Om man, likt mig själv, anser att äga en bil är ett av de snabbaste sätten att bränna upp pengar i den moderna vardagen, då måste man hitta en bostad som är åtminstone nära till kollektivtrafik, men helst också nära en mataffär, ett apotek, en frisör, ett gym eller i princip vilket ställe som helst som man ofta går till. Det finns mycket man kan få levererat eller göra själv hemma, men man har definitivt inte samma flexibilitet eller bekvämlighet.
Nu ses ju bilberoende ofta som en fråga om stad eller landsbygd, men enligt mig uppstår då frågan exakt var gränsen går mellan dessa två saker. Sen finns det ju också förorter, som är mindre vanliga än i USA, men som ändå finns i ytterkanten av svenska städer. Dessa är tekniskt sett en del av en stor stad med massor av saker i närheten, men i praktiken är det väldigt opraktiskt att faktiskt promenera dit, även om det kanske är nyttigt!
Vad är då det "normala" sättet att bedöma promenadvänlighet? Jo, vanligtvis kollar man upp adressen på Google Maps, och tittar på de slags ställen jag nämnde som finns omkring. Man kanske mäter de viktigaste avstånden, men för det mesta är det väldigt intuitionsbaserat. Det betyder att det snabbt blir orimligt att jämföra tusentals lägenheter och försöka hitta den bästa. Så det verkar som att det krävs någon slags metodik för att bedöma det här objektivt, men hur ser det ut?
Först måste vi lista ut vad som kan mätas objektivt och realistiskt. På Bostadskvants startsida använder jag mataffärer som exempel. För det första eftersom de flesta behöver gå dit minst en gång i veckan, och för det andra eftersom de allra flesta mataffärer i Sverige tillhör endast ett fåtal kedjor (ICA, Willys, Coop, etc.), vilket gör det ganska enkelt att söka efter dem på OpenStreetMap. De är alltså väldigt centraliserade. Den mest extrema änden av centralisering skulle vara Systembolaget, eftersom de bokstavligen har ett lagstadgat monopol. Så självklart drar jag nytta av det genom att göra det till en egen kategori!
Med gym börjar det bli krångligt. Det finns kedjor även här (Nordic Wellness, Fitness24Seven, STC, etc.), men många gym är fristående, så det är mindre centraliserat och de är svårare att identifiera. Som tur är har https://gymkarta.se/ en separat lista som är mycket mer heltäckande än OpenStreetMap. Det jag anser vara den extrema änden av decentralisering är frisörer, eftersom det inte finns några större kedjor i just denna sektor vad jag vet. Och att försöka systematiskt söka efter dem visade sig vara så pass opålitligt att jag slängde dem från datasetet helt, och samma sak gäller för tandläkare.
När jag började visste jag inte heller om busshållplatser och tågstationer skulle vara pålitliga, men det verkar de vara, såvitt jag kan se. Använd gärna feedbackformuläret om du hittar några fel här eller någon annanstans. Men en uppenbar sak måste nämnas, vilket är att bara avståndet till kollektivtrafik säger ganska lite om dess värde. Värdet kommer från frekvens och närhet till andra hållplatser, vilket man säkert också kan mäta, och jag gissar att Trafiklabs GTFS Sverige skulle kunna vara en bra utgångspunkt. Men kanske mer om det i en annan rapport.
Så nu finns det ett par ställen som man vill mäta avståndet till, men jag måste också förtydliga att jag valde att mäta fågelvägen istället för faktiskt gångavstånd, eftersom det är mycket enklare att beräkna. Det är också därför jag väljer att kalla det för "Närhet" istället för "Promenadvänlighet" eller liknande, eftersom resultatet kan bli missvisande om man hamnar på fel sida av en järnväg eller älv. Hur som helst konstaterade jag att dessa ställen passar in i fem olika kategorier, och jag gav var och en en viss vikt. (Se bild längre ner) Som jag nämnde anser jag att mataffärer är klart viktigast av allt, sen kollektivtrafik och livsstil fortfarande ganska viktiga, och sen hälsa och butik lite mindre viktiga. Alla underkategorier bidrar lika mycket till sin kategoris totalpoäng.
Men hur blir ett avstånd till en poäng? Hur blir "64 m" till "39,8/40" i mataffär-fallet? För detta använder jag en sorts klockkurva (Cauchy), där den exakta formen bestäms av det jag kallar för "halveringsavstånd". Det är avståndet där något givet ställe får 50 %. För mataffärer är det här värdet till exempel 1 km, men varje underkategori har sitt eget halveringsavstånd. Det är i princip gränsen man behöver dra mellan "bekväm" och "obekväm" och man kan säkert bråka en hel del över det. Men jag överanalyserade det inte alltför mycket, eftersom det bara ska ge ett grovt intryck av promenadvänlighet.
Ytterligare en anpassning jag ville göra var däremot att belöna bostäder som erbjuder flera möjligheter. Att ha till exempel en mataffär i närheten ger det största värdet, men att ha en till ger fortfarande extra värde, eftersom den kanske har andra produkter eller erbjudanden man vill utnyttja. Därför ger den närmsta mataffären 70 %, den andra 20 %, och den tredje 10 %, för att också ta hänsyn till denna "nice to have".
Jag har provat det här systemet och märkt att det generellt överensstämmer hyfsat bra med min intuition. Men för att verkligen stresstesta det kan vi kolla på ett ställe som kombinerar liten befolkning med maximal närhet.
Bilden ovan visar poängen för en central lägenhet i en liten stad med en befolkning under 5 000, ~200 km från Stockholm som heter Säter. Som jämförelse hamnar den här på 80, medan medianen för hela Bostadskvant är 61. Den är mer eller mindre direkt bredvid alla förutom fyra av underkategorierna, men man kan naturligtvis ifrågasätta om endast detta verkligen räcker för att vara "~80 % så bra" som centrala Stockholm. Den bästa adressen i hela Sverige, för de som är nyfikna, är Drottninggatan 50 i Stockholm med 98,8 poäng, även om ingen faktiskt kan bo där. Däremot kommer centrala Stockholm också att ha en nästan oändlig mängd restauranger, barer, klubbar, och helt enkelt generellt alla möjliga typer av evenemang. "Närhet" mäter endast det essentiella, och inte upplevelsepotential.
Men jag tror att detta är helt okej, eftersom det intuitivt känns som att befolkningen borde hänga starkt ihop med upplevelsepotential. Och folk som värdesätter det högt är nog mindre intresserade av att optimera var de bor på nationell skala ändå, vilket är exakt det som Bostadskvant är tänkt att hjälpa till med. Att hitta lägenheter som är lätta att få i områden med låg efterfrågan som fortfarande är utmärkta ställen att bo på.