빅 데이터, '사심없는'운전으로 교통 혼잡이 완화 될 수 있음
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왜 자동차가 그런 자동차인지 쉽게 알 수 있습니다. 대중 교통 수단: 그들은 개인적이고 편안하고 편리합니다. 그러나 자동차의 인기는 가장 큰 단점 중 하나 일 수 있습니다. 지나치게 많은 도로 공간이있을 때 거리가 혼잡 해지며 그 결과로, 여행 시간이 예측 불가능해진다., 대기 오염 증가 우리 중 일부는 도시 생활의 경제적 이익.

지금, 새로운 연구 우리는 차를 소유함으로써 얻을 수있는 개인적 이익을 집단적 사고로 개선 할 수 있다고 제안합니다. MIT와 버밍햄 대학의 연구자들은 리오 데 자네이로, 보스톤, 샌프란시스코, 리스본, 포르토 등 5 개 도시의 큰 데이터를 사용하여 상대적으로 적은 수의 자동차 운전자에 의한 전략적 경로 변경이 교통 혼잡 시간을 30 %.

숫자를 재정

저자들은 엄청난 양의 휴대 전화 데이터를 수집하여 각 도시의 아침 출퇴근 시간대에 여행 패턴을 확인했습니다. 그들은 각 도시의 혼잡으로 인해 길을 잃은 시간이 도로 인프라 공급에 비해 도로 여행 수요가 높음을 확인했습니다. 그들은 인구의 밀도와 분포가 혼잡도에서도 중요한 역할을한다는 것을 발견했습니다. 여기에 놀라움이 없습니다.

그러나이 데이터를 모델링하여 저자는 시스템 전체를 최적화함으로써 얻을 수있는 잠재적 이점을 측정 할 수있었습니다. 이것은 흥미로운 곳입니다. 연구자들은이 방법을 "사회적으로 최적 인"솔루션으로 인한 여행 시간과 비교함으로써 개인이 자신의 여행 시간을 최소화하기 위해 출발하는 "이기적인 경로 지정"의 해로운 영향을 계산했습니다.

그들은 운전자가 모두의 이익을 위해 더 긴 경로를 택할 수있는 옵션을 제공하는 앱을 갖춘 시나리오를 모델로 만들었습니다. 저자들은 전반적으로 다른 여행자들에게 상당한 이익을 창출하기 위해 여행 시간을 길게하는 것은 상대적으로 적은 수의 운전자들만을 필요로한다는 것을 발견했다. 운전자에게 "이기적인"것이 라기보다는 사회적으로 최적의 접근 방법을 선택함으로써, 혼잡에 대한 총 시간을 15 %에서 30 %까지 줄일 수 있습니다.


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혼잡과 관련된 주요 문제 중 하나는 여행 시간을 정확히 예측하기 어렵다는 것입니다. 운전자에게 예상 여행 시간으로 경로를 선택하는 옵션을 제공함으로써 특정 시간에 목적지에 있어야하는 운전자는 언제 출발해야하는지 알게되고 더욱 유연한 운전자는 최악의 혼잡을 피할 수 있습니다. 그것은 "윈 - 윈"상황입니다.

사회적 해결책?

그렇더라도, 개별 자동차 운전자를위한 실제 시간 절약은 한계가 있습니다. 연구의 저자는 "가장 좋은 경우 시나리오에서 운전자 대다수가 시간을 절약 할 수있다"고 말했다. 오히려 최적화 된 라우팅은 도시가 전반적으로 더 잘 기능 할 수 있도록 도와줍니다.

이것은 도시의 부와 인구를 키우기 위해 노력하는 도시 지도자들에게 중요한 통찰력을 제공합니다. 이 연구는 도시 혼잡으로 인해 발생하는 문제에 대한 도로 기반 솔루션의 범위가 제한적임을 보여줍니다. 일상적인 통근과 통학으로 운전자가 더 유연하고 더 유익한 길을 택할 유인이 생기더라도 운전자가 유연 해지기 어렵습니다. 저자의 제안은 도시 간 도로 네트워크에서 더 잘 작동 할 수 있습니다. 도시 간 여행은 길고 운전자는 타이밍에있어 유연성이 떨어집니다.

궁극적으로시 당국은 운전자에게 사회적으로 책임있는 운전자가 될 수있는 것보다 교통 혼잡을 줄이기 위해 대체 교통 수단을 제공하는 것이 훨씬 더 효과적이라는 것을 인식해야합니다. 예를 들어, 다양한 형태의 철도는 매일 통근하는 사람들에게 빠르고 믿을 수있는 여행을 제공합니다. 모든 경제 및 환경 문제를 다루기 혼잡에 의한.

저자에 관하여

데이비드 메츠, UCL 교통 연구 명예 교수

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