[論文レビュー] Portraying ride-hailing mobility using multi-day trip order data: A case study of Beijing, China

Zhengbing He|arXiv (Cornell University)|Jun 23, 2020

Transportation and Mobility Innovations参考文献 45被引用数 44

ひとこと要約

本研究は、北京の複数日分のライドシェア利用注文データを活用して、地域的およびドライバー視点からの時間的・空間的移動パターンを分析する。ドライバーには、勤務時間と活動空間が線形相関を示すタイプと、限定的な領域に限定されるタイプの2種類のタイプが存在することが明らかになった。また、乗車時間および移動距離にパワーロー分布が見られ、ドライバー活動に明確な日周期的リズムが存在することが判明した。本研究は、オンデマンド移動の理解を大幅に深め、サービス管理や需要予測に貢献する。

ABSTRACT

As a newly-emerging travel mode in the era of mobile internet, ride-hailing that connects passengers with private-car drivers via an online platform has been very popular all over the world. Although it attracts much attention in both practice and theory, the understanding of ride-hailing is still very limited largely because of the lack of related data. For the first time, this paper introduces ride-hailing drivers' multi-day trip order data and portrays ride-hailing mobility in Beijing, China, from the regional and driver's perspectives. The analyses from the regional perspective help understand the spatiotemporal flowing of the ride-hailing demand, and those from the driver's perspective characterize the ride-hailing drivers' preferences in providing ride-hailing services. A series of findings are obtained, such as the observation of the spatiotemporal rhythm of a city in using ride-hailing services and two categories of ride-hailing drivers in terms of the correlation between the activity space and working time. Those findings contribute to the understanding of ride-hailing activities, the prediction of ride-hailing demand, the modeling of ride-hailing drivers' preferences, and the management of ride-hailing services.

研究の動機と目的

• 本研究では、北京におけるライドシェア需要の時間的・空間的ダイナミクスを、実際の複数日分の乗車注文データを用いて理解することを目的とする。
• ライドシェアドライバーのサービス提供における行動的好み、特に勤務時間と空間的活動の特性を特定することを目的とする。
• 伝統的なタクシーと異なるライドシェア移動の構造的パターンを同定することを目的とする。
• 交通計画立案者やライドシェアプラットフォーム運営者によるサービス供給と需要予測のためのデータ駆動型の知見を提供することを目的とする。
• 時間的・空間的精度の高い地域需要予測とドライバー選択行動のモデル化の基盤を構築することを目的とする。

提案手法

• 北京の主要な交通ネットワーク会社（TNC）が提供する、複数日分のライドシェア利用注文データの包括的データセットを活用する。
• 空間クラスタリングを用いて、ドライバーの出発地および目的地のパターンを特定し、活動空間を定義する。
• 時間的分析を実施し、平日と週末における勤務時間の分布を検証する。
• 乗車時間および移動距離の分布に対する統計的分析を実施し、パワーロー尾部の挙動を同定する。
• グリッドベースの空間分析（1 km解像度）を用いて、地域ごとの需要強度と時間的パターンをマップ化する。
• 時間的および空間的特性を統合し、勤務時間と活動空間の相関に基づいてドライバーを2つの明確な行動的カテゴリーに分類する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 北京において、ライドシェア需要は時間帯や地域によってどのように変動するか？
• RQ2 ライドシェアドライバー活動の主な時間的パターンは何か。平日と週末でどのように異なるか？
• RQ3 ライドシェアドライバーはどのようにサービス領域を空間的に分布させているのか。活動空間にどのようなパターンが現れるか？
• RQ4 ライドシェア乗車時間および移動距離の統計的分布は何か。パワーロー分布を示すか？
• RQ5 勤務時間と空間的活動の関係に基づいて、明確な行動的カテゴリーに分類できるライドシェアドライバーは存在するか？

主な発見

• 勤務時間が頻繁に集中する時間帯 [12:00, 18:00] には、平日で16.5%、週末で14.1%のドライバーが集中しており、サービスの利用可能ピーク時を示している。
• 頻繁に勤務するドライバーの18.7%が1日あたり約6時間の勤務を選択しており、従来のフルタイム勤務とは対照的に、短時間で柔軟なシフトを好む傾向が明らかになった。
• 乗車時間および移動距離の分布は、それぞれ指数 -4.27 および -4.52 のパワーロー尾部を示しており、大多数の乗車が短距離・局所的である一方で、まれに長距離乗車が発生していることを示している。
• 北京の中心都市地域を超過する領域で活動するドライバーはわずか8%にとどまり、19%は非常に小さな空間的領域での活動に限定されている。これは、強い空間的集中が見られることを示している。
• 28%のドライバーは全市をカバーしてサービスを提供しているが、大多数のドライバーは限定的な空間的範囲に限定して活動しており、強い空間的好みが確認された。
• 2つの明確なドライバー行動タイプが明らかになった。1つは活動空間が勤務時間と正の相関を示すタイプ、もう1つは固定された限定的領域内で活動するタイプである。これは、ライドシェアドライバーの選択行動が、タクシー運転手とは顕著に異なる主要因であることを裏付けた。