感到老了吗？使用移动电话数据融合更新交通分布模式的旅行调查
摘要：通过使用手机数据作为成本效益高且具有丰富的地理空间信息的数据源，我们提出了一种方法来捕捉当前人员流动模式的时空分辨率。我们的方法利用手机应用程序使用记录来推测出那些难以识别的交通方式（如自行车和网约车/出租车）基于手机位置数据。通过数据融合和矩阵分解技术，我们将官方数据源（家庭调查和人口普查数据）与手机应用程序使用数据集成在一起。这种集成能够重新构建官方数据，并创建一个结合了应用程序使用的数字足迹数据的更新数据集。我们使用以智利圣地亚哥为重点的案例研究来说明我们的方法，成功地推测出四种交通方式：公共交通、机动车、非机动车和出租车。我们的分析揭示了2012年至2020年间交通模式的显著变化。我们量化了圣地亚哥各区市公共交通使用量的减少，除了最近引入了地铁/铁路线路的地区，这突显了这些基础设施改进对公共交通网络的增强能力。此外，我们还证明了圣地亚哥整体机动车交通量的增加，揭示了在推广城市可持续交通方面持续面临的挑战。我们通过将更新后的估计数据与官方智能卡交易数据进行比较来验证我们的发现。
作者：Eduardo Graells-Garrido, Daniela Opitz, Francisco Rowe, Jacqueline Arriagada
论文ID：2204.09482
分类：Computers and Society
分类简称：cs.CY
提交时间：2023-06-01