Foto: Bjørn Johan Kirksæther  
Forside         Oppgaven         Last ned oppgaven         Kontakt forfatterne
Forord
Sammendrag
1Innledning
2Bymarka i Trondheim
3Kvalitativ spørreundersøkelse
4Kvantitativ spørreundersøkelse
   4.1Teori
   4.1.1Utvalg
   4.1.2Typer av variabler
   4.1.3Tilgang til og bruk av internett, demografiske forskjeller
   4.1.4Webbaserte spørreundersøkelser
   4.2Metode
   4.2.1Utforming av webbasert spørreskjema
   4.2.2Utvalg
   4.2.3Koding av spørreskjemaet og datalagringalg
   4.2.4Filtrering av datavalg
   4.2.5Andre endringer
   4.2.6Dataanalyse
   4.3Resultater og diskusjon
   4.3.1Hvem har svart?
   4.3.2Aktiviteter som utøves
   4.3.3Besøkshyppighet
   4.3.4Turens lengde
   4.3.5Hvor folk ferdes
   4.3.6Syn på tilrettelegging for friluftsliv
   4.3.7Atkomst og parkeringsmuligheter, generelt
   4.3.8Kollektivtilbud
   4.3.9Parkering/ valg av utgangspunkt for turen
   4.3.10Biltrafikk til Skistua
   4.3.11Holdninger til skogskjøtselen
   4.4Diskusjon av metode
   4.5Konklusjoner
   4.5.1Problemstilling 1 - Hva er forskjellige brukergruppers syn på tilretteleggingen av Bymarka?
   4.5.2Problemstilling 2 - Hvordan kommer brukerne seg til marka og er de fornøyd med mulighetene som er til stede?
   4.5.3Problemstilling 3 - Bør Skistua være et turutgangspunkt eller et turmål?
   4.5.4Problemstilling 4 - Er skogskjøtselen i Trondheim Bymark utført slik at brukerne er fornøyde?
   4.5.5Andre funn
   4.5.6Metode
5Referanser
Vedlegg

Bruk og forvaltning av Bymarka i Trondheim

4     Kvantitativ undersøkelse

4.1     Teori

4.1.1     Utvalg

Teoretisk og faktisk populasjon
Samlet danner alle enhetene en ønsker å si noe om populasjonen i en undersøkelse. Det skilles mellom teoretisk og faktisk populasjon. Den teoretiske populasjonen er alle enhetene en ønsker å trekke slutninger om. Den faktiske populasjonen er den gruppen enheter som har mulighet for å bli med i utvalget (Jacobsen 2000). I en telefonundersøkelse kan den teoretiske populasjonen for eksempel være hele Norges befolkning. Den faktiske populasjonen blir da alle de som har telefon.

Sannsynlighetsutvalg
For at utvalget skal være representativt, må utvalget være et sannsynlighetsutvalg. Det vil si at utvelgelsen skjer på en slik måte at alle mulige utvalg har en kjent sannsynlighet for å bli trukket ut (Hellevik 2002). Det ønskede antall enheter trekkes tilfeldig fra en liste over alle enhetene (Jacobsen 2000). De vanligste formene for tilfeldig utvalg er: rent tilfeldig utvalg, systematisk tilfeldig utvalg og stratifisert utvalg.

Ikke-sannsynlighetsutvalg
I et ikke-sannsynlighetsutvalg er sannsynligheten for at en enhet blir trukket ut ukjent. Dette gjør at det ut fra sannsynlighetsteori ikke kan bestemmes hvor store avvik som må regnes med (Hellevik 2002). Ved bruk av ikke-sannsynlighetsutvalg, er det fare å ende opp med et systematisk skjevt utvalg (Jacobsen 2000). Innenfor ikke-sannsynlighetsutvalg, går det et skille mellom utvalgsprosedyrer basert på tilfeldighet og utvalgsprosedyrer som ikke er basert på tilfeldighet. Slumpmessig utvelging og kvoteutvelging er eksempler på utvalgsprosedyrer som er basert på tilfeldighet i større eller mindre grad. Skjønnsmessig utvelgelse og utvelgelse ved selvseleksjon er basert på ikke-tilfeldig utvelgelse (Hellevik 2002). Bekvemmelighetsutvalg er en form for slumpmessig utvelging. Denne utvalgsprosedyren har både tilfeldige og ikke-tilfeldige faktorer (Jacobsen 2000). Ved bruk av utvalgsprosedyrer basert på tilfeldighet, kan et rimelig representativt utvalg oppnås, mens faren for skjevt utvalg er størst ved bruk av ikke-tilfeldig utvelgelse (Hellevik 2002). I det følgende går vi nærmere inn på de utvalgsprosedyrene som er benyttet i denne oppgaven.

Utvalg ved selvseleksjon
Det som kjennetegner denne prosedyren, er at enhetene bestemmer selv om de vil være med i utvalget eller ikke. Det har lett for å oppstå systematiske skjevheter med denne typen utvelgelse. Kun de som får høre om undersøkelsen er med i utvelgelsen. I tillegg er det større sannsynlighet for å få med seg enheter med sterke meninger om de aktuelle temaer (Jacobsen 2000).

Bekvemmelighetsutvalg
Denne typen utvalg innebærer at de enhetene som er lettest å få tak i velges ut (Jacobsen 2000).

Skjønnsmessig utvalg
Her velger forskeren ut hvilke enheter som skal være med i utvalget. Dette kan være ut fra en vurdering om hvor typiske de er for populasjonen, eller ut fra andre hensyn, som å gjøre datainnsamlingen mer lettvindt eller å sikre et variert utvalg (Hellevik 2002).

4.1.2     Typer av variabler

Utformingen av spørsmålet medfører ulike former for svaralternativer. Hovedtypene svaralternativer er: Kategoriske svaralternativer, rangordnende svaralternativer og metriske svaralternativer. De forskjellige formene medfører variabler på ulikt målenivå. Et høyere målenivå fører til mer informasjon om enhetene enn ett lavere målenivå.

Kategoriske svaralternativer
(Brukt i følgende spørsmål: 1, 3, 5, 6, 7, 10, 11, 13 og kjønn. Se Vedlegg 7.)
Vi benyttet oss her av variabler på nominalnivå (Halvorsen 2003). Svarene kan brukes til å gruppere enhetene i ulike kategorier. Det eneste som kan sies om respondentene er om de tilhører samme kategori eller ikke, det vil si om de har krysset av for samme svaralternativ. Dette gjør oss i stand til å uttale oss om likheter og ulikheter mellom respondentene (Jacobsen 2000). Spørsmål 13 er eksempel på spørsmål med denne typen svaralternativer. Vi vet at en som parkerer Skistua har bilen et annet sted enn en som parker på Fjellsætra, men de to alternativene kan ikke rangeres.

Rangordnende svaralternativer
(Brukt i følgende spørsmål: 2, 8, 9, 12 og spørsmål 14 – 27. Se Vedlegg 7.)
Dette er variabler på ordinalnivå (Halvorsen 2003). Som ved kategoriske svaralternativer, kan også her respondentene grupperes i ulike kategorier. I tillegg kan de ulike kategoriene rangeres på en ordinalskala. Det vil si at vi kan si noe om rangeringen eller rekkefølgen til alternativene, men ikke om forholdet mellom dem. Ved å se på svarene fra to ulike respondenter på spørsmål 14 om parkering vet vi at en som har svart at det er lett å finne parkering synes det er lettere å finne parkering enn en som har svart det er vanskelig å finne parkering, men vi vet ikke hvor mye lettere vedkommende synes det er.

Likert skala
I spørsmål 18 – 27 om holdninger til skogskjøtselen (Vedlegg 7) ble Likert skala benyttet. Ved bruk av Likert skala, blir respondenten bedt om å oppgi holdning til en rekke påstander forskeren mener er relevant for temaet. Vanligvis brukes svaralternativene ”Helt enig”, ”Delvis enig”, ”Usikker”, ”Delvis uenig”, ”Helt uenig”. Under dataanalysen blir hver enhet gitt en poengsum etter hvor positiv vedkommende stiller seg til objektet for holdningen. Alle påstandene må være klart positive eller negative i relasjon til holdningsobjektet. For positive påstander gir ”Helt enig” 4 poeng, ”Delvis enig” 3 poeng, til ”Helt uenig” som gir 0 poeng. For negative påstander snus skalaen. Poengene blir så summert for hver enhet, og vi får en såkalt additiv indeks. Høy poengsum indiker positiv holdning og motsatt (Hellevik 2002). De fem svaralternativene fra nevnt over ble også brukt i spørsmål 15 – 17 om biltrafikk til skistua, men påstandene under disse spørsmålene er ikke positive eller negative. Svarene fra disse kan derfor ikke behandles ved hjelp av en additiv indeks.

Metriske svaralternativer
(Brukt i følgende spørsmål: 4 og alder. Se Vedlegg 7.)
Metriske svaralternativer kan gi variabler på intervallnivå (Halvorsen 2003). Dette gjør at vi i tillegg til å kunne rangere kategoriene, vet avstanden mellom dem (Jacobsen 2000). Metriske svaralternativer kan også gi variabler på forholdstallnivå. I tillegg til en måleenhet, finnes også et absolutt nullpunkt, noe som gjør det mulig å se på forholdet mellom ulike verdier (Hellevik 2002). Spørsmål 4 gir slike svaralternativer. Vi vet at en som går fire timer på tur bruker mer tid enn en som er på tur i to timer. I tillegg kan vi si at den ene har vært ute dobbelt så lenge som den andre.

Åpne spørsmål
(Brukt i ”annet” feltene og i personaliaopplysninger om yrke, postnummer, navn, telefonnummer og e-post. Se Vedlegg 7.)
I et åpent spørsmål, blir respondenten ikke stilt overfor faste svaralternativer, men kan fritt formulere svaret. Åpne spørsmål brukes lite i kvantitative spørreundersøkelser fordi de er vanskelige å behandle statistisk (Hellevik 2002).

4.1.3     Tilgang til og bruk av internett, demografiske forskjeller

Siden midten av 90-tallet har bruken av Internett som kommunikasjonsmedium økt kraftig. Økningen ser ut til å pågå ennå. I 2002 var antall private bredbåndsabonnenter (hastighet større enn 128 kbit/s) i Norge 51 437 (SSB 2003). 2. kvartal 2005 var antall økt til 744 000, en økning på 64 % siden samme periode i 2004. (SSB 2006a) På tross av dette, kan Internett ennå ikke sies å være allemannseie på lik linje med fjernsyn og telefon. Fortsatt er det mange som sjelden eller aldri bruker Internett, og det eksisterer en del demografiske forskjeller mellom brukere og ikke-brukere med hensyn til variabler som alder, kjønn, utdanning, arbeidssituasjon og inntekt (Couper 2000).

2. kvartal 2005 hadde 64 % av husholdningene i Norge Internettilgang. 41 % av husholdningene i Norge bredbåndstilgang. Tabell 3 viser tilgang til Internett i Norske husholdninger i 2005. Det fremgår av tabellen at internettilgang er mer vanlig i husholdninger med høy inntekt enn lav inntekt. Tabell 2 viser andelen sysselsatte med tilgang til Internett. Utdanningsinstitusjoner og andre deler av offentlig sektor er ikke med i tabellen. I følge Statistisk Sentralbyrå hadde > 80 % av ansatte i Trondheim kommune egen e-postadresse og tilgang til pc i 2004 (SSB 2006b). I Sør-Trøndelag fylke hadde 52 % av sysselsatte i bedrifter med mer enn 10 ansatte tilgang til pc med Internettilkobling i 2005 (SSB 2005b). På en arbeidsplass vil de med høy utdanning i administrative stillinger oftere ha tilgang til Internett enn personer med lavere utdanning og som arbeider på et lavere nivå (Roberts et al. 2004).

Tabell 3 Tilgang til Internett i husholdningene, etter familietype, husholdningsinntekt og alder. 2005. Prosent.  (SSB 2005a)

Husholdninger i alt

64

Familietype

 

Familier med barn

82

Familier uten barn

58

Husholdningsinntekt i 1000 kr

Under 200

38

200 – 399

54

400 – 599

78

600 og mer

91

Alder

16 – 24

81

25 – 34

77

35 – 44

89

45 – 54

82

55 – 64

63

65 – 74

32

Tabell 4 Delen av sysselsatte som brukte pc med internettilgang i foretak med mer enn 10 ansatte, etter næringsområde. 2005 prosent.(SSB 2005b)

Næringsområde

 

Alle foretak med > 10 ansatte

54

Industri (NACE 11, 15-37 og 40, 41)

54

Bygg og anlegg (NACE 45)

33

Handel med motorkjøretøy og drivstoff (NACE 50)

60

Engroshandel (NACE 51)

74

Detaljhandel (NACE 52)

35

Hotell, restaurant og catering (NACE 55)

26

Transport/telekommunikasjon (NACE 60-64)

53

Bank/finans (NACE 65-67)

93

Tjenesteyting ellers (NACE 70-74, 92 og 93)

72

I 2005 hadde 80 % av alle personer brukt internett de siste 3 måneder. 50 % brukte Internett minst en gang hver hverdag. 73 % brukte Internett minst en gang i uka. 67 % hadde brukt Internett hjemme, mens 59 % hadde brukt Internett på arbeidsplassen eller på utdanningssted (SSB 2005b).

