[논문 리뷰] Portraying ride-hailing mobility using multi-day trip order data: A case study of Beijing, China

Zhengbing He|arXiv (Cornell University)|2020. 06. 23.

Transportation and Mobility Innovations참고 문헌 45인용 수 44

한 줄 요약

이 연구는 베이징의 다일간 릭하이링 예약 데이터를 활용하여 지역적 및 운전자 관점에서 시간과 공간의 이동 패턴을 분석한다. 운전자 유형이 두 가지로 나뉘며, 하나는 근무 시간과 활동 영역이 선형적으로 상관관계가 있는 유형이고, 다른 하나는 제한된 지역에 국한된 유형임을 규명한다. 또한 여정 지속시간과 이동 거리에 대한 파워 라이법 분포와 운전자 활동의 강한 일일 리듬을 확인하며, 즉각적인 이동 서비스에 대한 이해를 심화하고 서비스 관리 및 수요 예측에 기여한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 실제 다일간 여정 예약 데이터를 활용하여 베이징의 릭하이링 수요의 시공간 역학을 이해하기 위해.
• 특히 근무 시간과 공간적 활동 측면에서 릭하이링 운전자의 서비스 제공 행동 선호도를 특성화하기 위해.
• 기존 택시 서비스와의 차이를 보여주는 릭하이링 이동의 구조적 패턴을 규명하기 위해.
• 운송 계획자와 릭하이링 플랫폼 운영자에게 서비스 공급 및 수요 예측에 대한 데이터 기반 통찰을 제공하기 위해.
• 고정밀도 시간 및 공간 정확도로 지역 수요를 예측하고 운전자 선택 행동을 모델링하기 위한 기반을 마련하기 위해.

제안 방법

• 베이징 소재 주요 이동망 기업(TNC)으로부터 확보한 다일간 릭하이링 여정 예약 데이터를 포괄적으로 활용한다.
• 공간 클러스터링을 적용하여 운전자들의 출발지 및 도착지 패턴을 파악하고 활동 영역을 정의한다.
• 시간 분석을 통해 평일 및 주말 동안 근무 시간 분포를 분석한다.
• 통계 분석을 통해 여정 지속시간 및 이동 거리 분포를 분석하고, 파워 라이법 尾행동을 규명한다.
• 격자 기반 공간 분석(1km 해상도)을 활용하여 지역 수요 강도와 시간 패턴을 지ap도로 표현한다.
• 시간적 및 공간적 특성을 통합하여 근무 시간과 활동 영역 간 상관관계를 기반으로 운전자를 두 가지 유형으로 분류한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 베이징에서 릭하이링 수요는 시간대와 지역에 따라 어떻게 변동하는가?
• RQ2 릭하이링 운전자 활동의 주요 시간 패턴은 무엇이며, 평일과 주말 간에는 어떻게 다를까?
• RQ3 릭하이링 운전자는 어떻게 공간적으로 서비스 영역을 분포시키며, 그 활동 영역에 어떤 패턴이 드러나는가?
• RQ4 릭하이링 여정의 지속시간과 이동 거리 분포는 어떤 통계적 분포를 보이며, 파워 라이법 특성을 나타내는가?
• RQ5 근무 시간과 공간적 활동 간의 관계를 기반으로 릭하이링 운전자에 대해 명백한 행동 유형이 존재하는가?

주요 결과

• 12:00~18:00 기간에는 자주 일하는 운전자 비율이 가장 높으며, 평일 16.5%, 주말 14.1%로 나타나 서비스 가용성의 정점임을 시사한다.
• 자주 일하는 운전자 중 18.7%는 하루 약 6시간을 근무하며, 전통적인 전일제 근무보다 짧고 영리한 근무 시간을 선호함을 보여준다.
• 여정 지속시간과 이동 거리 분포는 각각 -4.27 및 -4.52의 지수를 가진 파워 라이법 꼬리 행동을 보이며, 대부분의 여정이 짧고 지역적임에도 일부 장거리 여정이 존재함을 시사한다.
• 운전자 중 8%만이 베이징 중심 도심 지역을 초월한 영역에서 활동하며, 19%는 매우 작은 공간 영역에서만 활동함을 고려할 때 강한 공간 집중 현상이 드러난다.
• 28%의 운전자는 도시 전역에서 서비스를 제공하지만, 대부분의 운전자는 제한된 공간 범위 내에서만 활동함을 보이며 강한 공간 선호도를 보임을 확인한다.
• 두 가지 명백한 운전자 유형이 존재함을 확인함: 하나는 활동 영역이 근무 시간과 양의 상관관계를 가지며, 다른 하나는 고정된 제한된 영역 내에서만 활동함. 이는 릭하이링 운전자 선택 행동이 택시 운전자와의 핵심적 차이점임을 확인한다.