Künstliche Daten ermöglichen klügere Entscheidungen für gerechtere Investitionen in den öffentlichen Verkehr in New York

Lesezeit: 2 Minuten
Durch Kathy Schmidt
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Karte zur Hervorhebung von Transitstrecken und Investitionsbereichen.

BerlinForscher der Tandon School of Engineering der NYU untersuchten mithilfe gefälschter Daten die Auswirkungen von Investitionen in den Verkehr in New York State. Ihre vom US-Verkehrsministerium finanzierte Studie analysierte das Verhalten von 19,5 Millionen Bewohnern bei über 120.000 Fahrten. Traditionelle Umfragen übersehen oft einkommensschwache und marginalisierte Gemeinschaften, was zu schlechter Ressourcenverteilung führt. Die Methode der NYU zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen.

Die Forscher setzten ein „gerechtes, auf Wahlentscheidungen basierendes Unterstützungstool“ ein, um optimale Servicegebiete auszuwählen. Dieses Tool berücksichtigte vier Hauptziele:

  • Maximierung des Gesamtertrags
  • Maximierung des gesamten zusätzlichen Konsumentenüberschusses
  • Minimierung der Ungleichheit im Konsumentenüberschuss
  • Minimierung der Unzulänglichkeit im Konsumentenüberschuss

Joseph Chow, außerordentlicher Professor an der NYU Tandon, leitete die Studie. Das Ziel der Forschung ist es, Transportsysteme effizient und gerecht zu gestalten. Das Entscheidungstool hilft, die Balance zwischen Gewinnmaximierung und fairen Dienstleistungen zu finden.

Die Studie untersuchte zwei Arten von Transportdiensten. Einer war Ride-Hailing, der schneller, aber teurer ist. Der andere war On-Demand-Mikrotransit, der langsamer, aber günstiger ist. Sie probierten verschiedene Investitionsmöglichkeiten aus, basierend auf Daten aus dem gesamten Bundesstaat.

Die Ergebnisse verdeutlichten die unterschiedlichen Auswirkungen der jeweiligen Investitionsstrategien:

  • Investitionen in Fahrdienste für längere Strecken maximierten die Einnahmen
  • Die Priorisierung von Fahrdiensten für kürzere Strecken erhöhte den Konsumentenüberschuss
  • Schwerpunktmäßig Investitionen in On-Demand-Mikrotransit verringerten die Ungleichheit im Konsumentenüberschuss
  • Eine Aufteilung des Budgets zwischen beiden Diensten brachte ein Gleichgewicht von Gerechtigkeit und Effizienz

Im Gegensatz zu Fahrtendiensten erzielten Mikrotransit-Dienste mehr Anerkennung in ärmeren Regionen, benötigten jedoch finanzielle Unterstützung. Fahrdienste waren profitabler, jedoch nicht gerecht verteilt. Die Kombination beider Dienste stellte einen guten Kompromiss dar.

Chow betonte, dass diese Forschung landesweit anwendbar sei. Ziel ist es, die Verteilung der Verkehrsmittel in den USA gerecht zu gestalten. Die Untersuchung wurde durch einen synthetischen Datensatz von Replica, einem Unternehmen für Verkehrsdaten, ermöglicht. Diese Daten umfassten authentische Informationen über Bewegungsmuster der Menschen, demografische Merkmale und Umweltfaktoren.

Robert Regué, der Forschungsleiter bei Replica, unterstützt die Studie. Er betonte, dass synthetische Daten helfen, faire und nachhaltige Städte zu bauen und gleichzeitig die Privatsphäre zu schützen. Die Forschung an der NYU Tandon verfolgt dieselben Ziele.

Die Untersuchung wurde von Joseph Chow, dem Doktoranden Xiyuan Ren und ChengHe Guan, Assistenzprofessor an der NYU Shanghai, durchgeführt. Das Forscherteam erhielt Unterstützung vom C2SMARTER, einem Zentrum, das vom US-Verkehrsministerium finanziert wird.

Forscher möchten die Verkehrsplanung mit einer neuen Methode revolutionieren. Sie beabsichtigen, künstliche Daten zu nutzen, um Werkzeuge für bessere Entscheidungsfindungen zu entwickeln. Dies könnte dazu beitragen, eine gerechtere Verteilung der Ausgaben für den öffentlichen Nahverkehr im ganzen Land sicherzustellen.

Die Studie wird hier veröffentlicht:

http://dx.doi.org/10.1016/j.trd.2024.104255

und seine offizielle Zitation - einschließlich Autoren und Zeitschrift - lautet

Xiyuan Ren, Joseph Y.J. Chow, ChengHe Guan. Mobility service design with equity-aware choice-based decision-support tool: New York case study. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 2024; 132: 104255 DOI: 10.1016/j.trd.2024.104255
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