Tabell 5 viser andel av befolkningen som har brukt Internett siste 3 måneder. Tabellen viser at unge personer med høy utdanning brukte Internett vesentlig mer enn folk med lav utdanning. Tabellen viser også at andelen av eldre som brukte Internett var vesentlig lavere enn for yngre. Urban/ Rural bosetning har også stor betydning for Internettilgang (Couper 2000). I de minst sentrale kommunene i Norge hadde 24 % av husstandene bredbåndstilknytning i 2005. I de mest sentrale kommunene var andelen husstander med bredbåndstilknytning 42 % (SSB 2006a). Tallet gjelder kun tilknytning til Internett via bredbånd. Internettilknytning med analogt modem/ ISDN er ikke med.

Tabell 5 Bruk av internett siste 3 måneder etter alder og utdanning. 2005. Prosent. (SSB 2005b)

Alder

 

16 – 24

98

25 – 34

92

35 – 44

94

45 – 54

81

55 – 64

61

65 – 74

26

Utdanning

 

Ungdomsskole

47

Videregående skole

79

Universitet/ høyskole +

95

4.1.4     Webbaserte spørreundersøkelser

I takt med at Internettilgang har blitt mer og mer vanlig, har interessen for bruken av nettbaserte kommunikasjonsmedier som WWW (World Wide Web) og e-post innen datainnsamling i spørreundersøkelser økt kraftig. Denne formen for datainnsamling har klare fordeler først og fremst fordi de er kostnadseffektive, lette å bruke og har kort responstid (Parker et al. 2004). Derfor har Internett i stor grad begynt å supplere og også erstatte telefon og post som medium for datainnsamling i spørreundersøkelser (Satmetrix 2001). Foreløpig finnes det begrensede mengder forskning på området, men temaet har begynt å dukke opp i litteraturen. Siden utviklingen av Internettbasert teknologi pågår i høyt tempo, samt at Internetts utbredelse øker ekstremt raskt, går mye av denne litteraturen fort ut på dato.

Internett som medium for spørreundersøkelser
Couper (2000) beskriver Internettbaserte spørreundersøkelser som et tveegget sverd. Hovedproblemene ligger i forbindelse representativitet og validitet. Det finnes et mylder av forskjellige aktører og forskjellige typer undersøkelser, og det kan være vanskelig å bedømme de ulike undersøkelsenes kvalitet og gyldighet. De største utfordringene ligger i forbindelse med utvalgets representativitet for en større populasjon. Dette først og fremst fordi utvalget som regel vil være ett ikke-sannsynlighetsutvalg, og på grunn av de demografiske forskjellene nevnt i kapittel 4.1.3 (Så lenge det ikke er populasjonen ”Internettbrukere” en ønsker å forske på). Selv om alle personer hadde hatt tilgang til Internett, ville det vært ekstremt store vanskeligheter knyttet til det å gjøre et sannsynlighetsutvalg. Det finnes ingen komplett oversikt over hvordan en kan nå alle brukerne via Internett, slik som det gjør med telefon og postadresser. En må derfor bruke utvalgsmetoder der en ikke kjenner sannsynligheten for at en bestemt enhet vil bli med i utvalget, for eksempel annonsering på mye brukte nettportaler, firmaets nettsider osv. Utvalget vil dermed bli et ikke-sannsynlighetsutvalg der utvalget skjer ved selvseleksjon, og en vil ikke kunne trekke slutninger om et større univers av enheter enn de som har deltatt i undersøkelsen.  Det er et vanlig problem at resultatene fra slike undersøkelser blir presentert som om de er representative for en større populasjon enn det som er virkeligheten. Webundersøkelser gjør det relativt billig å hente inn mange svar. Det kan lett bli fristende å legge altfor stor vekt på antall respondenter ved bedømmelse av representativitet. I virkeligheten er det andre egenskaper ved utvalget som er like viktig (Couper 2000).

Frafall på grunn av ikke-svar vil oppstå fordi alle personer i et utvalg ikke er i stand til eller ikke er villige til å fullføre spørreundersøkelsen. Hvis utvalget skjer ved selvseleksjon, vil ikke-svarandelen bestå av de som fikk høre om spørreundersøkelsen, men som likevel ikke deltok i undersøkelsen. Det er vanskelig å si noe om størrelsen på dette frafallet, men en kan måle hvor mange som går inn på websiden uten å fullføre undersøkelsen. En kan også logge på hvilket punkt i svarprosessen frafallet skjer. Det er utført noe forskning på dette. Dillman et Al. (Dillman et al. 1998) fant ut at en enkel design på nettsiden som tok kort tid å laste, førte til høyere andel fullførte besvarelser, framfor en mer fancy og tyngre design. Jeavons (1998) fant ut at de tre hyppigste punktene for frafallet var:

  1. Ved første spørsmål
  2. Ved kompliserte spørsmål med avansert oppsett
  3. Når folk ble spurt om å oppgi e-postadresse

Kvalitet og ulike typer Internettbaserte undersøkelser
Det finnes ikke noe absolutt mål for kvaliteten på en Internettbasert spørreundersøkelse. I tillegg til representativitet og reliabilitet, må den vurderes ut fra andre aspekter som nøyaktighetsgrad, kostnad, tidsperspektiv. Først og fremst må undersøkelsens kvalitet vurderes ut fra metoden som er benyttet og hvilke feilkilder denne gir. Dette må gjøres med undersøkelsens formål som kontekst. Hvis formålet med undersøkelsen er ren underholdning, er kravet til representativitet og nøyaktighet vesentlig lavere enn ved undersøkeleser med vitenskapelig formål. Det er hensiktsmessig å gruppere ulike typer nettbaserte undersøkelser etter metode vurdert ut fra hvilke typer av feil denne kan medføre. Couper (2000) trakk et hovedskille mellom undersøkelser med ikke-sannsynlighetsutvalg og de med sannsynlighetsutvalg. Han identifiserte deretter en rekke underkategorier under disse hovedkategoriene.

Tabell 6 Ulike typer webbaserte spørreundersøkelser (Couper 2000).

Metoder med ikke-sannsynlighetsutvalg

Metoder med sannsynlighetsutvalg

1. Avstemminger som underholdning

4. Utvalg ved oppsnapping/ avbrudd

2. Åpne undersøkelser med selvseleksjon

5. Listebasert utvelgelse i populasjoner med høy Internettdekning.

3. Frivillige paneler

6. Blandet metode med fritt valg av innsendelsesform

 

7. Forskuddsrekrutterte paneler av Internettbrukere

 

8. Sannsynlighetsutvalg i hele populasjoner

1. Avstemning som underholdning
Denne formen for webbasert spørreundersøkelser er kun til underholdningsformål, og er ikke å betrakte som en spørreundersøkelse i vitenskapelig forstand (Couper 2000). De er allikevel verdt å nevne pga. faren for at de kan forveksles med undersøkelser av vitenskapelig karakter. Denne typen avstemninger finnes ofte som ”dagens spørsmål” eller lignende på store medienettsteder som for eksempel ”http://vg.no”, og kan sammenliknes med avstemningene som skjer i debattprogrammer, der publikum blir bedt om å ringe inn å si sin mening om et tema. Det finnes også egne nettsteder dedikert slike avstemninger, for eksempel misterpoll.com.

2. Åpne undersøkelser med selvseleksjon
Denne typen webbasert spørreundersøkelse bruker åpne invitasjoner på nettportaler og andre godt besøkte nettsteder, eventuelt i andre medier. Det er ingen restriksjoner på hvem som kan besvare undersøkelsen, og respondenter velger selv om de vil besvare undersøkelsen eller ikke. Dette er trolig den mest fremherskende formen for webbasert spørreundersøkelse i dag. Metoden er også benyttet i denne oppgaven.

Ettersom utvalget ved bruk av denne metoden blir et ikke-sannsynlighetsutalg utvalgt med selvseleksjon, vil det per definisjon aldri være representativt for en større populasjon (Se kapittel 4.1.1). En må derfor være svært forsiktig med å trekke slutninger om andre en de som besvarte spørreundersøkelsen. Dette gjøres derimot ofte. Undersøkelser utført på denne måten påberoper seg ofte å være representative (Couper 2000). Det er derfor viktig å være på vakt og være kritisk til slike undersøkelsers vitenskapelige kvalitet.

Ved å studere demografiske data i utvalget, kan en sin noe om hva slags folk som har svart på undersøkelsen, men det er likevel ikke mulig å trekke slutninger om en større populasjon. (Særlig gjelder dette Internettbaserte undersøkelser da det eksisterer til dels markante demografiske forskjeller mellom Internettbrukere og ikke-Internettbrukere.)

3. Frivillige paneler
Denne metoden benytter seg av faste testpaneler bestående av personer som på forhånd frivillig har sagt seg villige til å motta forespørsler om å delta i spørreundersøkelser. Disse testpanelene er gjerne av en viss størrelse, og en har på forhånd hentet inn demografiske data om medlemmene. Slik kan den demografiske målgruppen som er aktuell for hver enkelt undersøkelse lett finnes (Couper 2000).

4. Utvalg ved oppsnapping/ avbrudd
Denne metoden brukes gjerne hvis populasjonen er alle brukere av en spesiell nettside eller lignende. Utvalget gjøres ved at alle, eventuelt hver n’te besøkende ved nettsiden blir bedt om å delta i spørreundersøkelsen enten når vedkommende åpner nettstedet, eller forlater nettstedet (Couper 2000). Her kan populasjonens størrelse måles, det vil si alle besøkende ved nettstedet. Sannsynligheten for at en bestemt enhet blir med i utvalget kan dermed finnes. Utvalget blir altså et sannsynlighetsutvalg. En kan også måle frafallet, det vil si alle som får tilbud om å delta i undersøkelsen, men som lar være å delta.

5. Listebasert utvelgelse fra populasjoner med høy Internettdekning
Denne formen for webbasert spørreundersøkelse egner seg for populasjoner med full eller tilnærmet full Internettdekning. Metoden forutsetter at en har en liste over alle enhetene i populasjonen, samt en måte å nå disse på, for eksempel en liste over alle e-postadresser. En e-post med invitasjon til å delta i undersøkelsen sendes til alle, eller det ønskede antall tilfeldige enheter. Systemet er laget slik at hver enhet bare kan svare en gang. Metoden er mye brukt internt i organisasjoner med stor Internettdekning (Couper 2000). Kursevalueringene ved UMB er et eksempel på bruk av denne metoden. Samtlige deltakere på et kurs får tilsendt en e-post med oppfordring til å delta i kursevaluering i form av en nettbasert spørreundersøkelse.

6. Blandet metode med fritt valg av innsendelsesform
I denne metoden brukes Internett som ett av flere alternativer som tilbys respondenten for å gjennomføre spørreundersøkelsen. Metoden er vanlig i panelundersøkelser innenfor organisasjoner der det er ønskelig med gjentatt kontakt med respondentene over tid. Målet med å tilby flere er å minimere brydderiet og kostnadene for respondenten (Couper 2000).

7. Forskuddsrekrutterte paneler av Internettbrukere
Denne metoden ligner metoden i undersøkelsesform 3, men her rekrutteres panelet ved hjelp av sannsynlighetsmetoder. For eksempel kan telefonintervjuer brukes for å samle inn bakgrunnsdata og identifisere Internettbruker. Kvalifiserte personer rekrutteres til å delta videre i undersøkelsen. På denne måten oppnås et sannsynlighetsutvalg i populasjonen Internettbrukere (Couper 2000).

8. Sannsynlighetsutvalg i hele populasjoner
Dette er den eneste metoden der en har mulighet til å oppnå sannsynlighetsutvalg i hele populasjoner, også blant dem som ikke har tilgang til Internett der og da. Dette gjøres ved at respondenten tilbys Internettilgang og det nødvendige utstyret i bytte mot å delta i undersøkelsen. På grunn av de høye rekrutteringskostnadene, rekrutteres det alltid til et fast panel, slik at det samme utvalget kan brukes i flere undersøkelser (Couper 2000).

4.2     Metode

4.2.1     Utforming av webbasert spørreskjema

Spørsmålsformulering
Spørreskjemaet ble utarbeidet i begynnelsen av mars 2005 Vedlegg 7. Første utkast ble sendt til veileder for kommentarer og deretter justert. Spørreskjemaet ble så prøvd ut på noen få uinnvidde personer for å avdekke uklarheter ved spørsmålene. Dette førte ikke til ytterlige endringer.

Vi la vekt på å formulere spørsmål som i størst mulig grad oppfylte følgende kriterier:

  • Lett forstålige ord og enkel språkføring.
  • Entydige uttrykk.
  • Unngå ledende innhold i form av ledende informasjon og argumenter eller følelsesladde formuleringer.
(Hellevik 2002)

For å få ideer til spørsmålsformuleringer og for å få grunnlag for sammenlikning, ble tidligere undersøkelser om publikumspreferanser både i Bymarka i Trondheim (Andreassen 1982; Mestvedt 1984) og Oslomarka benyttet (Hoen & Veisten 1994). Noen av disse ble noe omformulert for å passe inn i undersøkelsen.

Vi formulerte spørsmål ment for å belyse de fire temaene i problemstillingen. I tillegg hadde vi med spørsmål som var egnet til å profilere respondentene slik at ulike brukergrupper kunne identifisere og enheter kategoriseres etter disse.

  • Profilering av respondenten med hensyn til hvor, hvordan og hvorfor vedkommende ferdes i Bymarka: Spørsmål 1 – 6
  • Syn på tilrettelegging: Spørsmål 7 – 10
  • Atkomst til Bymarka: Spørsmål 11 – 17
  • Syn på skogbehandling: Spørsmål 18 - 27

Variabel sp_11_2 i spørsmål 11 (Vedlegg 7) om hvordan folk kommer seg til Bymarka, fungerte som filterspørsmål. Kun de som krysset av for at de brukte bil i spørsmål 11 fikk tilgang til å svare på spørsmål 13 og spørsmål 14 om tilgjengelighet med bil.

