출퇴근이 힘들 정도로 힘들지만, 둔하고 짜증나거나 심지어 모욕적인 사람과 함께 차에 갇힌 경우 어떻게 하시겠습니까? 글쎄, 그것은 가장 친환경적인 사람조차도 싱글 카 라이더 상태로 돌아갈 가능성이 있습니다. 이것이 워털루 대학교 연구원들이 최근 교통 연구 파트 C에 발표한 연구에서 함께 작업한 전제입니다. 이 연구는 승차 공유 시스템에 대한 전통적 신념에 도전하고 사회적 요소에 더 많은 비중을 두는 시스템을 개발하는 첫 번째 단계입니다.
연구 저자인 워털루 경영공학 교수인 비산 가다르(Bissan Ghaddar)는 보도 자료에서 "보통 카풀은 지리적 위치와 일정에 따라 사람들을 매칭하는 것"이라고 말했습니다. "우리는 사회적인 측면을 방정식에 포함시키고 싶었습니다. 차 안에 침묵이 있을 때, 특히 출퇴근 시간이 긴 경우에는 항상 어색하기 때문입니다."
연구자들은 GRAAL을 개발하기 위해 여러 가지 방법을 사용했으며, 이를 "녹색 및 사회적 카풀을 위한 데이터 기반 방법론"이라고 설명합니다. 그들은 카풀을 하려고 하는 사람들의 트위터 피드를 분석하여 그들의 개인적인 관심사에 대한 유용한 데이터를 수집했습니다. 그런 다음, 트위터 사용자의 소셜 서클이 즐거움 척도를 결정하기 위해 어떻게 패닝했는지 살펴보았습니다. 여기에는 동질성(사용자 간의 주제 유사성)과 동성애 또는 사람들이 유사한 유형의 사람들을 찾는 경향이 고려되었습니다.
그들은 또한 사람들에게 두 가지 옵션을 제공하는 온라인 설문 조사를 실시했습니다. 친환경적이지만 덜 사회적인 승차 옵션과 더 사회적이고 약간 덜 지속 가능한 승차입니다. 얻은 237개의 답변 중 39%가 사회적 솔루션을 선택하는 경향이 있었습니다.
컴퓨터 알고리즘은 위치와 일정뿐만 아니라 이러한 식별된 성격 선호도를 기반으로 카풀러를 매칭했습니다. 그런 다음 연구원들은 샌프란시스코와 로마에 있는 실제 카풀 업체의 데이터를 사용하여 이 중매 알고리즘을 시뮬레이션하려고 했습니다. 그들은 행복하고 호환 가능한 카풀러가 샌프란시스코에서 40%, 로마에서 57%의 자동차 사용 감소를 가져온다고 결론지었습니다.
훌륭하게 들리지만 GRAAL 방법은 아직 현장 테스트를 거치지 않았습니다. 연구원들은 이 연구에서 "최종 사용자와 함께 이 솔루션을 테스트하기 위해 몇몇 도시의 이동 기관과 파트너십 가능성을 모색하고 있습니다."라고 씁니다. "이 문서의 범위는 온라인에서 사용 가능한 데이터에서 시작하여 권장 사항으로 끝나는 이론적이고 데이터 중심적인 방법론을 고안하는 것이었습니다."
그때까지 낯선 사람의 차에 타기 전에 간단한 문자 인터뷰를 하시겠습니까? 전 세계적으로 이미 분노의 대상이 되고 있습니다!
지금은 미쳤어미국 도로에서만 2억 5천만 대 이상의 자동차가 사용되고 있습니다!
