Wykorzystanie telefonów komórkowych w badaniach zachowań transportowych ludności

Jędrzej Gadziński

Abstrakt

Zachowania czasoprzestrzenne ludności są obecnie jedną z popularniejszych kwestii podejmowanych na gruncie geografii transportu. W efekcie rośnie również zainteresowanie rozwojem nowych narzędzi badawczych związanych z ich identyfikacją, takich jak urządzenia mobilne. Mimo dużej popularności smartfonów, wciąż jednak niewiele jest przykładów badań, w których zostały one wykorzystane na większą skalę. Za cel artykułu przyjęto więc określenie możliwości i perspektyw szerszego zastosowania telefonów komórkowych w badaniach zachowań transportowych ludności, a także wskazanie najważniejszych zalet i wad tego typu narzędzi. Do realizacji wyznaczonego celu posłużyły: a)  przegląd literatury opisującej narzędzia badawcze stosowane do identyfikacji zachowań transportowych ludności oraz b) przeprowadzone w Poznaniu badania pilotażowe z wykorzystaniem smartfonów i stworzonej w tym celu aplikacji mobilnej. Na tej podstawie można stwierdzić, że w danych pozyskanych za pomocą telefonów komórkowych tkwi bardzo duży potencjał i mogą one znaleźć szerokie zastosowanie w różnego rodzaju analizach transportowych. Jednakże należy również zwrócić uwagę na istotne bariery dla dalszego upowszechniania się tego typu narzędzi badawczych, w postaci problemów natury technicznej i organizacyjnej, związanych z doborem próby oraz analizą dużych zbiorów danych.

Słowa kluczowe: zachowania transportowe, ścieżki czasoprzestrzenne, telefony komórkowe, smartfony, odbiorniki GPS, big data
References

ACMA, 2015, Australians get mobile: Using mobile devices for voice, messaging and internet access, Raport, Australian Communications and Media Authority (http://www.acma.gov.au/theACMA/engage-blogs/engageblogs/Research-snapshots/Australians-get-mobile; dostęp: 1.08.2017)

Anable J., 2005, ‘Complacent car addicts’ or ‘aspiring environmentalists’? Identifying travel behaviour segments using attitude theory, Transport Policy, 12(1), s. 65-78.

Android w Polsce, 2015, Raport, SW Research, WhallaLabs,Warszawa.

Axhausen K. W., Zimmermann A., Schönfelder S., Rindsfüser G., Haupt T., 2002, Observing the rhythms of daily life: A six-week travel diary, Transportation, 29(2), s. 95-124.

Azam M. A., Loo J., Khan S. K. A., Adeel M., Ejaz W., 2012, Human behaviour analysis using data collected from mobile devices, International Journal on Advances in Life Sciences, 4(1&2), s. 1-10.

Bauer M., Klimontowska N., 2010, Wykorzystanie techniki GPS w badaniu zachowań pasażerów komunikacji zbiorowej, Zeszyty Naukowo-Techniczne Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Komunikacji w Krakowie, Seria: Materiały Konferencyjne, 94, 153, s. 9-22.

Boarnet M. G., Sarmiento S., 1998, Can land-use policy really affect travel behaviour? A study of the link between non-work travel and land-use characteristics, Urban Studies, 35(7), s. 1155-1169.

Buliung R. N., Kanaroglou P. S., 2006, Urban Form and Household Activity ‐ Travel Behavior, Growth and Change, 37(2), s. 172-199.

Cao X., Mokhtarian P. L., Handy S. L., 2009, Examining the impacts of residential self ‐ selection on travel behaviour: a focus on empirical findings, Transport Reviews, 29(3), s. 359-395.

Centellegher S., De Nadai M., Caraviello M., Leonardi C., Vescovi M., Ramadian Y., Oliver N., Pianesi L., Pentland A., Antonelli F., Lepri B., 2016, The Mobile Territorial Lab: a multilayered and dynamic view on parents’ daily lives, EPJ Data Science, 5(1).

Chen C., Bian L., Ma J., 2014, From traces to trajectories: How well can we guess activity locations from mobile phone traces?, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 46, s. 326-337.