Valg av webløsning
Spørreskjemaet som vises i html, ble skrevet i PHP og dataene ble lagret i PostgreSQL-database. PHP (akronym for ”Hypertext Preprocessor”) er et open source skriptspråk for programmering av dynamiske nettsider og kan brukes sammen med ulike databasesystemer (Achour et al. 2006). Scriptet kjøres på serveren, og kan blant annet generere html-kode som sendes til brukerens webleser. PostgreSQL er et open source styringssystem for relasjonsdatabaser (PostgreSQL Global Development Group 2005). En relasjonsdatabase er bygget opp av tabeller som knyttes sammen med primærnøkler og fremmednøkler (Hansen & Mallhaug 2003). Vi valgte kombinasjonen PHP og PostgreSQL av flere grunner: PHP er enkelt og kraftig skriptspråk som vi hadde kjennskap til fra før. PHP kan enkelt integreres med PostgreSQL. PHP inneholder et sett med innebygde funksjoner for bruk med PostgreSQL. Derfor blir skriptene relativt kompakte og oversiktlige. Grunnen til at vi valgte PostreSQL var at dette systemet var installert på UMB’s webserver for studenter. Ved å bruke denne, slapp vi å betale for webhosting.

Fig. 5 viser nettsidens informasjonsflyt. Et PHP-skript kjøres på webserveren. Skriptet henter informasjon om nettsidens innhold i databasen ved hjelp av SQL-koder. Informasjon om nettsidens utseende ligger i skriptet. PHP-skriptet genererer en nettside i html som sendes til nettleseren. Brukeren kommuniserer med nettleseren ved hjelp av skjerm, tastatur og mus. Nettleseren sender informasjon tilbake til webserveren som GET- eller POST-variabler. PHP-skriptet lagrer informasjonen i databasen ved hjelp av SQL-koder.

Fig. 5 Informasjonsflyt for websider basert på PHP/ MySql.

Oppsett og programmering
Programmeringen av websiden med spørreskjemaet med bakenforliggende funksjoner for datakontroll og lagring i databasen ble gjort i løpet av mars 2005. De ulike programfunksjonene ble nøye gjennomarbeidet og utprøvd. Dette var viktig for å sikre dataintegritet og for å hindre å systematiske feil i datamaterialet som følge av programfeil.

Spørreskjemaet gikk over fem sider, en side for hvert tema i tillegg til siste siden med spørsmål om alder, kjønn, yrke og postnummer, samt en tilleggsside for oppsamling av ubesvarte spørsmål. (Det var ikke mulig å sende inn besvarelsen uten at alle spørsmål var besvart.) Vi la vekt på å gi en enkel og innbydende design (Vedlegg 8).

Bilde 7 Spørreskjemaet ble gitt en enkel og oversiktelig design.
Print Screen:
Anders Pagander

For å unngå at samme person svarte flere ganger, lagret vi IP-adressen, (et unikt identifikasjonsnummer for en datamaskin i et nettverk), til respondentens pc i databasen. Vi hadde i utgangspunktet lagt inn en sperre som hindret flere svar fra samme IP-adresse. Dette førte til at vi umiddelbart fikk tilbakemelding fra personer som ikke fikk svart. Dette kan enten være enten fordi disse brukte samme pc, eller at flere PC-er lå bak en ruter (et koblingspunkt mellom to eller flere nettverk, for eksempel mellom et privat tråløst nettverk og Internett). Noen rutere fungerer slik at alle maskinene bak har samme IP-adresse sett fra Internett. Vi valgte dermed å fjerne sperren og heller gå gjennom og kontrollere de enhetene med samme IP-adresse manuelt i etterkant.

Markedsføring av undersøkelsen
Spørreskjemaet ble lagt ut på Internett i slutten av mars 2005 på adressen marka05.net. For få respondenter til å gå inn på nettsiden, var vi avhengig av å få prosjektet kjent, altså en effektiv markedsføring. For å gjøre prosjektet til en markevare, gav vi det navnet ”marka05” og laget en egen logo og grafisk profil. For å reklamere for nettsiden hang vi opp plakater på serveringsstedene i Bymarka og på lyktestolper og infotavler ved de mest brukte innfallsportene. 2. april fikk vi omtale av prosjektet i Adresseavisa (Sand 2005). I begynnelsen av mai ble vi intervjuet på lokalsending i NRK P1 om prosjektet. Det ble lagt ut link til spørreundersøkelsen på følgende nettsider: Trondheims turistforening, Trondhjems Skiklub og Fylkesmannen i Sør-Trøndelag. Det stod også en liten notis om undersøkelsen i Den norske turistforenings medlemsblad Fjell og vidde. Som et ekstra insentiv til å delta i undersøkelsen, utlyste vi loddtrekning blant deltakerne med boka ”Tidsbilder fra Bymarka” av Gaute Myhre i premie.

Evaluering av markedsføringen
Fig. 6 viser responsen på spørreundersøkelsen i perioden 1.4.2005 til 28.9.2005. Samtlige svar kom inn i denne perioden. Omtalen i Adresseavisa hadde helt klart størst effekt av markedsføringstiltakene. Den første og største toppen kom i begynnelsen av april, umiddelbart etter oppslaget. Topp nummer to er et resultat av oppslag på websidene nevnt over, mens topp nummer tre representerer effekten av radiointervjuet. Plakatene ble satt opp i begynnelsen av april og hang oppe i et par måneders tid. Det var denne perioden som hadde høyest respons, men det er ikke mulig å si hvor stor del av responsen som skyldtes plakatene, eller om de hadde noen effekt i det hele tatt. Andelen av responsen som skyldtes premieutlysningen var sannsynligvis liten. Kun 33 % av respondentene valgte å oppgi navn og telefonnummer for bli med i trekningen.

Fig. 6 Respons på spørreundersøkelsen i perioden 1.4.2005 til 28.9.2005.

4.2.2     Utvalg

Ut fra problemstillingene (kapittel 0), kan vi definere den teoretiske populasjonen som ”alle de som bruker Bymarka i Trondheim.” Den faktiske populasjonen er de som fikk høre om undersøkelsen. Utvalget skjedde ved selvseleksjon ved at enhetene selv bestemte om de ville gå inn på nettet og svare på undersøkelsen eller ikke.

I overgang fra teoretisk til praktisk populasjon skjer det et frafall. Alle brukerne av Bymarka kan ikke ha fått høre om undersøkelsen. Her kan det også ha skjedd et tilskudd ettersom mange som ikke bruker Bymarka også fikk høre om undersøkelsen. Disse hadde selvfølgelig også mulighet til å svare. Resultatene fra spørsmål 2 om besøkshyppighet tyder på at dette ikke har skjedd i særlig stor grad.

4.2.3     Koding av spørreskjemaet og datalagring

Koding av et spørreskjema innebærer å tilordne hvert enkelt svaralternativ en tallverdi, slik at dataene kan behandles ved hjelp av et statistikkprogram (Jacobsen 2000). Skjemaet med oversikt over kodetallene kalles ei kodebok. (Hellevik 2002) Kodeboka for denne undersøkelsen er vedlagt (Vedlegg 7).

Svarene ble lagret i en egen tabell i databasen med en kolonne for hvert delspørsmål. Hver kolonne fikk et unikt variabelnavn (Vedlegg 7). Hver rad representerte dermed en respondent. Hver rad som ble lagret fikk en unik id i form av en tallverdi som fungerte som primærnøkkel under spørringer i databasen. Ved avkrysningsalternativer fikk hvert alternativ egen kolonne og dataene ble lagret som ”0” for avkrysset og ”1” for ikke avkrysset. Eksempler på dette er spørsmål 1 og spørsmål 5. Hvert delspørsmål ble dermed behandlet som et eget spørsmål med kategoriske svaralternativer med de to kategoriene ”krysset av” og ”ikke krysset av”. Ved spørsmål med mulighet for å velge kun ett alternativ, ble hvert alternativ tilordnet et tall fra 1 til n, der n er antall alternativer. Ved spørsmål med rangordnende svaralternativer, følger vanligvis en naturlig tildeling av kodetall til de ulike svaralternativene (Halvorsen 2003), for eksempel ”5” for ”helt enig”, ”4” for ”delvis enig” osv. Det høyeste kodetallet står da for det mest positive svaralternativet, eventuelt det svaralternativet med høyest verdi og omvendt. For å lette programmeringen av htmlskjemaet, valgte vi å ikke følge dette oppsettet. Kodetallet ble satt fra lavest til høyest i den rekkefølgen svaralternativene ble fremstilt. Ved spørsmål med mulighet for å fylle ut tekst, for eksempel delspørsmålene ”annet”, ble dataene lagret som en tekststreng.

4.2.4     Filtrering av data

Duplikatsvar
Det eksisterer en viss fare for at samme person har svart flere ganger. Grunner til dette kan for eksempel være at en respondent ønsker å fremme sitt syn, sabotasje, eller at vedkommende hadde ekstremt lyst på bokpremien. Vi hadde ingen programfunksjon for å kontrollere dette. Dataene ble i stedet kontrollert i etterkant.

Alle besvarelser der det hadde kommet mer enn et svar fra en IP-adresse ble gått igjennom. For å plukke ut disse tilfellene brukte vi PHP for å kjøre SQL-spørringer (Structured Query Language) (Hansen & Mallhaug 2003) i PostgreSQL-databasen. Ved 37 tilfeller forekom en IP-adresse mer enn én gang. Det var fra to til elleve svar fra samme IP. Vi lagde en tabell for hver av IP-adressene som forekom to eller flere ganger, slik at enhetene lett kunne sammenliknes. Der dupliserte enheter forekom, tok vi vare på den nyeste forekomsten. For å finne mistenkelig like besvarelser, ble følgende kriterier brukt:

  • Oppgitt kjønn, alder, yrke, postnummer, eventuelt navn og telefonnummer
  • Besvarelsenes avstand i tid. Vi antok stor avstand i tid mellom to besvarelser minsker sannsynligheten for at svarene kom fra samme person.
  • Variabler med stor spredning. Vi valgte ut tre variabler for sammenlikning. For å minske sannsynligheten for at svarene var like selv om de kom fra forskjellige personer, valgte vi variablene sp_7, sp_16 og sp_17 fordi disse hadde relativt stor spredning.

Der det ble funnet to enheter hvor disse tre variablene var like, men personalia var ulike eller ikke oppgitt, sjekket vi i tillegg resten av variablene.

Det ble tatt bort enheter fra følgende tabeller med svar fra samme ip.

id

sp_7

sp_16

sp_17

Ip

personalia

_kjonn

personalia

_alder

Personalia

_yrke

personalia

_postnr

483

4

2

3

62.97.175.123

1

46

Snekker

7079

484

4

2

3

62.97.175.123

1

46

Snekker

7079

482

1

1

2

62.97.175.123

2

21

Student

7079

Navn var ikke oppgitt hos noen av enhetene i denne tabellen. Enhet med id 483 ble fjernet.

id

sp_7

sp_16

sp_17

Ip

personalia

_kjonn

personalia

_alder

Personalia

_yrke

personalia

_postnr

442

2

3

4

85.166.218.84

2

42

Controller

7089

441

2

2

5

85.166.218.84

2

42

Controller

7089

Navn, telefonnummer og e-post var like. Her valgte vi å fjerne enheten 442 fordi denne ikke hadde krysset av for noen av alternativene under spørsmål 1, og samtidig hadde krysset av for at hun var på tur i marka 1-3 ganger i uka (Se neste avsnitt).

id

sp_7

sp_16

sp_17

ip

personalia

_kjonn

personalia

_alder

Personalia

_yrke

personalia

_postnr

571

4

2

5

129.241.29.12

1

35

butikkmedarbeider

7052

570

4

2

5

129.241.29.12

1

35

butikkmedarbeider

7052

Navn, telefonnummer og e-post var like. Enhet med id 570 ble fjernet.

Outliers og useriøse svar
Under de fleste av variablene er det ikke grunnlag for å finne fordi spørsmålene har faste svaralternativer. Unntaket er alder, der vi valgt å fjerne enhet med id 178 med oppgitt alder 1 år.

Noen få hadde oppgitt ikke- eksisterende yrker som ”Ja”, ”xxxx” og ”ukjent”. Disse enhetene valgte vi å la stå og sette yrke som ”ukjent” under videre behandling.

Tre enheter med id 293, 442 og 513 hadde under spørsmål 1 om grunner til å ferdes i Bymarka, verken krysset av for noen av alternativene eller oppgitt noe under ”annet”. Disse sjekket vi opp mot spørsmål 2 om besøkshyppighet. Samtlige tre hadde svart at de besøker Bymarka 1 eller flere ganger i uka. Disse tre hadde heller ikke svart på noen av alternativene under spørsmål 5 og spørsmål 6. Enhet med id 442 hadde heller ikke svart på noen av alternativene under spørsmål 10. Vi anså disse svarkombinasjonene for å indikere useriøse svar, og vi valgte å fjerne enhetene.

4.2.5     Andre endringer

Opptelling av ”annet” variabler
I spørsmål med svaralternativ ”annet” var det mulig å krysse av for et av de faste alternativene og samtidig skrive noe i annet-feltet, dette fordi PHP-scriptet for kontroll av dataintegritet ikke hadde noen sjekk for dette. Dette forekom kun i få tilfeller, og vi valgte da kun å ta hensyn til det faste svaralternativet.

