包括马萨诸塞大学阿默斯特分校(University of Massachusetts Amherst)工程师在内的一个研究小组进行的一项新研究，帮助确定了提高UberX Share等拼车平台使用率的最重要特征。
“在这篇论文中，我们关注的是一种叫做拼车的特殊形式的拼车服务，它指的是在同一方向旅行的多个陌生人之间分摊费用和拼车的服务，”该研究的联合负责人、麻省理工大学阿默斯特分校机械和工业工程副教授香农罗伯茨解释说。该论文发表在《人因与工效学学会年会论文集》上。
她说:“随着拼车的增加，我们可以减少排放，改善交通状况，节省成本。”“然而，只有在相当数量的人口放弃私家车出行并使用拼车的情况下，这些收益才会实现。如果人们继续使用他们是唯一乘客的优步和Lyft，排放将会增加，交通状况将会恶化，”她说。
与马萨诸塞大学阿默斯特分校的计算机科学家一起，来自俄亥俄州哥伦布市全国儿童医院阿比盖尔·韦克斯纳研究所的研究人员和通用汽车公司的罗伯茨对400多人进行了调查。她说:“这两位计算机科学家专注于算法开发，以确定在拼车情况下匹配人们的方法，而我则专注于收集人们使用这项服务的原因。”
这项调查发现，乘坐本身的特点是优先考虑的。这些因素包括价格(拼车是否比单独出行便宜得多?)、具体的乘车场景(比如通勤上班或开车去机场)和速度(人们到达目的地的速度)。
罗伯茨解释说:“特别是，人们想要快速旅行。“目前的拼车方式是，你在不同的时间以迂回的路线搭载两到三个下车的人。人们对确保路线越短越感兴趣，因为他们不想在车里待得太久，即使与其他人合用更便宜。”
这与之前的研究形成鲜明对比，之前的研究发现，乘客最看重的是其他乘客的人口统计信息(如种族、年龄和性别)。罗伯茨猜测，这种差异是因为受访者都是通过Facebook招募的自称为Uber和Lift粉丝的人。
她说:“因为他们已经熟悉了这项服务，他们可能更愿意忽略性别和社会阶层等因素，因为他们对乘坐特征更感兴趣，比如时间和价格。”
她补充说，了解其他乘客——无论是通过了解其他乘客，还是通过乘客对乘客的评级系统——比任何个人统计数据都重要，本质上是将人口统计数据纳入一个指标。
“通过乘客对乘客的评级系统，我们看到人们说，‘我想和一个让我觉得搭车很舒服的人在一起。’”他们并没有明确地说‘我只想和长得像我的人一起骑’，”罗伯茨说。
最终，这将带来更好的拼车平台。她说:“对我们来说，了解什么能增加信任，让用户更舒适地使用这些系统，这一点至关重要。”“没有这些信息，这些服务将无法使用。”
她还希望这些服务的用户也能看到这项研究。“我认为让人们更多地意识到这项服务的存在，它不会大大增加你的旅行时间，它更节能，而且便宜，这真的很重要。”
更多信息:张方达等人，人们如何更喜欢拼车?乘客、匹配和出行特征的调查研究，人因与工效学学会年会论文集(2023)。DOI: 10.1177/21695067231195826来源:马萨诸塞大学阿默斯特分校新的研究确定了影响乘车分乘的因素(2024,1月4日)检索自2024年1月8日https://techxplore.com/news/2024-01-factors.html。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。内容仅供参考之用。