Clifton K. J., Handy S. L., 2003, Qualitative methods in travel behaviour research, [w:] P. Jones, P. R. Stopher (red.), Transport survey quality and innovation, Emerald, Bingley, s. 283-302.

Çolak S., Alexander L. P., Alvim B. G., Mehndiratta S. R., González M. C., 2015, Analyzing cell phone location data for urban travel: current methods, limitations, and opportunities, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2526, s. 126-135.

Cortés C. E., Gibson J., Gschwender A., Munizaga M., Zúñiga M., 2011, Commercial bus speed diagnosis based on GPS-monitored data, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 19(4), s. 695-707.

Cottrill C., Pereira F., Zhao F., Dias I., Lim H., Ben-Akiva M., Zegras P., 2013, Future mobility survey: Experience in developing a smartphone-based travel survey in Singapore,  Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2354, s. 59-67.

Cui Y., Chipchase J., Ichikawa F., 2007, A Cross Culture Study on Phone Carrying and Physical Personalization, [w:] N. Aykin (red.), Usability and Internationalization, Springer, Berlin-Heidelberg, s. 483-492.

Duncan M. J., Mummery W. K., 2007, GIS or GPS? A comparison  of two methods for assessing route taken during active transport, American Journal of Preventive Medicine, 33, s. 51-53.

Ewing R., Cervero R., 2001, Travel and the built environment: a synthesis, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 1780, s. 87-114.

Fox M., 1995, Transport planning and the human activity approach, Journal of Transport Geography, 3(2), s. 105- 116.

Gadziński, J., 2010, Ocena dostępności komunikacyjnej przestrzeni miejskiej na przykładzie Poznania, Bogucki Wydawnictwo Naukowe, Poznań.

Gadziński J., 2016, Wpływ dostępności transportu publicznego na zachowania transportowe mieszkańców – przykład aglomeracji poznańskiej, Prace Komisji Geografii Komunikacji PTG, 19, 1, s. 31-42.

Geurs K. T., Thomas T., Bijlsma M., Douhou S., 2015, Automatic trip and mode detection with Move Smarter: First results from the Dutch Mobile Mobility Panel, Transportation Research Procedia, 11, s. 247-262.

Geurs K. T., Van Wee B., 2004, Accessibility evaluation of land-use and transport strategies: review and research directions, Journal of Transport Geography, 12(2), s. 127- 140.Gong H., Chen C., Bialostozky E., Lawson C. T., 2012, A GPS/

GIS method for travel mode detection in New York City, Computers, Environment and Urban Systems, 36(2), s. 131-139.

Gong L., Morikawa T., Yamamoto T., Sato H., 2014, Deriving personal trip data from GPS data: a literature review on the existing methodologies, Procedia-Social and Behavioral Sciences, 138, s. 557-565.

Gould J., 2013, Cell Phone Enabled Travel Surveys: The Medium Moves the Message, [w:] J. Zmud, M. E. H. Lee- Gosselin, M. A. Munizaga, J. A. Carrasco (red.), Transport Survey Methods: Best Practice for Decision Making, Emerald, Bingley, s. 51-70.

Greaves S.P., Fifer S., Ellison R., Germanos G., 2010, Development of a GPS/Web-based Prompted-Recall Solution for Longitudinal Travel Surveys, Proceedings of the 89th Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington DC.

Gu B., Yoon A. S., Bae D. H., Jo I., Lee J., Yoon J., Kang J., Kwon M., Yoon Ch., Cho S., Jeong J., Chang D., 2016, Biscuit: A framework for near-data processing of big data workloads, Proceedings of Computer Architecture (ISCA), 2016 ACM/IEEE 43rd Annual International Symposium, IEEE, Seul, s. 153-165.

Hägerstrand T., 1970, What about People in Regional Science?, Regional Science Association Papers, XXIV, s. 7-21.

Hunter T., Herring R., Abbeel P., Bayen A., 2009, Path and travel time inference from GPS probe vehicle data. Proceedings of the International Workshop on Analyzing Networks and Learning with Graphs, Vancouver.

