Uber har nyligen infört nya metoder för taxitrafik i städer. Resepriserna kan förändras dynamiskt i nästan realtid och varierar också geografiskt från ett område till ett annat i en stad, en strategi som kallas högprisprissättning. I detta dokument undersöker vi kraften hos den nya generationen öppna dataset för att förstå effekterna av den nya störningsteknik som uppstår inom kollektivtrafiken. Med vårt primära mål att vara ett mer transparent ekonomiskt landskap för stadspendlare, ger vi en direkt prisjämförelse mellan Uber och Yellow Cab företaget i New York. Vi upptäcker att Uber, trots sina lägre standardpriser, faktiskt tar högre priser i genomsnitt, särskilt under korta, men ofta förekommande, taxiresor. Baserat på denna insikt, utvecklar vi en smartphone-applikation, OpenStreetCab, som erbjuder en personlig konsultation till mobila användare på vilken taxi leverantör är billigare för sin resa. Nästan fem månader efter lanseringen har appen lockat mer än tre tusen användare i en enda stad. Deras resa frågor har gett ytterligare insikter om de potentiella besparingar liknande teknik kan ha för stads pendlare, med en höjdpunkt som i genomsnitt, en användare i New York sparar 6 U.S. Dollar per taxiresa om de väljer den billigaste taxileverantören. Vi gör omfattande experiment för att visa hur Ubers höga prissättning är den drivande faktorn för högre resepriser och därmed högre potentiella besparingar för våra applikationsanvändare. Slutligen, motiverat av observationen att Ubers höga prissättning sker oftare som intuitivt förväntas, vi formulerar en förutsägelse uppgift där målet blir att förutsäga ett geografiskt områdes tendens att öka. Med hjälp av exogena till Uber data, i synnerhet Yellow Cab och Foursquare data, visar vi hur det är möjligt att uppskatta kundernas efterfrågan inom ett område, och genom förlängning högpris, med hög noggrannhet.
I REF diskuterade vi aspekter av den spatio-temporala dynamiken av högprissättning i samband med OpenStreetCab och använde mobilitetsdata utanför Uber för att förutsäga svallvåg över geografiska områden i New York.
Mining open datasets for transparency in taxi transport in metropolitan environments
{'venue': 'EPJ Data Science', 'journal': 'EPJ Data Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}