21表 3-5 情報提⽰内容が⾛⾏位置意向に与える影響分析の結果 Estimateodds z-value Pr(>|z|)SI群ダミー 0.225 1.253 2.887 ** 罰則情報群ダミー 0.450 1.569 5.742 *** 男性ダミー 0.3471.415 5.028 *** ⾼齢（65歳以上）ダミー -0.4660.628 -5.894 *** ⾃転⾞利⽤頻度 -0.0150.985 -3.619 *** 公共交通利⽤頻度 0.0131.013 3.028 ** BMI 0.0171.017 1.591 ⾳声の聞き取りづらさ（まったくない(1)〜いつもそうだ(6)） -0.0830.920 -3.365 *** シティサイクルダミー -0.4880.614 -4.975 *** 電動アシストダミー -0.4500.638 -3.521 *** 保険加⼊ダミー 0.1901.209 2.886 ** ヘルメット着⽤ダミー 1.5904.902 7.793 *** 過去3年間の⾃転⾞事故件数 -0.2020.817 -2.901 ** 普段利⽤する道路の⾃転⾞道整備割合 -0.6950.499 -3.955 *** 普段利⽤する道路の⾞道混在整備割合 0.5751.777 3.169 ** ⾃転⾞事故の回避リスク認知（絶対に回避できる(1)〜絶対に回避できない(6)） -0.0550.946 -1.852 多⾞線ダミー -0.5610.571 -8.790 *** ⾃転⾞専⽤通⾏帯ダミー 2.0407.692 24.850 *** ⾞道混在（⽮⽻根）ダミー 1.1303.097 14.960 *** 定数項 -0.4160.660 -1.422 サンプル数 （6（空間数） x 840（回答者数）） 5040 Residual Deviance 5836.8 AIC 5876.8 MacFaddenの擬似決定係数 0.155 ※***:p<0.001, **:p<0.01, *:p<0.05 3-1-3.考察 上述の分析によって、⼀般的に⽤いられる罰則情報の提⽰のみならず、SI提⽰も有意に⾞道通⾏意向を⾼めることがわかった。以下では主に表 3-5の結果を参照し構築したモデルの妥当性をみながら、計画的観点から介⼊可能性の⾼い変数の傾向に触れつつ、⾃転⾞通⾏空間の適正利⽤におけるSI提⽰の意義について考察をしていく。 情報提供内容の共変量のうち、有意に⾞道⾛⾏意向に影響を与える変数は、男性ダミー、公共交通利⽤頻度、保険加⼊ダミー、ヘルメット着⽤ダミー、普段利⽤する道路の⾞道混在整備割合、⾃転⾞専⽤通⾏帯ダミー、⾞道混在（⽮⽻根）ダミーであった。他⽅、有意に歩道⾛⾏意向に影響を与える変数は、⾼齢（65歳以上）ダミー、⾃転⾞利⽤頻度、⾳声の聞き取りづらさ、シティサイクルおよび電動アシストダミー、過去3年間の⾃転⾞事故件数、普段利⽤する道路の⾃転
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