I hvert spørsmål med variabelen ”annet”, gikk vi gjennom svarene. Hvis mange hadde svart det samme, telte vi opp svarene og laget nye variabler. I noen tilfeller passet verdien i annet-variabelen inn i en av de faste kategoriene. Enheten ble da flyttet til passende kategori. Dette ble gjort på følgende spørsmål:

Spørsmål 1 – om aktiviteter i Bymarka
39 respondenter hadde svart ”orienteringsløp”. Vi opprettet en variabel sp_1_14 for orienteringsløp. Variabel sp_1_13 ble samtidig satt til ”0” hos disse enhetene. 6 enheter hadde svart ”turorientering”. Vi regnet ikke turorientering som orienteringsløp.

Spørsmål 13 – om hvor folk foretrekker å parkere
19 respondenter hadde svart ”Henriksåsen” eller ”Kumlokket” i annet-feltet. I databehandlingen valgte vi å flytte disse enhetene til kategorien ”Skistua”. I Sti- og løypeplanen (2005) kalles denne parkeringsplassen for ”Skistua nedre”. 84 enheter hadde oppgitt Skistua som foretrukket parkeringsplass, men på dager med høyt besøksantall, er det Henriksåsen fylles opp først (Sverre Hosen pers medd 2005). Ettersom Henriksåsen ikke var med som fast alternativ i spørreskjemaet, er det grunn til å anta at mange av de som egentlig foretrekker Henriksåsen har krysset av på Skistua, da disse ligger ganske nært (se Fig. 3). Vi valgte derfor å flytte enhetene med ”Henriksåsen” under sp_13_annet til kategorien ”Skistua”. 3 enheter hadde svart ”Ferista” under sp_13_annet. Disse flyttet vi til kategorien ”Nedre del av fjellseterveien.” 8 enheter hadde svart ”Storsvingen” under sp_13_annet. Det kan diskuteres om Storsvingen tilhører øvre eller nedre del av fjellseterveien. Vi valgt å flytte disse enhetene til kategorien ”Nedre del av Fjellseterveien”. Dette fordi flere som hadde krysset av for denne kategorien i tillegg hadde skrevet inn ”Storsvingen” i annet-feltet. Dette kunne tyde på at det allerede var enheter som foretrakk å parkere på Storvingen i denne kategorien.

4.2.6     Dataanalyse

Statistisk behandling
Datamaterialet kan ikke sies å være et representativt utvalg for andre enn de som har svart på undersøkelsen. Samplingsmetoden fylte ikke kravene for representativitet. Dermed hadde vi ikke grunnlag for å trekke slutninger om et større univers av enheter, for eksempel Trondheims befolkning, enn de vi hadde data for. Vi unnlot derfor å kjøre statistiske tester av denne typen. Den statiske vurderingen av materialet ble begrenset til ren deskriptiv analyse med frekvenstabeller, diagrammer, histogrammer samt testing av sammenhenger mellom ulike variabler.

Figurene med frekvenstabeller, diagrammer og histogrammer ble generert av et PHP-script som hentet data i PgSql-databasen og skrev ut resultatene i html-tabeller. Linjediagrammer ble laget med statistikkprogrammet SPSS.

Testing av statistiske sammenhenger mellom ulike variabler, ble gjort ved hjelp av toveistabeller og kji-kvadrattest. For å sette opp tabellene og gjøre testene, benyttet vi SPSS.

Andre opptellinger av enheter, for eksempel ”Hvor mange krysset av for fottur og trening og skitur” ble gjort både ved hjelp av PHP/ PgSql og SPSS.

Om spørsmål 18-27: Likert skala
I analysen av svarene fra spørsmål 18 – 27, brukte vi metoden ”Likert skala” (se kapittel 4.1.2) Respondentene ble bedt om å si seg enig eller uenig i følgene påstander om skogskjøtselen i Bymarka:

  • Det er for mange snauhogde flater.
  • Områdene med ungskog er tette og uframkommelige.
  • Det er lite hjulspor etter hogstmaskiner.
  • De snauhogde flatene er for store.
  • Det er for lite gammel skog.
  • Det er for mange skogsbilveier.
  • Stiene er lite ødelagt av skogsdrift.
  • Det er for få lauvtrær.
  • Framkommeligheten er lite påvirket av kvist og bar fra skogsdriften.
  • Den skogbehandlinga som er gjennomført de siste årene har klart redusert rekreasjonsverdien.

Påstandene er hentet fra en undersøkelse fra Institutt for skogfag, NLH om syn på skogtilstand og skogbehandling i Oslomarka (Hoen & Veisten 1994). Dette var for å kunne sammenlikne resultatene fra Bymarka i Trondheim med de fra Oslomarka.

Svarene ble sammenfattet ved å gi poeng til hver av enhetene for hvert av spørsmålene etter hvor positivt de stilte seg skogbehandlingen. Ved påstanden ”Det er lite hjulspor etter hogstmaskiner”, ble enheter med svaret ”Helt uenig” gitt 0 poeng, mens svaret ”Helt enig” gav 4 poeng. For negative påstander som for eksempel ”Det er for mange snauhogde flater”, ble skalaen snudd, slik at ”Helt enig” gav 0 poeng og ”Helt uenig” gav 4 poeng. Poengene ble så summert, slik at vi fikk en additiv indeks for hver enhet. De additive indeksene ble lagret i databasen som en egen variabel, ”skogpoeng” (se kapittel 4.1.2). I resultatdelen er indeksene fremstilt i form av et histogram med poengsum på X-aksen og frekvens på Y-aksen.

Om spørsmål 10: tilretteleggingsoppgaver
Vi brukte en liknende metode (se forrige kapittel) i spørsmål 10 (Vedlegg 7). Her ble respondentene representert for en rekke tilretteleggingsoppgaver, og skulle så krysse av for de oppgavene de mente var for dårlig løst. Det var ingen begrensninger på antall kryss. Hensikten med spørsmålet var å finne hvilke tilretteleggingsoppgaver publikum synes er for dårlig ivaretatt. Spørsmålet kunne også gi et mål på hvor tilfreds folk er generelt. Vi gav hver enhet et poeng for hvert kryss de hadde satt under spørsmål 10. Vi opprettet en ny variabel ”sp_10_samlet” som representerte denne poengsummen. Jo lavere poengsum respondenten fikk, desto mer fornøyd er vedkommende med tilretteleggingen. Høyere poengsum betyr at respondenten er mindre fornøyd.

4.3     Resultater og diskusjon

4.3.1     Hvem har svart?

Respondentenes gjennomsnittsalder var 39,7 år. Standardavviket var 13,5. Fig. 7 viser respondentenes aldersfordeling. Mellom 20 og 65 år er fordelingen relativt jevn.

Fig. 7Respondentenes aldersfordeling.

Tabell 7 viser kjønnsfordelingen blant respondentene. Det er overvekt av mannlige respondenter.

Tabell 7 Respondentenes kjønnsfordeling

 

Frekvens

Prosent

Mann

381

68

Kvinne

179

32

SUM

560

100

Tabell 8 viser respondentenes geografiske fordeling i Trondheim kommune. ”Vest” er områdene vest for Nidelva og ”Øst” er områdene øst for Nidelva. Midtbyen er halvøya mellom Ila og Nidelva. Respondentene er jevnt fordelt mellom øst og vest i byen. Bosted ser ikke ut til å ha innvirkning på hvorvidt folk svarte eller ikke.

Tabell 8 Geografisk fordeling og antall svar

Område

Svar: antall/ prosent

Befolkning  i Trondheim 2002

(Trondheim kommune 2002b)

Midtbyen

16

2 %

3147

2 %

Øst

282

50 %

79860

53 %

Vest

230

41 %

67856

45 %

Annet / ukjent

32

6 %

373

0 %

SUM

560

99 %

151236

100 %

Respondentene ble ikke spurt om utdanning, men ble bedt om å oppgi yrke. Et stort flertall av respondentene har et yrke som krever høyere utdanning.

Fig. 9 viser at det stort sett var aktive brukere av Bymarka som svarte på undersøkelsen.

4.3.2     Aktiviteter som utøves

Fig. 8 viser hvilke aktiviteter som ble oppgitt som grunn til å besøke Bymarka. Det var mulig å krysse av maksimalt tre alternativer. De mest vanlige aktivitetene var fotturer og skiturer. Henholdsvis 68 % og 82 % har oppgav at de utøvde disse aktivitetene. 57 % oppgav at de utøvde begge aktivitetene. Sykling var også en vanlig aktivitet. 27 % oppgav sykling og/ eller terrengsykling som aktivitet. 54 % oppgav trening som grunn til å ferdes i Bymarka (Fig. 8). De aller fleste oppgav trening i kombinasjon med en annen aktivitet. 56 % av de som gikk på skitur oppgav også at de trente i Bymarka. 57 % av de som drev med terrengsykling oppgav også trening.

Alternativ

Frekvens

Totalt antall

Prosent

0 %

Stolpediagram

100 %

Fottur

382

560

68

 

 

Trening

305

560

54

 

 

Skitur

461

560

82

 

 

Sopp/ bærsanking

49

560

9

 

 

Fisking

9

560

2

 

 

Fotografering

25

560

4

 

 

Sykling

86

560

15

 

 

Terrengsykling

71

560

13

 

 

Riding

3

560

1

 

 

Snowboard

0

560

0

 

 

Alpint

8

560

1

 

 

Aking

0

560

0

 

 

Annet

38

560

7

 

 

Orientering

39

560

7

 

 

Fig. 8 Aktiviteter som ble utøvd i Bymarka.

Diskusjon
Resultatene fra undersøkelsen skiller seg på enkelte punkter fra en undersøkelse av Mestvedt (1984). Mestvedts resultater viste at 90 % gikk på fottur, 33 % trente, 77 % gikk på skitur og bare noen få syklet i Bymarka. Drøyt 1 % oppgav fisking som en aktivitet. Det kunne i denne undersøkelsen også krysses av for maks tre alternativer.

I Østlandsforsknings rapport nr. 02\2000, ”Norsk friluftsliv på randen av modernisering” ble folks friluftsaktiviteter i Trøndelag kartlagt. Der oppgav 75 % fottur, 65 % skitur, 40 % sykkeltur. Trening var ikke en kategori, men 35 % oppgav løping\ jogging. I tillegg må det regnes med at en del utøvere av andre aktiviteter også trener. 65 % oppgav at de drev med bær/ soppsanking. 55 % oppgav fisking som friluftsaktivitet (Vorkinn, Vittersø & Riese 2000). Undersøkelsen gjelder for hele Trøndelag og ikke bare for Bymarka. Resultatene kan derfor ikke sammenlignes direkte.

En undersøkelse fra Statistisk sentralbyrå (2004) tok blant annet for seg nordmenns friluftsvaner. Undersøkelsen fant at andelen nordmenn som hadde deltatt i ulike aktiviteter de siste 12 månedene var: 80 % spasertur, 48 % skitur, ca. 41 % sykkeltur og ca 42 % på bær/ sopptur. Ca. 45 % hadde vært på fisketur (SSB 2004).

Årsaker til forskjeller mellom denne og de andre undersøkelsene kan være at de ble utført til årstider. Det er heller ikke oppsiktsvekkende at bruken av Bymarka skjer på en annen måte enn for nordmenn og trøndere generelt. Bymarka har spesielle geografiske egenskaper og spesiell tilrettelegging. Terrenget er svært varierende og kupert og tilretteleggingsgraden er høy. Undersøkelsene fra Statistisk sentralbyrå og Østlandsforskning gjelder aktiviteter som er blitt utført siste år og ikke de tre mest utførte aktiviteter som i denne undersøkelsen. Noen forskjeller og utviklingstrekk er allikevel verdt å merke seg.

Våre resultater viser at bare 2 % av respondentene har oppgitt fisking som en vanlig grunn til at de er i Bymarka. Det kan være at denne gruppen ikke har blitt representert godt nok i undersøkelsen eller at fisking ikke er av de tre vanligste grunnene til at folk er i Bymarka. Men siden 44 % av norske statsborgere og 55 % av befolkningen i Trøndelag oppgav at de har vært på fisketur det siste året, er dette en tankevekker. Bymarkas vann og vassdrag brukes ikke mye til fisking. Mange reiser nok til andre steder enn Bymarka for å fiske. Dette kan være fordi vannene er lite attraktive som fiskevann eller fordi brukerne ikke er klar over mulighetene. Fisking er også forbudt i noen drikkevannskilder i Bymarka. I følge Markaplanen, er det stort behov for kultivering av vann i kommunen (Trondheim kommune 2002a).

Bilde 8 Kvistingen, innerst i Bymarka. Byneset fjellstyre gjennomførte kultiverings-tiltak for å bedre fisket.
Foto: Anders Pagander

Resultatene våre viser at ”moderne” friluftsliv som terrengsykling, har økt mye i forhold til Mestvedts undersøkelse. Dette er i tråd med markaplanens forventninger, og tas hensyn til i Sti- og løypeplanen på grunn av konflikter med andre brukergrupper. Sykling er mer vanlig i befolkningen generelt, men dette er trolig på grunn av Bymarkas beliggenhet, topografi og veisystem. Andre steder i Trondheim skjer nok syklingen stort sett på veier.

Bær og soppturer er også vanligere i befolkningen ellers enn blant respondentene. Siden Bymarka sannsynligvis ikke er dårligere med hensyn til sopp- og bærsanking enn resten av landet, kan dette tyde på at gruppen ”sopp- og bærplukkere” ikke har blitt representert godt nok i undersøkelsen eller at det ikke er en av de tre vanligste grunnene til at folk benytter marka. Det er også mulig at det ikke er nok bær til alle som ønsker å plukke.

