相乗りが機能するために、ジャークと一緒に乗らないでください、と研究は言います

通勤するのは難しいですが、退屈で迷惑な、あるいは不快な人と車の中で立ち往生している場合はどうでしょうか。まあ、それは最も環境に優しい人でさえシングルカーライダーの状態に戻る可能性があります。これは、ウォータールー大学の研究者が最近Transportation Research Part Cで発表された研究に取り組んでいたという前提です。この研究は、ライドシェアリングシステムに関する伝統的な信念に挑戦し、社会的要素をより重視するものを開発するための最初のステップです。

「通常、相乗りは地理的な場所とスケジュールの時間に応じて人を一致させることです」と、ウォータールーの経営工学教授である研究著者のビッサン・ガダールはプレスリリースで述べています。 「車に沈黙があると、特に通勤時間が長い場合は常に厄介なので、社会的側面を方程式に含めたかったのです。」

研究者たちは、GRAALを開発するためにいくつかの方法を使用しました。これは、「GReenおよび社会的カープーリングのためのデータ駆動型の方法論」と説明しています。彼らは、カープーラーになる可能性のある人のTwitterフィードを分析して、個人的な興味に関する有益なデータを収集しました。次に、Twitterユーザーのソーシャルサークルがどのようにパンアウトして、楽しさの尺度を決定したかを調べました。これは、志を同じくすること（ユーザー間のトピックの類似性）、および同質性、または人々が同様のタイプの人々を探す傾向があることを考慮に入れました。

彼らはまた、人々に2つの選択肢が提示されたオンライン調査を実施しました。より環境に配慮した、しかし社会的ではない乗り物の選択肢と、より社会的で少し持続可能性の低い乗り物です。得られた237の回答の39％は、社会的な解決策をとる傾向がありました。

コンピューターアルゴリズムは、場所とスケジュールだけでなく、これらの特定された性格の好みにも基づいて、カープーラーと一致しました。次に、研究者は、サンフランシスコとローマの実際のカープーラーからのデータを使用して、このマッチメイキングアルゴリズムをシミュレートしようとしました。彼らは、満足のいく互換性のあるカープーラーが、サンフランシスコで40％の自動車使用量の減少、ローマで57％の減少をもたらしたと判断しました。

これは素晴らしいことのように聞こえますが、GRAALメソッドはまだフィールドテストされていません。 「私たちは、エンドユーザーとこのソリューションをテストするために、いくつかの都市のモビリティエージェンシーとのパートナーシップの可能性を模索しています」と研究者たちは研究に書いています。 「このホワイトペーパーの範囲は、オンラインで入手可能なデータから始まり、推奨事項で終わる、理論的なデータ駆動型の方法論を考案することでした。」

それまでは、見知らぬ人の車に飛び乗る前に、簡単なテキストインタビューを行うだけですか？世界にはすでに十分なロードレイジがあります！

米国の道路だけでも2億5000万台以上の車が使用されています！