[論文レビュー] Impact of E-Scooters on Pedestrian Safety: A Field Study Using Pedestrian Crowd-Sensing

Anindya Maiti, Nisha Vinayaga-Sureshkanth+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 16, 2019

Urban Transport and Accessibility被引用数 5

ひとこと要約

本研究では、3か月間にわたり2つの大学キャンパスで、ウェアラブル機器を活用したコローシャンシングを用いて、実世界のエレクトリックスクーターと歩行者の相互作用データを収集し、潜在的な歩行者リスクの空間的・時間的ホットスポットを特定した。研究では、受動的データ収集にもかかわらず、参加者の3分の1がエレクトリックスクーター検出のお知らせをうるさく感じたと報告した一方で、58％の参加者が安全アラートアプリに関心を示しており、マイクロモビリティセーフティシステムにおけるバランスの取れた、プライバシーを配慮したお知らせ設計の必要性が浮き彫りになった。

ABSTRACT

The popularity and proliferation of electric scooters (e-scooters) as a micromobility solution in our cities and urban communities has been rapidly rising. Rent-by-the-minute pricing and a healthy competition between micromobility service providers is also benefiting riders with low trip costs. However, an unprepared urban infrastructure, combined with uncertain operation policies and poor regulation enforcement, has resulted in e-scooter riders encroaching public spaces meant for pedestrians, thus causing significant safety concerns both for themselves and the pedestrians. As a consequence, it has become critical to understand the current state of pedestrian safety in our urban communities vis-à-vis e-scooter services, identify factors that impact pedestrian safety due to such services, and determine how to support pedestrian safety going forward. Unfortunately, to date there have been no realistic, data-driven efforts within the research community that address these issues. In this work, we conduct a field study to empirically investigate crowd-sensed encounter data between e-scooters and pedestrian participants on two urban university campuses over a three-month period. We also analyze encounter statistics and mobility trends that could identify potentially unsafe spatio-temporal zones for pedestrians. This first-of-its-kind work provides a preliminary blueprint on how crowd-sensed micromobility data can enable safety-related studies in urban communities.

研究の動機と目的

• 実世界のデータを用いて、エレクトリックスクーターの普及が都市環境における歩行者セーフティに与える影響を実証的に調査すること。
• エレクトリックスクーターと歩行者の間で頻繁に出会いが発生する空間的・時間的領域を同定し、潜在的なセーフティホットスポットとすること。
• エレクトリックスクーターとの出会いのお知らせについてのユーザーの認識と、モバイルセーフティアプリへの関心を評価すること。
• コローシャンシングによるマイクロモビリティデータを活用した、都市セーフティ研究のデータドリブンなブループrintを策定すること。
• 歩行者とエレクトリックスクーターの衝突領域を低減する都市計画およびインfra構築の改善を支援すること。

提案手法

• 参加者のスマートフォンにモバイルアプリを導入し、Bluetooth Low Energy（BLE）信号を用いて受動的にエレクトリックスクーターとの出会いをセンシングした。
• 3か月間にわたり2つの大学キャンパスで、空間的・時間的データを収集した現地調査を実施した。
• 出会い統計、移動トレンド、空間クラスタリングの分析を通じて、歩行者にとっての高リスク地域を同定した。
• 調査終了後に実施したアンケートで、通知の認識とセーフティアプリへの関心を評価した。
• 統計的ベンチマークと移動メトリクスを用いて、エレクトリックスクーターと歩行者の相互作用の頻度と文脈を評価した。
• ビデオや継続的追跡を一切行わず、匿名化されたデバイスレベルの出会いデータのみを収集することで、プライバシーを確保した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 都市部のキャンパスにおけるエレクトリックスクーターと歩行者の出会いの空間的・時間的パターンは何か？
• RQ2 どの環境的・インfra的要因が、出会いの頻度と潜在的なセーフティリスクと相関しているか？
• RQ3 歩行者セーフティの文脈において、エレクトリックスクーターとの出会いのお知らせをリアルタイムで受信することに対して、ユーザーはどのように認識しているか？
• RQ4 潜在的なエレクトリックスクーターとの出会いを知らせるモバイルアプリに、ユーザーはどの程度関心を示すか？
• RQ5 コローシャンシングによるマイクロモビリティデータは、どのようにして都市セーフティ計画を支援できるか？

主な発見

• アプリケーションが受動的に動作しており、ユーザーの反応に依存しないにもかかわらず、参加者の3分の1がエレクトリックスクーター検出のお知らせをうるさく感じた。
• 参加者の58％が、潜在的なエレクトリックスクーターとの出会いを知らせるモバイルアプリに関心を示しており、こうしたツールに対する強いユーザー需要が示された。
• 本研究では、エレクトリックスクーターと歩行者の出会いが繰り返し発生する空間的・時間的ホットスポットを同定した。これはインfraレベルのリスクを示唆している。
• 出会い統計の分析から、移動パターンと共有空間の制約が、歩行者セーフティリスクに顕著に影響していることが明らかになった。
• 本研究は、受動的かつプライバシーを配慮したコローシャンシングを用いた都市環境におけるマイクロモビリティセーフティ研究の、類例のないブループrintを提供した。
• データセットは感受性が高いため、研究者からの要請に応じて公開される予定であり、今後のセーフティ関連研究を支援する。