Svært få har krysset av for snowboard og alpint tiltross for at det finnes 3 alpinbakker og 1. freestyleanlegg i Bymarka (kapittel 2.3). Riding og aking er heller ikke oppgitt av mange i undersøkelsen. Det er derfor sannsynlig at vi ikke har fanget opp disse gruppene med vår undersøkelsesmetode. Dette kan være fordi enkelte aktiviteter er sesongpreget eller ikke er en av de tre viktigst grunnene til at folk oppsøker Bymarka.

4.3.3     Besøkshyppighet

55 % av de som svarte gikk på tur i Bymarka en eller flere ganger i uka (Fig. 9). 88 % av de som svarte gikk på tur en eller flere ganger i måneden.

Alternativ

Frekvens

Prosent

0 %

Histogram

100 %

Modus

1 eller flere ganger i uka

308

55

 

 

X

1-3 ganger i måneden

186

33

 

 

 

Noen ganger i året

59

11

 

 

 

2 eller færre ganger i året

7

1

 

 

 

SUM

560

100

 

 

Fig. 9 Hvor ofte respondentene brukte Bymarka.

Diskusjon
Andreassens undersøkelse fra Trondheim Bymark viste at 58 % gikk på ski, 38 % gikk på fottur og 45 % løp minst en gang i uka (Andreassen 1982). Andre aktiviteter var ikke med, så tallene kan ikke sammenlignes direkte med våre resultater.

En undersøkelse fra Statistisk sentralbyrå (2004) viste at 66 % av den norske befolkningen driver med fysisk aktivitet eller mosjonering en eller flere ganger i uka. I undersøkelsen var folk i urbane strøk mer aktive enn folk på bygda og aktivitetsnivå varierte også med alder. Færre eldre over 67 år trente mer enn en gang i uka og flere eldre over 67 år mosjonerte aldri. Av steder hvor fysisk aktivitet blir utført ble større utmarksarealer brukt mest. 80 % av de som bodde nærmere enn 25 km fra et større utmarkareal benyttet seg av dette 33 ganger pr. år i gjennomsnitt (SSB 2004).

Våre resultater stemmer med det som tidligere er funnet av Andreassen (1982). Hans tall var noe lavere, men alle brukergrupper var ikke med. I forhold til SSB’s undersøkelse, stemmer også resultatene godt. En stor del av befolkningen benytter seg av større utmarksarealer ved fysisk aktivitet, og de brukes mye. Dette ser ut til å stemme også for Bymarka.

Tallene er nok ikke et gjennomsnitt av kommunens befolkning. Folk som er aktive og engasjerte i Bymarka er nok overrepresentert i undersøkelsen. Videre er det mulig at folk vil vise at de er ”flinke” og oppgir derfor et for høyt antall besøk.

4.3.4     Turens lengde

Fig. 10 viser hvor lenge de som svarte gikk på tur på hverdager og fridager. Gjennomsnittelig varighet for turer på hverdager er 1,2 timer med standardavvik på 0,9. Medianen er 1. Modus er 1. Maks oppgitt turvarighet på hverdager er 8 timer. 98 % oppgav turvarighet fra 1 til 3 timer på hverdager. Gjennomsnittet for turens varighet på fridager er 3,5 timer med standardavvik på 2,6. Medianen her er 3. Modus er 3. Maksimal turvarighet på fridager er 24 timer. 9 enheter (0,02 %) oppgav turvarighet > 10 timer. Dette dreier seg sannsynligvis om overnattingsturer.

Fig. 10 Turens lengde i timer på hverdager og fridager.

Diskusjon
Undersøkelsen av Statistisk sentralbyrå (2004) viste at aktive friluftslivsutøvere og idrettsutøvere i år 2000 i gjennomsnitt brukte 1 time og 40 minutter pr. dag på aktiviteten. For alle personer i Norge mellom 16 og 74 år var antall minutter i gjennomsnitt 26 pr. ukedag og 44 pr. helgedag.  Sammenlagt blir dette 2 timer og 10 minutter i uka og 1 time og 28 minutter i helga. Sammenlagt blir det altså brukt mer tid på hverdager enn i løpet av helgen. Utviklingen har gått fra mest aktivitet i helger til mest aktivitet i ukedagene fra 1970 til 2000.

Respondentene i undersøkelsen vår kan ikke beskrives på samme måte siden vi ikke har et utvalg av den norske befolkningen, men et utvalg av aktive brukere i Bymarka. Det er tydelig at turene er lengre i helgene enn i ukedagene for Bymarka. Det er allikevel mulig at det til sammen brukes mer tid på ukedager enn i helger i Bymarka, hvis det gåes flere turer i uka enn i helgene.

4.3.5     Hvor folk ferdes

Fig. 11 viser hvilke områder i Bymarka folk brukte. Skogen og fjellskogen er de områdene som ble brukt mest. 

Alternativ

Frekvens

Prosent

0 %

Histogram

100 %

Modus

Skogen i kanten av Bymarka

233

42

 

 

 

Fjellskogen

248

44

 

 

X

Fjellet

79

14

 

 

 

SUM

560

100

 

 

Fig. 11 Hvilke områder i Bymarka respondentene brukte.

Fig. 12 og Fig. 13 viser hva slags infrastruktur i form av stier og veier folk benyttet henholdsvis om sommeren og om vinteren. Om sommeren var merkede og umerkede stier mest populære. Mange av de som svarte på undersøkelsen gikk også utenom stier og løyper. Fig. 13 viser som ventet at det på vinteren var mest populært å bevege seg i preparerte skiløyper. Færre benyttet seg av upreparerte løyper eller gikk utenom løypene om vinteren. Svært få oppgav at de gikk fottur på vinteren.

Alternativ

Frekvens

Totalt antall

Prosent

0 %

Stolpediagram

100 %

På bilveg

32

560

6

 

 

På brede stier (traktorveier)

171

560

31

 

 

På merkede stier

419

560

75

 

 

På umerkede stier

333

560

59

 

 

Utenfor veier og stier

236

560

42

 

 

Annet

19

560

3

 

 

Fig. 12 Hvilke typer infrastruktur respondentene brukte om sommeren.


Alternativ

Frekvens

Totalt antall

Prosent

0 %

Stolpediagram

100 %

I lysløyper

248

560

44

 

 

I preparerte løyper

518

560

93

 

 

I upreparerte løyper

156

560

28

 

 

Utenfor løyper

65

560

12

 

 

Til fots i preparerte løyper

17

560

3

 

 

Til fots på vinterbrøyta veier

32

560

6

 

 

Annet

14

560

3

 

 

Fig. 13 Hvilke typer infrastruktur respondentene brukte om vinteren.

Diskusjon
Kji-kvadrattest viser sammenheng mellom hvilke områder som brukes og turens varighet.

Skogsområdene i kanten av Bymarka brukes mest på de kortere turene, mens fjellskogen og fjellet brukes på turer med lengre varighet. Dette er naturlig i og med at fjellet og fjellskogen ligger lenger inn i marka, og tar lenger tid å nå fra de mest brukte innfallsportene. Siden det er flest korte turer i Bymarka (Fig. 10) og fjellet representerer det minste området kan disse omstendighetene samlet være årsaken til fordelingen i Fig. 11.

Mestvedt (1984) fant at folk benyttet seg mest av merkede stier (73 %), deretter umerkede stier (55 %), utenfor stier (43 %), brede stier (35 %) og bilveier (4 %) om sommeren. Om vinteren fant han at 85 % benyttet seg av preparerte løyper, deretter fulgte lysløyper (49 %), upreparerte løyper (30 %) og ferdsel utenfor løyper (17 %).

Brukernes ferdselmønster har ikke endret seg nevneverdig på de drøye 20 årene som har gått. Den største økningen har bruken av preparerte løyper med 8 %. Det var også tilfellet i Mestvedts undersøkelse sammenlignet med tidligere undersøkelser. Han begrunnet dette med at flere går på spinklere treningsutstyr enn tidligere. Denne forklaringen kan også stemme for økningen fra 1984 – 2005.  At resultatene stemmer så godt overens styrker vår nettbaserte undersøkelses troverdighet ved at vi har fanget opp like bruksmåter som Mestvedt (1984)

Det kan stilles spørsmålstegn ved gyldigheten til svarene gitt til disse spørsmålene fordi tellinger har vist at flere benytter seg av brede stier og veier enn det som oppgis i spørreundersøkelser. Ved vurderingen av resultatene må dette tas med (Mestvedt 1984).

4.3.6     Syn på tilrettelegging for friluftsliv

I følge Fig. 14 er de som har svart på spørreundersøkelsen fornøyd med tilretteleggingen for sine aktiviteter i Bymarka. En forsvinnende liten andel oppgav at de var dårlig eller svært dårlig fornøyd med tilretteleggingen, mens 87 % var godt eller svært godt fornøyd. Fig. 15 viser at folk flest også var fornøyd med graden av tilrettelegging. 28 % mente at det var for mye tilrettelegging, mens en forsvinnende liten andel villle ha mer tilrettelegging.

Alternativ

Frekvens

Prosent

0 %

Histogram

100 %

Modus

Svært godt

194

35

 

 

 

Godt

293

52

 

 

X

Verken godt eller dårlig

65

12

 

 

 

Dårlig

6

1

 

 

 

Svært dårlig

2

0

 

 

 

SUM

560

100

 

 

Fig. 14 Respondentenes mening om tilrettelegging i forhold til sine aktiviteter.

Alternativ

Frekvens

Prosent

0 %

Histogram

100 %

Modus

Altfor liten

7

1

 

 

 

Liten

25

4

 

 

 

Passe

370

66

 

 

X

Stor

137

24

 

 

 

Altfor stor

21

4

 

 

 

SUM

560

99

 

 

Fig. 15 Respondentenes mening om graden av tilrettelegging i Bymarka.

Fig. 16 viser hvilke tilretteleggingsoppgaver folk mente var for dårlig løst i Bymarka etter hva respondentene har svart under spørsmål 10 om tilrettelegging: ”Hvilke oppgaver mener du er for dårlig løst i Bymarka” (Vedlegg 7) De tingene som utmerket seg som dårlig løst, var karttavler og skilting og merking av stier og løyper. 36 % mente stier og løyper var for dårlig skiltet. En annen oppgave som utmerket seg som for dårlig løst, var søppelhåndtering og søppelrydding. 22 % mente denne oppgaven var løst for dårlig. 25 % var ikke fornøyd med parkeringsløsningene. Parkering omtales i kapittel 4.3.7.


Alternativ

Frekvens

Totalt antall

Prosent

0 %

Stolpediagram

100 %

Atkomsten fram til marka med veier og gangstier

56

560

10

 

 

Opplysningstavler med kart

124

560

22

 

 

Stier og veier i marka

18

560

3

 

 

Skilting og merking av stier, veier og løyper

200

560

36

 

 

Rydding av stier og løyper

33

560

6

 

 

Bevertningssteder

13

560

2

 

 

Hvilebenker

33

560

6

 

 

Rasteplasser med ildsted

70

560

13

 

 

Søppeldunker, søppelrydding

118

560

21

 

 

Sanitæranlegg

59

560

11

 

 

Sommervedlikehold av stier

48

560

9

 

 

Teltplasser

40

560

7

 

 

Fiskemuligheter

43

560

8

 

 

Preparering av skiløyper

39

560

7

 

 

Badeplasser

52

560

9

 

 

Lysløyper

32

560

6

 

 

Parkering

142

560

25

 

 

Annet

54

560

10

 

 

Fig. 16 Tilretteleggingsoppgaver respondentene mente var for dårlig løst i Bymarka.

Fig. 17 viser fordelingen av antall kryss for fordårlig løste tilretteleggingsoppgaver i spørsmål 10 (se kapittel 4.2.5), jamfør Fig. 16. 15 % mente at ingen av oppgavene var for dårlig løst. 86 % har krysset av for 3 eller færre av de til sammen 18 alternativene. Gjennomsnittelig antall kryss er 2. Det ser altså ut til at det store flertallet av respondentene mente at de aller fleste tilretteleggingsoppgavene var godt ivaretatt. Dette stemmer overens med svarene fra spørsmål 8 (Fig. 14) og spørsmål 9 (Fig. 15) om tilrettelegging.

Fig. 17 Antall tilretteleggingsoppgaver respondentene mente var for dårlig løst

Diskusjon
Undersøkelsen viser ingen sammenhenger mellom aktivitet og syn på tilrettelegging. Dette er sannsynligvis fordi så få er misfornøyde med tilretteleggingen og graden av tilrettelegging. Problemstilling 1, der vi ønsket å se på forskjellige brukergruppers syn på tilrettelegging, må derfor diskuteres generelt for alle brukergruppene.

I Mestvedt (1984) undersøkelse mente 21 % at det var for få umerkede stier. 32 % syntes det var for få merkede stier. I følge våre resultater mener mange fortsatt at skiltingen og merkingen er for dårlig, mens svært få mener det er for lite stier og veier i marka.

I den kvalitative delen fant vi at informantene mente det var godt nok tilrettelagt i Bymarka. Det som ble nevnt som for dårlig løst var vedlikehold av eksisterende stinettet og skilting. I tillegg nevnte en av informantene at det var viktig med et variert løypenett med store og små løyper. Flere bydeler manglet også gode, fullstendige turdrag ut til Bymarka. Det er nevnt flere steder i markaplanen at etablering av turdrag skal prioriteres og at nærturfriluftslivet gjennom dette skal styrkes.

