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Detailergebnis zu DOK-Nr. 76742

Fusionierung mehrerer Datenquellen zum Verständnis der Ride-Hailing-Nutzung (Orig. engl.: Fusing multiple sources of data to understand ride-hailing use)

Autoren F.F. Dias
P.S. Lavieri
T. Kim
C.R. Bhat
R.M. Pendyala
Sachgebiete 0.11 Datenverarbeitung
5.3.4 Öffentlicher Personennahverkehr
6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen

Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board Vol. 2673, H. 6, 2019, S. 214-224, 2 B, 2 T, 21 Q. - Online-Ressource: Verfügbar unter: http://journals.sagepub.com/home/trr

Der Aufstieg von Ride-Hailing-Diensten hat eine Reihe von Herausforderungen und Chancen im Bereich der urbanen Mobilität mit sich gebracht. Auf der einen Seite ermöglichen sie es Reisenden, eine Fahrt über ihr Smartphone zu bestellen und zu bezahlen, während sie den Standort des Fahrzeugs verfolgen. Dies trägt dazu bei, Mobilität für viele Menschen bereitzustellen, die traditionell verkehrsmäßig benachteiligt sind und vom öffentlichen Nahverkehr nicht gut bedient werden. Angesichts des Komforts und der Preisgestaltung dieser Mobility-on-Demand-Dienste ist ihr enormes Wachstum in den letzten Jahren keineswegs überraschend. Allerdings birgt dieses Wachstum die Gefahr, dass der Autoverkehr zunimmt und die Nutzung des öffentlichen Nahverkehrs zurückgeht, dass Staus zunehmen und dass sich die Mobilitätsmuster verschieben, was schwer vorherzusagen ist. Leider sind Daten über die Nutzung von Ride-Hailing-Diensten nur schwer zu finden; die Anbieter der Dienste geben in der Regel keine Daten weiter, und die traditionellen Umfragedatensätze enthalten zu wenige Fahrten für diese neuen Verkehrsmittel, um aussagekräftige Verhaltensmodelle zu entwickeln. Infolgedessen waren Verkehrsplanerinnen und Verkehrsplaner bisher nicht in der Lage, diese Dienste in ihren Modellen und Vorhersageprozessen angemessen zu berücksichtigen. Um die Nutzung dieser Dienste besser zu verstehen, setzt die Studie einen Datenfusionsprozess ein, um tiefere Einblicke in die Charakteristika von Ride-Hailing-Fahrten und deren Nutzern zu gewinnen. Die vom Anbieter RideAustin öffentlich zur Verfügung gestellten Fahrdaten werden mit Volkszählungs- und Grundstücksdaten fusioniert, um Fahrtzwecke, Start- und Zielinformationen und demografische Daten der Nutzenden abzuleiten. Die fusionierten Daten werden dann verwendet, um ein Modell der Häufigkeit von Ride-Hailing-Fahrten nach verschiedenen Zwecken zu schätzen.