核心概念
本研究では、ドックレス自転車共有システムのデータを活用し、グラフ理論に基づいて最適な新規ステーション設置場所を特定し、時間的・空間的な利用パターンを分析することで、システムの効率的な運用に寄与する。
要約
本研究では、ダブリンのドックレス自転車共有システムであるMoby Bikesのデータを用いて、ネットワーク分析を行った。
まず、階層的クラスタリングを用いて、既存の固定ステーションに加えて新規ステーション候補地を特定した。その上で、ステーション選定アルゴリズムを適用し、146の新規ステーションを選定した。
次に、Louvainアルゴリズムによるコミュニティ検出を行い、時間的・空間的な利用パターンを分析した。その結果、以下の知見が得られた:
全体の約74%の利用が同一コミュニティ内で完結しており、自転車の利用が局所的な傾向にあることが確認された。
曜日別の利用パターンを見ると、平日は通勤目的の利用が多く、週末は観光目的の利用が多いコミュニティが存在することが分かった。
時間帯別の利用パターンを見ると、朝夕のピーク時に利用が集中するコミュニティと、昼間に利用が集中するコミュニティが存在することが分かった。
これらの知見は、自転車の再配置戦略の立案などに活用できると考えられる。
統計
ステーション間の平均移動距離は約2.5km程度である。
全体の約74%の利用が同一コミュニティ内で完結している。
平日は朝夕のピーク時に利用が集中し、週末は昼間に利用が集中する傾向がある。
引用
"ドックレス自転車共有システムは本質的に時空間システムであり、時空間ダイナミクスによって駆動されるコミュニティの存在が明らかになった。"
"これらの知見は、自転車の再配置戦略の立案などに活用できると考えられる。"