Sti- og løypeplanen og markaplanen beskriver også tilretteleggingen av stier og løyper som god. Det er allikevel planlagt 64 km nye sommerstier og 58 km lys- og skiløyper i Bymarka.

Resultatene fra denne undersøkelsen bekrefter at Bymarka er godt tilrettelagt. På generelle spørsmål om tilrettelegging er det få som er misfornøyde. Fig. 15 viser at det heller er flere som synes tilretteleggingsgraden er for stor. Dette betyr at kommunen kanskje bør være forsiktig med nyetablering av stier og løyper i Bymarka. Nye stier eller løyper bør i så fall komme på forvaltningsgrunnlag som for eksempel av et ønske om å flytte eller kanalisere ferdsel fra et område til et annet. Ved prioritering bør heller andre tiltak som skilting, merking, parkering, infotavler og søppeldunker prioriteres. Dette er tiltak som flest respondenter konkret var misfornøyde med (Fig. 16). I tillegg finnes det andre tilretteleggingstiltak som ikke er med i Fig. 16. Vedlikehold av eksisterende stinett og opparbeiding av gode turdrag er tiltak som ble nevnt av informantene i den kvalitative delen. (Kapittel 3.3) Disse tiltakene bør også prioriteres framfor nyetablering av stier og løyper i selve Bymarka.  

4.3.7     Atkomst og parkeringsmuligheter, generelt

Fig. 18 viser hvilke transportmåte folk brukte for å komme seg til Bymarka.

Alternativ

Frekvens

Totalt antall

Prosent

0 %

Stolpediagram

100 %

Går hjemmefra

245

560

44

 

 

Med bil

423

560

76

 

 

Buss eller trikk

87

560

16

 

 

Sykler

230

560

41

 

 

Rider

2

560

0

 

 

Fig. 18 Hvordan respondentene kom seg til Bymarka.

Diskusjon
Dette er ikke et mål på hvilket transportmiddel som er vanligst, men hvilket flest bruker. Det kan hende at noen går hjemmefra 3 ganger i uka, men kjører bil annenhver uke. De vil da ha krysset av for begge, selv om de vanligvis går.

4.3.8     Kollektivtilbud

16 % benyttet buss eller trikk for komme til Bymarka (Fig. 18). Fig. 19 viser folks mening om tilbudet av kollektivtransport i Bymarka. 49 % hadde ingen mening om kollektivtilbudet i Bymarka. Av de som hadde en mening, var omtrent halvparten fornøyd med tilbudet, og halvparten misfornøyd. Av de som brukte kollektivtransport, var det kun 2 % som ikke hadde noen mening om tilbudet (Fig. 20). Den store andelen som ikke mente noe om kollektivtilbudet, består altså av de som ikke benyttet seg av denne transportmåten for å komme til Bymarka (Fig. 18). Av de som benyttet kollektivtransport, var omtrent halvparten fornøyd og halvparten misfornøyd.

Alternativ

Frekvens

Prosent

0 %

Histogram

100 %

Modus

Fornøyd

59

11

 

 

 

Litt fornøyd

78

14

 

 

 

Ingen mening

272

49

 

 

X

Litt misfornøyd

73

13

 

 

 

Misfornøyd

78

14

 

 

 

SUM

560

101

 

 

Fig. 19 Respondentenes mening om kollektivtilbudet i Bymarka.

Alternativ

Frekvens

Prosent

0 %

Histogram

100 %

Modus

Fornøyd

15

17

 

 

 

Litt fornøyd

31

36

 

 

X

Ingen mening

2

2

 

 

 

Litt misfornøyd

22

25

 

 

 

Misfornøyd

17

20

 

 

 

SUM

87

100

 

 

Fig. 20 Kollektivbrukernes mening om kollektivtilbudet.

Diskusjon
Informantene i den kvalitative undersøkelsen var uenige om busstilbudet var godt. Dette gjaldt også for respondentene i den kvantitative delen. I tillegg var det en stor gruppe som ikke hadde noen mening og som oppgav at de ikke benyttet kollektivtransport.

Denne kvantitative undersøkelsen kan ikke si noe om hvorfor respondentene er misfornøyde. Markaplanen og den kvalitative delen gir allikevel grunnlag for å si noe om årsakene. Skiklubbens representant mente at busstilbudet opp til Skistua var spesielt dårlig. Dette er sannsynligvis en viktig årsak til misnøyen. En annen grunnen, kan være at disse har fått for dårlig informasjon om det eksisterende tilbudet. Dette er også nevnt som et tiltak markaforvaltningen bør utbedre gjennom Sti- og løypeplanen. Busstilbudet i boligområdene i kanten av Bymarka er i følge informantene og Sti- og løypeplanen godt, så her er det eventuelt informasjon og tilrettelegging fra holdeplasser som er for dårlig. Det er også mulig å ta trikk fra byen opp til Lian.

Bilde 9 Gråkallbanen går fra Midtbyen opp til Lian som er et fint turutgangspunkt.
Foto: Rolf T. Wold.

Viktige bussruter er tegnet inn på Fig. 3. Stort sett går disse til områder i kanten av Bymarka. Busstilbudet opp Fjellseterveien til Skistua består i perioden januar til medio april av 8 – 9 avganger pr. helgedag og to avganger pr. ukedag. Ellers i året er antallet avganger 3 på lørdager, 6 på søndager og to pr. hverdag. I tillegg er det satt opp en egen skibuss fra Heimdal til Gråkallen skisenter to kvelder i uka når skisenteret er åpent (Team Trafikk 2006).

Mange som ikke bruker kollektivtransport til Bymarka har sannsynligvis månedskort i Team Trafikk. Det ligger her et stort potensial for økt bruk av kollektivtilbudet. Med økt tilrettelegging fra holdeplasser og god informasjon om tilbudet bør dette potensialet kunne utnyttes bedre både av de med og uten månedskort.

4.3.9     Parkering/ valg av utgangspunkt for turen

Fig. 21 viser hvilke forhold folk vektla når de velger utgangspunkt for turene. De viktigste årsakene for valg av turutgangspunkt var enkel atkomst og tilgang til et passe kupert og variert terreng.

Alternativ

Frekvens

Prosent

0 %

Histogram

100 %

Modus

Enkel atkomst

159

28

 

 

 

Skogen i området er tiltalende

90

16

 

 

 

Gode parkeringsmuligheter

106

19

 

 

 

Passe kupert og variert terreng

165

29

 

 

X

Serveringssteder

10

2

 

 

 

Annet

30

5

 

 

 

SUM

560

99

 

 

Fig. 21 Hva respondentene vektla når de valgte turutgangspunkt.

Fig. 22 gir en oversikt over hvor folk foretrakk å parkere. Siden ikke alle kjørte bil, er summen av enheter 423, ikke 560 som er totalt antall enheter i datamaterialet. Kategorien ”Skistua” inkluderer både ”Skistua” og ”Skistua nedre” (se kapittel 4.2.4 og Fig. 3). Vi kan slå sammen Fjellsætra og de to parkeringsplassene ved Skistua til kategorien ”Øvre del av fjellseterveien”. Nesten halvparten av de som svarte på undersøkelsen foretrakk å parkere her. Utover dette var Granåsen og nedre del av Fjellseterveien de mest populære plassene å parkere. Under ”Annet” svarte 10 respondenter ”Studenterhytta” og 8 ”Kobberdammen” eller ”Tømmerdalen”. 12 stykker svarte at de varierte mellom de ulike plassene. Hvis alle som foretrakk å parkere opp Fjellseterveien slås sammen blir dette 68 % av respondentene.

Alternativ

Frekvens

Prosent

0 %

Histogram

100 %

Modus

Fjellsætra

106

25

 

 

 

Granåsen

50

12

 

 

 

Lian- / Haukvatnområdet

21

5

 

 

 

Nedre del av Fjellseterveien

68

16

 

 

 

Nilsbyen

14

3

 

 

 

Skistua

103

24

 

 

 

Skogly

12

3

 

 

 

Annet

49

12

 

 

 

SUM

423

100

 

 

Fig. 22 Hvor respondentene foretrakk å parkere.

Fig. 23 viser hvor lett folk mente det var å få parkeringsplass der de ønsket. 23 % syntes det var vanskelig, mens 45 % mente det var lett.

Alternativ

Frekvens

Prosent

0 %

Histogram

100 %

Modus

Svært vanskelig

18

4

 

 

 

Vanskelig

82

19

 

 

 

Verken lett eller vanskelig

133

31

 

 

 

Lett

154

36

 

 

X

Svært lett

36

9

 

 

 

SUM

423

99

 

 

Fig. 23 Hvordan lett det var å finne parkeringsplass.

Diskusjon
En tidligere undersøkelse av Hoen og Veisten (1994) tok for seg samme spørsmål i Oslomarka. Undersøkelsen ble utført i 1992 og 1993, men resultatene fra 1992 egner seg best til sammenligning siden respondentene i 1993 hadde mulighet til å krysse av for flere alternativer. Den største forskjellen mellom undersøkelsene er at 49 % av respondentene i Oslomarka satte enkel atkomst høyest, 1 % parkering og 10 % passe kupert og variert terreng (Hoen & Veisten 1994). Årsakene til disse forskjellene kan være at det stort sett er enklere atkomst i Bymarka enn i Oslomarka på grunn av større problemer med mye biltrafikk og mye folk i Oslo. Parkeringsmulighetene kan allikevel være bedre i Oslomarka. Forskjellen angående terrenget er sannsynligvis fordi terrenget i Oslomarka er mindre kupert og mer likt enn i Bymarka. Som nevnt i kapittel 2.1, er Bymarka svært variert når det gjelder topografi. Terrenget betyr derfor mer for brukerne når de velger utgangspunkt. Tiltalende skog er like viktig for respondentene i Oslomarka som i Bymarka. En annen årsak til forskjellene kan være ulikt undersøkelsesopplegg.

Resultatene fra den kvalitative delen viste at informantene var uenige om parkeringsmuligheter i Bymarka var gode nok. Uenigheten var størst angående parkeringsmulighetene i Fjellseterveien. Resultatene i Fig. 22 viser at de fleste respondentene i undersøkelsen foretrakk å parkere nettopp langs Fjellseterveien. Det kan derfor tyde på at enkelte av informantenes syn kommer i konflikt med brukernes preferanser rundt parkering opp Fjellseterveien (kapittel 3.3.4)

Det er i enkelte travle utfartshelger ikke nok parkeringsplasser på de øvre delene av Fjellseterveien. Det er heller ikke et ønske fra kommunens side da mer trafikk opp i de øvre delene av Bymarka vil føre til en større miljøbelastning gjennom økt biltrafikk og økt slitasje på de sårbare områdene øverst i Bymarka. Parkeringsmulighetene ellers i Bymarka anses av kommunen som gode (Trondheim kommune 2002a).

Begrensing av parkeringsmulighetene kan være et godt virkemiddel for å begrense trafikken til områder som er sårbare for ferdsel. Hvis det er et mål for kommunen å redusere biltrafikken opp Fjellseterveien, bør antallet parkeringsplasser derfor reduseres.

Når parkeringsplasser skal etableres, kan det være lurt å samordne parkeringsplasser med skoler, barnehager eller idrettsanlegg. Det unngås da å bygge ut nye områder og plassene kan brukes til idretts- og friluftslivsarrangementer. Parkeringsplassene bør utformes på en måte som gjør dem enkle å bruke og pene å se på (Direktoratet for naturforvaltning 2003).

Problemstilling nummer 2 kan delvis besvares ut i fra Fig. 23. De fleste som kjørte til Bymarka var fornøyde med adgangen til parkeringsplasser. Det var allikevel en del som mente det var vanskelig. Undersøkelsen gir ikke svar på hvorfor, men årsaker til dette kan være at det i enkelte perioder er for få parkeringsplasser, mangel på parkeringsplasser i enkelte områder eller at plasseringen er slik at de er vanskelige å bruke som turutgangspunkt. Noen av parkeringsplassene kan det også være vanskelig å finne fram til. Løsningen på problemet trenger ikke nødvendigvis være å bygge nye plasser. Det kan være at problemene kan løses ved bedre informasjon om alle parkeringsmulighetene som finnes i Bymarka. Bedre kollektivtilbud kan også redusere parkeringsbehovet.

4.3.10     Biltrafikk til Skistua

63 % mente at Skistua bør være et sted der hvor turen kan starte (Fig. 24). 65 % mente Skistua bør fungere som turmål (Fig. 25). 43 % av respondentene sa seg helt eller delvis enig i begge påstander. Fig. 26 viser folks holdninger til påstanden ”Det bør være restriksjoner på biltrafikken ved Skistua.” 43 % var helt eller delvis enig i påstanden og 43 % var helt eller delvis mot.

Alternativ

Frekvens

Prosent

0 %

Histogram

100 %

Modus

Helt enig

238

43

 

 

X

Delvis enig

114

20

 

 

 

Verken enig eller uenig

86

15

 

 

 

Delvis uenig

70

13

 

 

 

Helt uenig

52

9

 

 

 

SUM

560

100

 

 

Fig. 24 Respondentenes holdning til påstanden ”Skistua bør være et sted der man kan starte turen.”

Alternativ

Frekvens

Prosent

0 %

Histogram

100 %

Modus

Helt enig

209

37

 

 

X

Delvis enig

155

28

 

 

 

Verken enig eller uenig

122

22

 

 

 

Delvis uenig

54

10

 

 

 

Helt uenig

20

4

 

 

 

SUM

560

101

 

 

Fig. 25 Respondentenes holdning til påstanden ”Skistua bør fungere som et turmål.”