Jacobs A., 2009, The pathologies of big data, Communications of the ACM, 52(8), s. 36-44.

Jariyasunant J., Abou-Zeid M., Carrel A., Ekambaram V., Gaker D., Sengupta R., Walker J. L., 2015, Quantified traveler: Travel feedback meets the cloud to change behaviour, Journal of Intelligent Transportation Systems, 19(2), s. 109-124.

Jariyasunant J., Carrel A., Ekambaram V., Gaker D. J., Kote T., Sengupta R., Walker J. L., 2011, The Quantified Traveler: Using personal travel data to promote sustainable transport behaviour, University of California Transportation Center, Berkeley.

Järv O., Ahas R., Witlox F., 2014, Understanding monthly variability in human activity spaces: A twelve-month study using mobile phone call detail records, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 38, s. 122-135.

Jones P. M., Dix M. C., Clarke M. I., Heggie I. G., 1983, Understanding travel behaviour, Gower Publishing, Brookfield.

Kmieć B., Mokrzański M., 2010, GPS jako narzędzie monitorowania podróży w miastach, Zeszyty Naukowo-Techniczne Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Komunikacji w Krakowie, 94, 153, s. 128-146.

Lane N. D., Miluzzo E., Lu H., Peebles D., Choudhury T., Campbell A. T., 2010, A survey of mobile phone sensing, IEEE Communications Magazine, 48(9), s. 140-150.

Li Z. J., Shalaby A. S., 2008, Web-based GIS system for prompted recall of GPS-assisted personal travel surveys: System development and experimental study. Transportation Research Board 87th Annual Meeting, Washington, D.C.

McLafferty S. L., 2003, Conducting questionnaire surveys, [w:] N. Clifford, G. Valentine (red.), Key methods in geography, Sage, Londyn, s. 87-100.

Montini L., Rieser-Schüssler N., Horni A., Axhausen K. W., 2014, Trip purpose identification from GPS tracks, Transportation Research Record, 2405, s. 16-23.

Montini L., Prost S., Schrammel J., Rieser-Schüssler N., Axhausen K. W., 2015, Comparison of travel diaries generated from smartphone data and dedicated GPS devices, Transportation Research Procedia, 11, s. 227-241.

Nitsche P., Widhalm P., Breuss S., Brändle N., Maurer P., 2014, Supporting large-scale travel surveys with smartphones – A practical approach, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 43, s. 212-221.

Nour A., Hellinga B., Casello J., 2016, Classification of automobile and transit trips from Smartphone data: Enhancing accuracy using spatial statistics and GIS, Journal of Transport Geography, 51, s. 36-44.

Nurlaela S., Curtis C., 2012, Modeling household residential location choice and travel behavior and its relationship with public transport accessibility, Procedia – Social and Behavioral Sciences, 54, s. 56-64.

Ohmori N., Nakazato M., Harata N., 2005, GPS mobile phone-based activity diary survey. Proceedings of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, 5, s. 1104-1115.

Pearson D., 2001, Global Positioning System (GPS) and travel surveys: Results from the 1997 Austin household survey. Eighth Conference on the Application of Transportation Planning Methods, Corpus Christi, Texas.

Pew Research Center, 2015, The Smartphone Difference. Raport Pew Research Center, (http://www.pewinternet. org/2015/04/01/us-smartphone-use-in-2015/; dostęp: 1.08.2017)

Picornell M., Ruiz T., Lenormand M., Ramasco J. J., Dubernet T., Frías-Martínez E., 2015, Exploring the potential of phone call data to characterize the relationship between social network and travel behaviour, Transportation, 42(4), s. 647-668.

Radzimski A., Gadziński J., 2016, Jak transport publiczny wpływa na kształtowanie się rynku nieruchomości? Przykład Poznańskiego Szybkiego Tramwaju, Prace Komisji Geografii Komunikacji PTG, 19, 3, s. 34-45.

