Behavioural modelling of public transport passengers using big data sources
Independent Research Fund Denmark
Danmarks Tekniske Universitet
I dag baseres analyser af de kollektive rejsendes præferencer primært på ad hoc analyser, der er dyre at foretage og oftest kun indeholder meget få respondenter, samt den nationale Transportvaneundersøgelse, der på trods af repræsentativitet og relativt stor stikprøve dog baserer sig på relativt få kollektive rejsende. Samtidig har vi i Danmark en enorm u-udnyttet kilde af information om passagerernes rejser og deres præferencer, nemlig Rejsekort, der i 2018 anvendtes til over 100 mio. kollektive ture. Rejsekort indeholder detaljeret information om passagerers rejsevaner indenfor det kollektive netværk, men kan ikke benyttes direkte i planlægningen grundet manglende information om hvor hele turen reelt starter og slutter, samt manglende repræsentativitet. Formålet med dette projekt er således at udvikle en metode, der kan skabe et samlet datasæt til planlægning baseret på Rejsekort, Transportvaneundersøgelsen samt operationelle data fra det kollektive netværk. Dette kræver anvendelse af datafusions-teknikker baseret på avancerede spatio-temporale statistiske analyser. Med et sådant datasæt vil det være muligt at skabe et bedre grundlag for analyser af de rejsendes adfærd. Datasættet vil blive anvendt til at frembringe ny viden om, hvad der gør kollektiv trafik mere attraktivt set fra passagerernes synsvinkel. Dermed kan den store u-udnyttede datakilde komme til gavn – og i sidste ende sørge for bedre kollektiv trafik til gavn for passagererne.
Postdoc / DFF-International Postdoc / fellowship