智能手機如何幫助我們了解人們實際上如何在城市中出行

當我搬到波士頓攻讀博士學位時，我很快注意到我們實際上掌握的關於人們如何在城市中移動的可靠數據是多麼的少。我們談論“汽車成癮”、“步行社區”或“交通公平”，但這些數據通常基於十年前最新更新的自我報告調查。這些調查大多數都是基於記憶的，要求人們記住他們昨天的每一次旅行。正如您可以想像的那樣，此類數據經常被忽視。

這種認識促使我和我在東北大學和麻省理工學院的同事們創造了一些不同的東西：基於智能手機的現代旅行調查，可以自動記錄人們的活動並揭示城市流動的真實節奏。我們將這項研究稱為“波士頓步行”。

重新思考我們如何衡量運動

智能手機已成為日常生活中強大的傳感器。他們知道我們什麼時候開始走路，什麼時候上公共汽車，什麼時候停下來喝咖啡。使用 GPS 和手機運動傳感器（經過同意並採取嚴格的隱私措施），我們可以捕獲有關人們實際旅行地點（而不是他們認為自己要去的地方）的詳細、每秒的數據。

2023 年，我們從波士頓各地招募了近千名居民。每個參與者都安裝了跟踪應用程序並使用了至少兩週，儘管許多參與者在研究中停留了一個多月。其結果是北美同類中最全面的數據集之一：來自 990 名參與者的超過 155,000 次行程，涵蓋步行、騎自行車、公共交通和駕車。

研究一下，現在 發表 在雜誌上 運輸還包括一份關於年齡、收入、種族和家庭特徵的廣泛調查問卷，以便我們了解誰在旅行、如何旅行，以及規劃者每天使用的交通數據中某些群體的代表性是否不足或過多。

我們發現了什麼

傳統研究長期以來低估了短途旅行，尤其是步行。我們的數據顯示，步行實際上約占波士頓所有出行的 21%，約為之前家庭調查中報告比例的 10 倍。地鐵出行也佔據了更大的份額，反映出市中心密集且交通豐富的結構。

我們發現收入以令人驚訝的方式影響旅行。收入較高的參與者往往居住在適合步行的中心地區，並通過步行或騎自行車前往較長的距離。低收入參與者更依賴公共交通，但上班通勤時間往往更長且不太方便。我們還觀察到清晰的空間模式：以汽車為導向的旅行者集中在郊區郵政編碼區，而騎自行車和步行的旅行者則居住在市中心更密集的地區。

這些發現強調，出行選擇不僅僅是個人偏好的問題，它們與地理、基礎設施和不平等密切相關。頻繁的公共交通和安全的自行車路線的分佈不均勻，像我們這樣的數據可以使這些不平等變得顯而易見。

建立信任的挑戰

收集敏感位置數據需要謹慎。每個參與者都必須提供知情同意，所有信息都經過加密和匿名處理。我們將數據存儲在安全服務器上，並讓會員隨時完全控制提款。

然而，事實證明，招募人才比創造技術更困難。我們首先聯繫社區組織，但很快意識到僅靠外展是不夠的。在馬薩諸塞州灣交通管理局的支持下，我們在地鐵站張貼了海報——那些通勤者每天都會看到的熟悉的橙色和白色標誌。這項活動覆蓋了大約 600 萬人，幫助我們達到了目標樣本量。

然而，一些人群的代表性仍然不足，例如老年人和沒有智能手機的居民。未來的調查可能需要將基於應用程序的跟踪與郵寄日記或社區合作夥伴關係結合起來，以確保捕獲每個人的移動情況。

為什麼這很重要

準確的交通數據對於公平和可持續的城市規劃至關重要。如果我們低估步行和騎自行車的價值，我們就會低估對人行道、遮蔭樹或受保護車道的投資。如果我們忽視低收入家庭的長途交通，我們就有可能加劇不平等。

BostonWalks 表明，以傳統調查成本的一小部分即可收集廣泛的現實世界旅行數據——我們整個研究的預算不到 50,000 美元。該數據集現已向想要探索交通公平、排放和負擔能力問題的研究人員和規劃者開放。

對我來說，最有趣的事情是了解數據如何加強地方政策。世界各地的城市都在努力減少對汽車的依賴，減少碳排放，並設計以人優先於車輛的街道。但要改變我們建造的東西，我們首先需要了解人們實際上是如何移動的。借助智能手機跟踪等工具，這種理解終於觸手可及。

這個故事是一部分 對話《X科學》研究人員可以在這里報告他們發表的研究文章的結果。 訪問此頁面 了解有關 Science X Dialog 以及如何參與的信息。

Nail F. Bashan 是一名博士。東北大學土木與環境工程專業博士生。他的研究重點是人類流動、城市信息學和環境影響。他領導 BostonWalks 項目的數據分析，開發集成智能手機跟踪、GIS 和資本建模以實現可持續交通規劃的新方法。