablierte und moderne Selbsthilfemaßnahmen aus den Bereichen der Entspannung, Psychotherapie sowie Physiotherapie. Alle Interventionen aus den verschiedenen Bereichen wurden gemeinsam mit Patient:innen und Expert:innen wie beispielsweise Ärtzt:innen, Psychotherapeut:innen sowie Physiotherapeut:innen entwickelt. Innerhalb der App werden im Laufe des Tages Echtzeit-Befragungen erhoben. In der natürlichen Umgebung können somit Verläufe von Schmerzen und damit zusammenhängende Beschwerden sehr genau erfasst werden. Anhand der aktuellen Schmerzempfindung wird daraufhin bestimmt, ob eine kurze 5-10min dauernde Intervention vorgeschlagen wird, die die Nutzer:innen dann selbständig durchführen können. Die kurzen Interventionen werden den Nutzer:innen zufällig vorgegeben. Abhängig vom Schmerzempfinden werden bis zu vier Mikrointerventionen pro Tag vorgeschlagen. Bei der Durchführung der Selbsthilfemaßnahmen werden die Nutzer:innen durch Audio-, Video- und Textanleitungen unterstützt. Den Nutzer:innen wird empfohlen, für die physiotherapeutischen Übungen eine Sportmatte oder Vergleichbares zu verwenden. Weitere Hilfsmittel sind nicht notwendig.