[論文レビュー] Comparative Analysis of User Behavior of Dock-Based vs. Dockless Bikeshare and Scootershare in Washington, D.C

Kiana Roshan Zamir, Iryna Bondarenko+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 25, 2019

Urban Transport and Accessibility参考文献 36被引用数 4

ひとこと要約

本研究では、WasHinGton, D.C.における駐輪場方式自転車共有、非駐輪場方式自転車共有、および非駐輪場方式スコーター共有のユーザー行動を比較し、ロジスティック回帰およびランダムフォレストモデルを用いて、乗車を「会員」（通勤者に類似）または「一般利用者」（レクリエーション目的）に分類した。63.8%の非駐輪場方式自転車利用者と69.6%の非駐輪場方式スコーター利用者が会員行動を示したが、これは駐輪場方式システムの73.3%にやや下回る水準であった。この結果から、非駐輪場方式システムは都市部の通勤を支援でき、マルチモーダルインfra構築に貢献することが示唆された。

ABSTRACT

In 2017, dockless bikeshare systems were introduced in the United States, followed by dockless scootershare in early 2018. These new mobility options are expected to complement the existing station-based bikeshare systems, which are bound to static origin and destination points at docking stations. The three systems attract different users with different travel behavior mobility patterns. The present research provides a comparative analysis of users' behavior for these three shared mobility systems during March-May 2018 in the District of Columbia. Our study identifies similarities/differences between the two systems aiming for better planning, operating, and decision-making of these emerging personal shared mobility systems in the future. It uses logistic regression and random forest modeling to delineate between "member" behavior, which aligns most closely with commuter behavior, and "casual" behavior that represents more recreational behavior. The results show that 63.8% of dockless bike users and 69.6% of dockless scooter users demonstrated "member" behavior, which is slightly lower than the actual percentage of trips made by members within the conventional bikeshare system (73.3%). Dockless systems users also showed to have short trip durations similar to conventional bikeshare system's registered members, with no significant difference between trips during weekdays and weekends. Overall, this study provides a methodology to understand users' behavior for the dockless bikeshare system and provides sufficient evidence that these new shared mobility systems can potentially make positive contributions to urban multi-modal infrastructure by promoting bicycle usage for urban daily travel.

研究の動機と目的

• WasHinGton, D.C.における駐輪場方式、非駐輪場方式自転車共有、および非駐輪場方式スコーター共有システム間のユーザー行動パターンを理解し、比較すること。
• 各システム間における乗車特性（継続時間、時間帯、ユーザー分類など）の違いを特定すること。
• 非駐輪場方式システムが、伝統的な自転車共有会員に類似した通勤者行動を示すユーザーをどれだけ引きつけているかを評価すること。
• 統計的および機械学習モデルを用いたユーザー行動分類の手法を構築すること。
• 共有移動システムをマルチモーダルインfraに統合するための都市計画および政策意思決定を支援すること。

提案手法

• ロジスティック回帰およびランダムフォレストモデルを用いて、乗車を「会員」（通勤者に類似）または「一般利用者」（レクリエーション目的）に分類した。
• 2018年3月から5月までのデータを用い、WasHinGton, D.C.の駐輪場方式自転車共有、非駐輪場方式自転車共有、および非駐輪場方式スコーター共有システムの乗車データを対象とした。
• 乗車継続時間、曜日、ユーザー種別が分類モデルの主な予測変数であった。
• 実世界の移動データを用いてモデルを訓練および検証し、各システム間の行動パターンの違いを特定した。
• 各システムにおける会員対一般利用者の乗車割合を比較することで、ユーザー行動を分析した。
• 各システムについて平日と週末の乗車パターンを統計的に比較した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 WasHinGton, D.C.における駐輪場方式自転車共有、非駐輪場方式自転車共有、および非駐輪場方式スコーター共有システムのユーザー行動パターンはどのように異なるか？
• RQ2 非駐輪場方式システムの利用者が、駐輪場方式自転車共有利用者と比較して、通勤に類似した行動（会員行動）を示す割合はどの程度か？
• RQ3 非駐輪場方式システムと駐輪場方式システムとの間で、乗車継続時間および時間帯（平日対週末）に有意な差があるか？
• RQ4 非駐輪場方式自転車共有およびスコーター共有の乗車のうち、どれくらいの割合が『会員』行動と分類され、駐輪場方式システムと比較してどう異なるか？
• RQ5 機械学習モデルは、乗車データに基づいて、新興の共有移動システムにおけるユーザー行動を効果的に分類できるか？

主な発見

• 非駐輪場方式自転車共有利用者の63.8%および非駐輪場方式スコーター共有利用者の69.6%が『会員』行動を示しており、これは強い通勤者に類似したユーザー基盤を示している。
• この割合は、伝統的な駐輪場方式自転車共有システムにおける73.3%の『会員』行動乗車に比べてわずかに低い。
• 非駐輪場方式システムは駐輪場方式自転車共有と同等の平均乗車継続時間を示し、平日と週末の間で有意な差は認めなかった。
• 本研究は、非駐輪場方式システムが通勤パターンを示すユーザーを引きつけていることを確認しており、都市部のマルチモーダルネットワークへの統合を支援する。
• ロジスティック回帰およびランダムフォレストモデルの適用により、共有移動システムにおける通勤者とレクリエーション目的のユーザー行動を効果的に区別できた。
• これらの結果から、非駐輪場方式自転車共有およびスコーター共有は、日常的な自転車利用を促進することで、都市交通インフラに肯定的に貢献できると示唆された。