Rakower R., Łabędzki J., Gadziński J., 2011, Konkurencyjność ruchu rowerowego w przestrzeni miejskiej, Transport Miejski i Regionalny, 2, s. 31-38.

Scheiner J., 2006, Housing mobility and travel behaviour: A process-oriented approach to spatial mobility: Evidence from a new research field in Germany, Journal of Transport Geography, 14(4), s. 287-298.

Shen L., Stopher P. R., 2014, Review of GPS travel survey and GPS data-processing methods, Transport Reviews, 34(3), s. 316-334.

Sierpiński G., Celiński I., 2011, Koncepcja użycia technologii sieci GSM do identyfikacji przemieszczeń w miastach, Logistyka, 6.

Simma A., Axhausen K. W., 2003, Interactions between ravel behaviour, accessibility and personal characteristics: The case of the Upper Austria Region. Eidgenössische Technische Hochschule, Institut für Verkehrsplanung und Transportsysteme, Zurych.

Smoreda Z., Olteanu-Raimond A. M., Couronné T., 2013,

Spatiotemporal data from mobile phones for personal mobility assessment, [w:] J. Zmud, M. Lee-Gosselin, M. Munizaga, J. A. Carrasco (red.), Transport survey methods: best practice for decision making. Emerald, Bingley, s. 745-768.

Stopher P., FitzGerald C., Zhang J., 2008, Search for a global positioning system device to measure person travel, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 16, s. 350-369.

Tantiyanugulchai S., Bertini R. L., 2003, Analysis of a transit bus as a probe vehicle for arterial performance measurement. ITE Annual Meeting and Exhibit, Seattle, WA. TNS, 2015, Polska.jest.mobi, Raport, TNS Polska, Warszawa.

Van Acker V., Van Wee B., Witlox F., 2010, When transport geography meets social psychology: toward a conceptual model of travel behaviour, Transport Reviews, 30(2), s. 219-240.

Vlassenroot S., Gillis D., Bellens R., Gautama S., 2015, The use of smartphone applications in the collection of travel behaviour data, International Journal of Intelligent Transportation Systems Research, 13(1), s. 17-27.

Wagner D. P., 1997, Lexington area travel data collection test: GPS for personal travel surveys, Final Report, Office of Highway Policy Information and Office of Technology Applications, Federal Highway Administration, Battelle Transport Division, Columbus.

Wang Z., He S. Y., Leung Y., 2017, Applying mobile phone data to travel behaviour research: A literature review, Travel Behaviour and Society, in press. Weis C., Frei A., Axhausen K. W., Fell B., Haupt T., 2008,

A comparative study of web-and paper-based travel behaviour surveys, Institute of Transportation, Traffic, Highway-and Railway-Engineering, 519, s. 1-19.

Winters P. L., Barbeau S. J., Georggi N. L., 2008, Smart Phone Application to Influence Travel Behavior (TRAC-IT Phase 3), Report No. 549-35, National Center for Transit Research for Florida Department of Transportation, Tampa.

Wolf J., 2000, Using GPS data loggers to replace travel diaries in the collection of travel data, Georgia Institute of Technology, School of Civil and Environmental Engineering, Atlanta.

Wolf J., 2006, Applications of new technologies in travel surveys, [w:] P. Stopher, Ch. Stecher (red.), Travel survey methods: Quality and future directions, Emerald, Bingley, s. 531-544.

Yue Y., Lan T., Yeh A. G., Li Q. Q., 2014, Zooming into individuals to understand the collective: A review of trajectory- based travel behaviour studies, Travel Behaviour and Society, 1(2), s. 69-78.

Zhao F., Pereira F. C., Ball R., Kim Y., Han Y., Zegras C., Ben-Akiva M., 2015, Exploratory analysis of a smartphonebased travel survey in Singapore, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2(2494), s. 45-56.

Zito R., D’este G., Taylor M. A. P., 1995, Global positioning systems in the time domain: How useful a tool for intelligent vehicle-highway systems?, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 3(4), s. 193-209.

Zito R., Taylor M. A., 1994, The use of GPS in travel-time surveys, Traffic Engineering and Control, 35, s. 685-685.