Experiences from smartphone based travel data collection

Projekt:

Försök med smartphone-baserad insamling av resdata

Sammanfattning:
Traditionella metoder som används för insamling av resdata har en del nackdelar och samtidigt kräver de modeller som används för att analysera transportsystemet allt mer detaljerad data av hög kvalitet. Det finns således ett stort behov av nya metoder för insamling av resdata och mest framgångsrikt har det visat sig vara att samla rådata från enheter som kan använda olika positioneringsteknologier (t.ex. GPS, WiFi-positionering, GSM, etc.) och omvandla denna information till användbar resdata. Eftersom de flesta smartphones är utrustade med olika positioneringsteknologier och eftersom dessa enheter är integrerade i det dagliga livet för de flesta människor, ger de ett unikt tillfälle för insamling av resdata i stor skala.
Syftet med forskningsprojektet som presenteras i denna rapport är att studera om en applikation som installeras på en smartphone kan användas som ersättare eller komplement till en traditionell resvaneundersökning. Detta görs genom att samla in data och studera fördelar och nackdelar med respektive metod. Data har samlats i samma stad, vid samma tidpunkt och med samma svarande med båda metoderna för att göra resultaten så jämförbara som möjligt.
För att uppfylla projektets mål har ett system, MEILI, bestående av en smartphone-applikation som loggar telefonens rörelser samt ett webbaserat gränssnitt där användaren kan se, korrigera och komplettera insamlad data utvecklats. Systemet har, i olika utvecklingsstadier, testats och utvärderats i både ett litet pilotförsök och ett större fältförsök.
Som väntat varierade användarnas åsikter och upplevelse av systemet en hel del både i piloten och i det stora fältförsöket. Detta beror förmodligen främst på grund av att graden av IT-vana varierar, men också på grund av att systemet fungerar bättre för vissa telefonmodeller än andra. Förutom vissa sällsynta problem med installationen och registrering har funktionaliteten hos appen fungerat smidigt för majoriteten av deltagarna. Den algoritm som utvecklats för att begränsa batteriförbrukningen visade sig fungera bra och majoriteten av användarna upplever inte batteriförbrukningen som ett problem. Dessutom är det få användare som har slutat använda appen på grund av integritetsfrågor och majoriteten av användarna ansåg att den traditionella resvaneundersökning var lika integritetskränkande som appen. Det största problemet för användarna, både i piloten och i det stora fältförsöket, har varit den webbplats som använts för att komplettera och korrigera insamlad resdata.
Rekryteringen av användare är en kritisk fas för traditionella resvaneundersökningar och som väntat var så även fallet för den smartphonebaserade metoden. En lärdom var att det är viktigt att förenkla registreringsprocessen så mycket som möjligt. Det är också mycket viktigt att systemet och kommunikationen med användarna löper smidigt, framförallt vid eventuella problem, annars ökar bortfallet snabbt.
Under det stora fältförsöket samlade 171 användare in 2142 korrigerade och kompletterade resor (1250 resor samlades in från 51 användare som använde systemet under mer än en vecka). Försöket kan därmed betecknas som ett av de mest framgångsrika smartphone-baserade försöken som har genomförts i världen. Totalt samlades runt 1 miljon GPS-punkter in. En del av den automatiska klassificeringen gav hög noggrannhet, t.ex. detektering av stoppunkter (97%) och indelning i reselement (70%), vilket resulterade i att en korrekt reskedja detekterades med 79% noggrannhet. Färdmedel klassificerades med 54% noggrannhet vilket innebär att nuvarande metod behöver förbättras för att användarens arbetsbörda ska reduceras ytterligare. Det bör dock noteras att i rankingen av färdmedel hamnade korrekt färdmedel bland topp 3 i 82% av fallen. Klassificeringen av målpunkt och ärende gav en noggrannhet under 50% vilket innebär att dessa metoder behöver utvecklas vidare för att skapa ett helt automatiskt system.
Denna rapport visar att MEILI är ett välbehövligt komplement till traditionella resvaneundersökningar eftersom det tilltalar en annan åldersgrupp och samlar in mer detaljerad resdata. För att ett system som MEILI helt ska kunna ersätta traditionella resvaneundersökningar måste webbsidan för korrigering och komplettering av insamlad data förbättras och bättre metoder för att automatiskt bestämma färdmedel, målpunkt och ärende utvecklas.
Ur ett trafikmodellerings- och planeringsperspektiv skapar MEILI, trots sina brister, nya möjligheter för bättre, mer realistiska och med verkligheten mer överensstämmande analyser. Data som samlas in ger oss dels möjlighet att svara på frågor som vi inte kan besvara med data från en traditionell resvaneundersökning; exempelvis hur individers resmönster varierar mellan olika veckodagar. Men denna typ av data ger oss också möjligheten att bättre förstå och simulera sambanden mellan olika individers restriktioner i tid och rum, samt deras olika värderingar av bland annat restid. Denna kunskap kan ge oss ett bättre underlag för att hitta effektiva metoder för att påverka människors resande till att bli mer hållbart utan att resenärernas uppoffringar blir onödigt stora.


Länk till publikation i fulltext (pdf-fil, 731,4 kB. Öppnas i nytt fönster)

Författare: Andreas Allström, Giözö Gidofalvi, Ida Kristoffersson, Adrian C. Prelipcean, Clas Rydergren, Yusak Susilo, Jenny Widell
Utgivare: SWECO
Utgivningsdatum: 2016-03-09
Diarienummer: TRV 2014/10422
Antal sidor: 52
Språk: Engelska
Kontaktperson: Sylvia Yngström Wänn, PLep