論文の概要: Equity Scores for Public Transit Lines from Open-Data and Accessibility Measures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00128v1
• Date: Fri, 30 Sep 2022 22:58:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 11:26:31.294701
• Title: Equity Scores for Public Transit Lines from Open-Data and Accessibility Measures
• Title（参考訳）: オープンデータとアクセシビリティ対策による公共交通機関の株価スコア
• Authors: Amirhesam Badeanlou, Andrea Araldo, Marco Diana, Vincent Gauthier
• Abstract要約: 現在の交通は明らかな不平等に悩まされており、郊外の交通のレベルは都市部よりもはるかに低い。 持続可能性の目標を達成し、自動車依存を減らすためには、輸送は株式を中心に(再)設計されるべきである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3058685580689604
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current transit suffers from an evident inequity: the level of service of transit in suburbs is much less satisfying than in city centers. As a consequence, private cars are still the dominant transportation mode for suburban people, which results in congestion and pollution. To achieve sustainability goals and reduce car-dependency, transit should be (re)designed around equity. To this aim, it is necessary to (i) quantify the "level of equity" of the transit system and (ii) provide an indicator that scores the transit lines that contribute the most to keep transit equitable. This indicator could suggest on which lines the transit operator must invest to increase the service level (frequency or coverage) in order to reduce inequity in the system. To the best of our knowledge, this paper is the first to tackle (ii). To this aim, we propose efficient scoring methods that rely solely on open data, which allows us to perform the analysis on multiple cities (7 in this paper). Our method can be used to guide large-scale iterative optimization algorithms to improve accessibility equity.
• Abstract（参考訳）: 現在の交通は明らかな不平等に苦しんでおり、郊外での交通の水準は都市中心部よりも満足度が低い。 結果として、民間車は依然として郊外の人々の交通手段として支配的であり、渋滞や汚染を引き起こしている。 持続可能性の目標を達成し、自動車依存を減らすためには、輸送は株式を中心に(再)設計されるべきである。 この目的のためには、必要です。 (i)交通システムの「平等のレベル」を定量化し、 (ii)輸送を公平に保つために最も寄与する輸送線を評価する指標を提供する。 この指標は、システムの不平等を減らすために、トランジットオペレーターがサービスレベル(周波数またはカバレッジ)を上げるためにどのラインに投資する必要があるかを示唆する。 私たちの知る限りでは、この論文は最初に取り組んだものである。 (ii) そこで本研究では,オープンデータのみに依存する効率的なスコアリング手法を提案する。 本手法は,アクセシビリティ・エクイティを改善するために,大規模反復最適化アルゴリズムの導出に利用できる。

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