Alternativ

Frekvens

Prosent

0 %

Histogram

100 %

Modus

Helt enig

114

20

 

 

 

Delvis enig

131

23

 

 

 

Verken enig eller uenig

73

13

 

 

 

Delvis uenig

107

19

 

 

 

Helt uenig

135

24

 

 

X

SUM

560

99

 

 

Fig. 26 Respondentenes holdning til påstanden ”Det bør være restriksjoner på biltrafikken ved Skistua.”

Diskusjon
Informantene i den kvalitative delen hadde ulike meninger omkring parkering ved Skistua. Det var en uenighet omkring Skistuas rolle i Bymarka. Noen mente det ikke burde være parkeringsplasser der, mens andre mente det burde være det (kapittel 3.3.4)

Med resultatene fremstilt i Fig. 24, - Fig. 26 håpet vi å finne svaret på hva brukerne ønsker med Skistua. Ved spørsmål 15 og 16 (Fig. 24 og Fig. 25) ønsket vi å se om det var et flertall som ønsket å bruke Skistua som et turutgangspunkt eller et turmål. I og med at så mange av de samme respondentene ønsker begge deler, blir det ikke mulig å trekke noen annen konklusjon enn at respondentene ønsker å bruke Skistua både som et turutgangspunkt og et turmål.

I spørsmålet om det bør være restriksjoner på biltrafikken ved Skistua var respondentene delt på midten (Fig. 26). En konklusjon her er at det er stor spredning blant respondentene og at de har delte meninger omkring temaet.

I og med at respondentene var så uenige kan en løsning være å forsøke å utvikle Skistua som både turmål og turutgangspunkt. En mulighet kan være å flytte veien og parkeringen fra vestsida av Skistua til østsida hvis forholdene tillater det. Eventuelt kan bare veien flyttes. Hvis skiløypene som i dag kommer inn fra vestsida vil ikke brukerne bli berørt av biltrafikken i like stor grad.

4.3.11     Holdninger til skogskjøtselen

Figurene Fig. 27 til Fig. 36 viser folks holdning til en samling fremsatte påstander angående skogskjøtselen i Bymarka. Felles for alle spørsmålene, er at mange verken sa seg enig eller uenig i påstandene. Kategorien ”Verken enig eller uenig” er modus for alle påstander unntatt denne: ”Framkommeligheten er lite påvirket av kvist og bar fra skogsdriften” (Fig. 35).

Alternativ

Frekvens

Prosent

0 %

Histogram

100 %

Modus

Helt enig

96

17

 

 

 

Delvis enig

146

26

 

 

 

Verken enig eller uenig

160

29

 

 

X

Delvis uenig

96

17

 

 

 

Helt uenig

62

11

 

 

 

SUM

560

100

 

 

Fig. 27 Svar på påstanden ”Det er for mange snauhogde flater”.

Alternativ

Frekvens

Prosent

0 %

Histogram

100 %

Modus

Helt enig

42

8

 

 

 

Delvis enig

171

31

 

 

 

Verken enig eller uenig

206

37

 

 

X

Delvis uenig

91

16

 

 

 

Helt uenig

50

9

 

 

 

SUM

560

101

 

 

Fig. 28 Svar på påstanden ”Områdene med ungskog er tette og ufremkommelige”.

Alternativ

Frekvens

Prosent

0 %

Histogram

100 %

Modus

Helt enig

80

14

 

 

 

Delvis enig

166

30

 

 

X

Verken enig eller uenig

140

25

 

 

 

Delvis uenig

128

23

 

 

 

Helt uenig

46

8

 

 

 

SUM

560

100

 

 

Fig. 29 Svar på påstanden ”Det er lite hjulspor etter hogstmaskiner”.

Alternativ

Frekvens

Prosent

0 %

Histogram

100 %

Modus

Helt enig

104

19

 

 

 

Delvis enig

143

26

 

 

 

Verken enig eller uenig

178

32

 

 

X

Delvis uenig

93

17

 

 

 

Helt uenig

42

8

 

 

 

SUM

560

102

 

 

Fig. 30 Svar på påstanden ” De snauhogde flatene er for store”.

Alternativ

Frekvens

Prosent

0 %

Histogram

100 %

Modus

Helt enig

116

21

 

 

 

Delvis enig

169

30

 

 

 

Verken enig eller uenig

186

33

 

 

X

Delvis uenig

51

9

 

 

 

Helt uenig

38

7

 

 

 

SUM

560

100

 

 

Fig. 31 Svar på påstanden ”Det er for lite gammel skog”.

Alternativ

Frekvens

Prosent

0 %

Histogram

100 %

Modus

Helt enig

72

13

 

 

 

Delvis enig

108

19

 

 

 

Verken enig eller uenig

182

33

 

 

X

Delvis uenig

127

23

 

 

 

Helt uenig

71

13

 

 

 

SUM

560

101

 

 

Fig. 32 Svar på påstanden ”Det er for mange skogsbilveier”.

Alternativ

Frekvens

Prosent

0 %

Histogram

100 %

Modus

Helt enig

115

21

 

 

 

Delvis enig

200

36

 

 

X

Verken enig eller uenig

123

22

 

 

 

Delvis uenig

93

17

 

 

 

Helt uenig

29

5

 

 

 

SUM

560

101

 

 

Fig. 33 Svar på påstanden ”Stiene er lite ødelagt av skogsdrift”.

Alternativ

Frekvens

Prosent

0 %

Histogram

100 %

Modus

Helt enig

41

7

 

 

 

Delvis enig

91

16

 

 

 

Verken enig eller uenig

291

52

 

 

X

Delvis uenig

75

13

 

 

 

Helt uenig

62

11

 

 

 

SUM

560

99

 

 

Fig. 34 Svar på påstanden ”Det er for få lauvtrær”.

Alternativ

Frekvens

Prosent

0 %

Histogram

100 %

Modus

Helt enig

123

22

 

 

 

Delvis enig

159

28

 

 

X

Verken enig eller uenig

121

22

 

 

 

Delvis uenig

112

20

 

 

 

Helt uenig

45

8

 

 

 

SUM

560

100

 

 

Fig. 35 Svar på påstanden ”Fremkommeligheten er lite påvirket av kvist og bar fra skogsdriften”.

Alternativ

Frekvens

Prosent

0 %

Histogram

100 %

Modus

Helt enig

54

10

 

 

 

Delvis enig

132

24

 

 

 

Verken enig eller uenig

171

31

 

 

X

Delvis uenig

104

19

 

 

 

Helt uenig

99

18

 

 

 

SUM

560

102

 

 

Fig. 36 Svar på påstanden ”Den skogbehandlingen som er gjennomført de siste årene har klart redusert rekreasjonsverdien.”

Fig. 37 viser de additiv indeksene for variablene sp_18 til sp_27 om skogbehandling fremstilt som histogram (se kapittel 4.1.2). Enhetene er kategorisert i intervaller på 2 poeng. Høy poengsum indikerer positiv holdning, lav poengsum indikerer negativ holdning. Maksimal oppnåelig poengsum er 40. Det minste antall oppnålige poeng er 0. Poengsum tilnærmet lik 20 indikerer dermed en nøytral syn på skogbehandlingen. Deskriptiv analyse av de additive indeksene gir følgende resultat:

Gjennomsnitt 20,11
Standardavvik 7,6
Medianen 22
Modus 20
Maksverdi 39
Minimumsverdi 2
Sum 11263

Fig. 37 Additiv indeks, holdninger til skogbehandlingen i Bymarka.

Diskusjon
Fordelingen rundt midten indikerer i utgangspunktet en nøytral holdning til skogbehandlingen.

Resultatene fra den kvalitative delen viste at det ikke lenger er de store konfliktene som dominerer i Bymarka. De gjenværende konfliktene gjaldt for tette plantinger, fremmede treslag og skogsbilveibygging i den private delen av marka. Mer naturlig foryngelse var ønsket, og utbredelsen til de fremmede artene må begrenses til de arealer de er i dag. Det var et ønske fra naturvernhold at skogsbilveibygging ikke bør forekomme i framtiden (kapittel 3.3.24)

Mestvedt (1984) undersøkte hva de som la merke til skogsdriften i Bymarka mente var negativt. De fikk 6 alternativer. 30 % la merke til spormerker sommerstid, 26 % la merke til brøytede skiløyper som en følge av skogsdrift og 26 % la merke til nedbarede skiløyper. Omlegging av skiløyper, bråk og annet hadde bare mindre prosenter.

Andreassen (1982) undersøkte turfolks syn på skogbehandling og skogtype i Trondheim Bymark. Ved behandling av skogen mente 1 % at det først og fremst burde tenkes på skogproduksjon, 49 % rekreasjon og friluftsliv og 48 % både rekreasjon og skogproduksjon. 25 % av respondentene syntes skogsdriften var interessant, 11 % syntes den var sjenerende, mens hele 64 % ikke la noe særlig merke til det. Videre fant han at de fleste syntes det var et passende antall hogstflater i Trondheim Bymark, 25 % syntes det var for mange og 11 % var likegyldige. Variert skog var å foretrekke fremfor ensartet gammel eller ung skog. Det var også flere som foretrakk skog med åpninger enn lukkede bestand.

En undersøkelse av Hoen og Veisten (1994) i Oslomarka ble benyttet ved utformingen av skogbruksdelen i vår undersøkelse. Denne undersøkelsen benyttet seg av en skala fra en til seks, imens denne undersøkelsen benyttet en helt enig til helt uenig skala. I tillegg var det mulig å krysse av for ”vet ikke”. Resultatene fra de positivt ladede spørsmålene stemmer godt med våre funn fra Bymarka. De negativt ladede spørsmålene kommer fra 10 – 30 % dårligere ut for Bymarka enn Oslomarka. Årsaker til forskjeller kan ligge i at undersøkelsen i Oslomarka ble utført i felt og at respondentene skulle uttale seg om området rundt posten, mens vår undersøkelse var generell for hele Bymarka. Resultatene fra Oslomarka blir derfor mer stedsspesifikke enn for Bymarka og kan dermed ikke sammenlignes direkte. 33 % flere mente for eksempel det var for lite gammel skog i Bymarka i forhold til Oslomarka.

En undersøkelse av Gundersen et al. (2005) tok for seg skogtilstanden i markaområdene rundt nordiske byer. Skogforvaltere i de ulike byene svarte på undersøkelsen. Denne kom fram til at Trondheim klart var den byen med mest areal gammel skog over 100 år. Av skogkledd areal hadde Trondheim ca. 45 % gammel skog over 100 år, mens Oslo hadde ca. 25 %. Dette på tross av at Trondheim har få restriksjoner på skogsdriften i forhold til de andre byene. Det var bare to byer med færre restriksjoner enn Trondheim, Århus og Reykjavik. De norske byene Oslo, Bergen og Trondheim skiller seg ut ved å ha en høyere andel gran enn de andre byene. I tillegg hadde Trondheim den største andelen av fremmede bartrær med unntak av Reykjavik i den boreale sonen.  Når det gjelder hogstformer hadde Trondheim ca. 25 % flatehogst, noe som er middels i forhold til de andre byene. Her varierte praksisen mye fra by til by, men i forhold til Oslo, Bergen og Stockholm hvor ca. 70 % ble drevet som flatehogst hadde Trondheim vesentlig mindre. Gjennomsnittelig hogstflatestørrelse for byene var 4 hektar i snitt på de største flatene.

Undersøkelsen konkluderer med at andelen flatehogst har gått ned de siste 30 årene og at det er en økende andel gammelskog nær byene. Årsaker til forandringer i skjøtselen av skogene varierte, men rekreasjon og vern var de mest vanlige (Gundersen et al. 2005). Dette gjelder nok også for Trondheim.

Fig. 37 viser den totale fordelingen av folks holdninger til påstandene vi fremsatte. Hvordan skogbruket i Trondheim kommer ut her kommer an på hvor den nøytrale gruppen plasseres. Hvis alle de nøytrale utelates, blir fordelingen av fornøyde og misfornøyde relativt lik. Vi kan imidlertid tenke oss at en nøytral holdning er positivt med tanke på holdninger til skogbruket. Vi antar at mange har lettere for å reagere negativt på en stygt utført hogst enn de har for å reagere positivt på hogster der det er tatt mer estetiske hensyn. I det siste tilfellet, vil mange sannsynligvis ikke reagere. De som har en nøytral holdning, er kanskje likegyldig til om det hogges eller ikke. De opplever ikke at skogbruket påvirker deres bruk av Bymarka eller legger ikke merke til den. Derfor kan man si at de fleste er positive til skogbehandlingen.

Det er allikevel en betydelig andel respondenter som ikke er fornøyde med skogsdriften. Antall snauflater og størrelsen på disse er blant de temaene det er mest misnøye med. I og med at vi ikke fant store konflikter fra naturvernhold og friluftshold i den kvalitative delen (kapittel 3.3), er det mulig at mye av misnøyen bunner i uvitenhet om de faktiske forhold i Bymarka i dag. En annen årsak er trolig at det tar tid før de gamle store snauflatene gror igjen.  Forståelse for at skogbruket kan fremme opplevelsesverdi og enkelte steder være en nødvendighet for å opprettholde et variert landskap, har ikke nådd ut til brukerne. Gamle fordommer mot den gamle typen skogbruk kan også henge igjen og være årsak til misnøyen. Det er i følge Gundersen et al. (2005) bare 25 % av hogsten i Trondheim som blir utført som flatehogst. Dette som er lavt i forhold til andre nordiske byer. Det er derfor merkelig at så mange fortsatt stiller seg negative til hogstflatene i Bymarka. Det er mulig at mange prinsipielt er i mot skogsdrift i Bymarka i det hele tatt, og at dette er årsaken til misnøyen mot skogbruket.

Resultatene fra Mestvedt (1984) og Andreassen (1982) kan sammenlignes med resultatene fra denne undersøkelsen for å se på hvordan brukernes holdninger har utviklet seg. Andelen av respondenter som synes det er for mange snauflater har økt fra 25 % i Andreassens undersøkelse til 43 % i denne undersøkelsen. 11 % syntes det var sjenerende med skogsdrift i Bymarka ved Andreassens undersøkelse, mens det i denne undersøkelsen var 34 % som syntes skjøtselen som var gjennomført de senere år har redusert rekreasjonsverdien. Andelen som var uenige i at det var lite hjulspor etter skogsmaskiner var i denne undersøkelsen 25 %, mens det var 30 % som sa de la merke til hjulspor i Mestvedts undersøkelse. Færre oppgav at de la merke til hjulspor mens flere sa at de generelt mener skogbruket reduserer rekreasjonsverdien nå enn på 80 - tallet. Disse forskjellene indikerer at folks holdninger til skogdriften har blitt mer negative med årene på tross av at det tas mer hensyn nå enn den gang.

Forvaltningen bør strebe etter å gjøre flest mulig fornøyde med skogbruket i Bymarka. Dette kan gjøres ved å bevise at skogbruket kan skape variasjon og utvikle gode opplevelsesverdier i Bymarka. Som markaplanen sier, er det viktig å drive skogene etter skogøkologiske prinsipper og etterligne naturskogdynamikk ved skogskjøtselen. Ettersom færre jobber med primærnæringer nå enn tidligere, er det vanskeligere å få aksept for skogsdrift i dag. Det er derfor ikke nok å drive etter moderne skjøtselsmetoder for å få aksept for skogsdriften i befolkningen, men det må også drives informasjons og holdningsskapende arbeid i befolkningen.

Den enigheten markaplanen har skapt mellom Naturvernforbundet, Turistforeningen, Skiklubben, private skogeiere og skogforvaltningen burde trekkes frem og formidles til befolkningen. Hvis Naturvernforbundet er enige i at skjøtselen er god, blir det kanskje enklere å få aksept for skogsdriften i Bymarka blant brukerne.   

4.4     Diskusjon av metode

For å samle inn data i den kvantitative undersøkelsen, ble det brukt et åpent, webbasert spørreskjema (se kapittel 4.1.4). Denne metoden ble valgt istedenfor en klassisk utdeling av skjema i marka. Dette fordi vi ønsket å se om det var mulig å gjøre det slik, og fordi denne metoden kan være likeverdig eller bedre enn den klassiske formen for slike undersøkelser. Ingen av undersøkelsesformene gir representative data. Kostnader og arbeidsmengde ved å samle inn data representative for Trondheims befolkning ville blitt store, og hadde ikke stått i stil til denne oppgavens omfang.

Metoden som ble brukt for innsamling av data ga et ikke-sannsynlighetsutvalg basert på selvutvelgelse. Utvalget kunne dermed aldri bli representativt uansett størrelse, altså var det stor fare for skjevheter i tallmaterialet (se kapittel 4.1). Ved selvutvelgelse vil enheter med stor interesse for eller sterke meninger om det aktuelle temaet, ha større sjanse for bli med i utvalget enn de som ikke interesserer seg for temaet. Besøkshyppigheten i Bymarka blant respondentene tyder på at dette var tilfellet også i denne undersøkelsen (Fig. 9). Denne skjevheten er positiv ettersom det var ønskelig å studere de som faktisk brukte Bymarka. Det er derimot umulig å vite om de brukerne som svarte på undersøkelsen hadde andre meninger enn de som ikke svarte. Resultatene fra denne undersøkelsen sammenfaller i mange tilfeller med tidligere undersøkelser, samt med oppfatningene som kom fram i den kvalitative spørreundersøkelsen. Dette styrker resultatene på de punktene det gjelder.

Den klassiske metoden for datainnsamling i denne typen undersøkelser, er å stille seg opp i marka, gjerne på et trafikkert sted og på en dag med mye folk, og oppfordre forbipasserende å fylle ut spørreskjemaet. Fordelen med dette er at en kan nå respondenter med forskjellig grad av interesse for temaet i undersøkelsen, hvis dette er ønskelig. Det finnes derimot en rekke ulemper med denne undersøkelsesformen som helt eller delvis kan reduseres ved å bruke webbasert spørreskjema:

  • En treffer kun brukere som er ute de aktuelle dagene en er ute. En nettbasert spørreundersøkelse vil lettere kunne strekke seg over et lengre tidsrom.
  • Respondenten kan lettere bli påvirket av konteksten, for eksempel bli mer positiv hvis været er veldig bra. Denne effekten vil kanskje være mindre når respondenten sitter hjemme og svarer på undersøkelsen.
  • En risikerer at respondenten forhaster seg med svarene fordi vedkommende er på tur og ønsker å komme seg videre. Med et spørreskjema på nett kan respondenten sette seg ned i ro og mak under utfylling av spørreskjemaet.
  • En risiker å stoppe folk som egentlig ikke gidder å svare på undersøkelsen, men som synes de må, siden de blir spurt direkte. Det kan da forekomme halvhjertede og lite gjennomtenkte svar. Respondenten vil kanskje ta seg bedre tid til å fylle ut et webbasert spørreskjema.

Bruk av Internett som medium kan ha ført til skjevheter i tallmaterialet, siden det kan Internettbrukere kan ha andre meninger enn ikke- Internettbrukere. Allikevel er Internettilgang blitt så vanlig at vi anså det som forsvarlig å bruke dette mediet (kapittel 4.1.3). For å måle denne typen systematiske feil, går det an å supplere det webbaserte spørreskjemaet med skjemaer på papir som for eksempel deles ut til turgåere i marka for så å måle avvik mellom de to formene. Dette ble ikke gjort i denne undersøkelsen.

Svært mange av svarene kom inn i dagene etter oppslaget i Adresseavisa, samt etter innslaget på lokalradio. Et fellestrekk for mange av respondentene vil altså være at de leser Adresseavisa/ hører på lokalsendingen på NRK P1. Skjevheter kan ha forekommet som følge av dette.

De fleste av svarene kom inn under vintersesongen. Dette kan ha påvirket resultatene.

Spørsmålene som ble stilt fungerte stort sett hensiktsmessig og gav gode svar på problemstillingene vi hadde satt opp. I ettertid ser vi allikevel at ting kunne vært gjort annerledes på noen punkter:

  • I spørsmål 1, ”Hva er de vanligste grunnene til at du er i Bymarka?”, var det mulig å krysse av for inntil 3 aktiviteter. Dette gjorde at det i en del tilfeller ble meningsløst å sammenligne de ulike brukergruppene. For eksempel svarte 75 % av de som syklet også at de gikk på skitur. En mulighet var å trekke ut for eksempel de som bare gikk på ski eller bare syklet, men antallet ble da så lite at det var vanskelig å trekke noen konklusjoner. Det hadde gått an å bare ha tillatt ett svaralternativ og formulert spørsmålet: ”Hva er den vanligste grunnen til at du er i Bymarka?”  Dette ville også bydd på problemer, siden det da ikke hadde vært mulig å skille ut de som for eksempel bare gikk på ski og ikke syklet. Det beste ville nok vært å ha et større tallmateriale. Dette problemet gjaldt også til en viss grad i spørsmål 5 og 6.
  • Spørsmål 13: ”Hvor parkerte du helst?” Her burde parkeringsplassen Henriksåsen/ Skistua nedre vært tatt med som eget alternativ.
  • Spørsmål 18 til 27 har form som en rekke påstander om skogbruket som respondenten skal ta stilling til. Tre av de 10 påstandene er positive. Her burde det vært like mange positive og negative påstander, slik det anbefales i teorien. Grunnen til at påstandene står som de gjør, er at vi ønsket å stille de samme spørsmålene som i Hoen & Veistens undersøkelse i Oslomarka i 1994.
  • Spørreskjemaet var delt inn etter tema i 5 sider. Dette ble gjort for å gjøre skjemaet mest mulig oversiktlig for respondentene. I teorien er det derimot ikke anbefalt å gjøre det på denne måten, da spørsmålene innen ett tema lett kan farge hverandre. Det hadde nok vært bedre å plassere sammenhørende spørsmål et stykke fra hverandre i spørreskjemaet.

For å benytte metoden fra denne oppgaven, er det avgjørende å få gjort undersøkelsen kjent hos målgruppen. Dette gjøres lettest gjennom medieomtale, for eksempel i aviser, tidsskrifter, radio, tv og mye brukte nettportaler. Metoden vil altså bare kunne brukes ved temaer som er av stor interesse for målgruppen. Dette både for å få tilgang til media og for at folk skal fatte nok interesse til å frivillig bruke tid på å svare på undersøkelsen.

4.5     Konklusjoner

4.5.1     Problemstilling 1 - Hva er forskjellige brukergruppers syn på tilretteleggingen av Bymarka?

Det ble ikke funnet forskjeller mellom brukergrupper og deres syn på tilrettelegging. Dette fordi de fleste var fornøyde. Bare 8 av 560 respondenter var misfornøyde med tilretteleggingen for sine aktiviteter.

De fleste mente graden av tilrettelegging var passe stor. Antallet respondenter som synes det var for mye tilrettelegging, var større enn antallet som synes det var for lite tilrettelagt.

Det som spesifikt kom fram som dårlig i Bymarka, var skilting, merking, parkering, infotavler og søppeldunker/ søppelrydding.

Hypotesen om at tilretteleggingen i Bymarka er god er styrket, men det var ikke mulig å finne forskjeller mellom brukergruppene.

4.5.2     Problemstilling 2 - Hvordan kommer brukerne seg til marka og er de fornøyd med mulighetene som er til stede?

De fleste kjørte bil, gikk hjemmefra eller syklet til Bymarka. En mindre del benyttet kollektivtrafikk, men denne transportmåten har et stort potensial for mer bruk.

Et lite flertall av kollektivbrukerne var fornøyde med tilbudet som det var.

Informasjon om muligheter, skilting og tilrettelegging av stier og løyper fra holdeplasser vil trolig føre til mer bruk av kollektiv transport.

De fleste av de som brukte bil fornøyde med parkeringsmulighetene. 23 % syntes det var vanskelig å få parkert der de ønsket.

Bare 10 % syntes det var for dårlig atkomst til Bymarka med veier og gangstier. De fleste må derfor regnes som fornøyde.

De som syklet benytter trolig både bilveier, sykkelveier og gangstier for å komme til Bymarka. De kan derfor regnes som fornøyde siden så få var misfornøyde med veier og gangstier inn til Bymarka.

Det er allikevel flere turdrag fra ulike bydeler som er for dårlig tilrettelagt. Dette bør det fokuseres på fra forvaltningen.

Vedlikehold av eksisterende stinett bør prioriteres foran etablering av nye stier og løyper.

Hypotesen om at de fleste mener atkomstmulighetene er gode er styrket med unntak av for kollektivbrukerne som nesten var delt på midten.

4.5.3     Problemstilling 3 - Bør Skistua være et turutgangspunkt eller et turmål?

43 % av de samme respondentene mente Skistua burde være både et turmål og et sted man kan starte turen. 43 % mente det burde være restriksjoner på biltrafikken til Skistua og 43 % mente det ikke burde være det.

Hypotesen om at et flertall av brukerne ønsker å kunne kjøre og parkere ved Skistua er ikke styrket, men heller ikke svekket siden mange ønsker begge deler.

Det bør vurderes om det er mulig å få til begge deler. En mulighet er å flytte veien fra vestsida til østsida av Skistua slik at stiene som kommer inn fra vest ikke blir berørt av biltrafikken.

4.5.4     Problemstilling 4 - Er skogskjøtselen i Trondheim Bymark utført slik at brukerne er fornøyde?

En stor del av brukerne stilte seg nøytrale til om skogskjøtselen i Bymarka var utført bra. I gjennomsnitt var 32 % nøytrale til påstandene vi kom med. Den additive indeksen indikerer at respondentene var middels godt fornøyd skogbruket. 

Mange var allikevel negative til skogbruket i Bymarka. Den enigheten markaplanen har skapt mellom skogbruket og interesseorganisasjonene i Bymarka bør formidles til brukerne av Bymarka for å skape forståelse for at skogsdriften i Bymarka utført på en god måte.

Hypotesen om at brukerne er fornøyde med skogskjøtselen er ikke vesentlig styrket. Dette fordi mange av brukerne ikke har noen mening om skogbruket og at en god del var negative til påstandene som ble fremsatt.

4.5.5     Andre funn

En liten andel av brukerne oppga fiske som en av de tre vanligste grunnene til at de er i Bymarka. Andelen som bedriver fiske er større i Norges befolkning generelt. Tiltak som nevnt i kapittel 4.3.2 til å forbedre mulighetene bør derfor vurderes.

Flere bedriver bærsanking i Norges befolkning generelt enn blant respondentene i undersøkelsen. Årsaker til dette er nevnt i kapittel 4.3.2.

4.5.6     Metode

Alt i alt kan vi konkludere med at metoden vi har brukt i det minste ikke er noe dårligere enn den klassiske metoden i slike spørreundersøkelser. Under de rette forutsetningene vil den tvert i mot kunne gi mer pålitelige data. Hovedankepunktet mot metoden er at den ikke når personer uten enkel tilgang til Internett.

Bekjemp spam! Klikk her!