I detta dokument utvärderas den potential som ride-sharing har för att minska trafiken i en stad – baserad på mobilitetsdata från 3G Call Description Records (CDR), för städerna Madrid och Barcelona (BCN), och från OSNs, såsom Twitter och Foursquare (FSQ), som samlats in för städerna New York (NY) och Los Angeles (LA). För det första analyserar vi dessa datauppsättningar för att förstå mobilitetsmönster, hem och arbetsplatser, och sociala band mellan användare. Sedan utvecklar vi en effektiv algoritm för att matcha användare med liknande rörlighetsmönster, med tanke på en rad begränsningar, inklusive socialt avstånd. Lösningen ger en övre gräns för den potentiella minskningen av antalet bilar i en stad som kan uppnås genom ridesharing. Våra resultat visar att denna minskning kan vara så hög som 31%, när användarna är villiga att rida med vänner. problemet med bootstrapping ( ju fler användare en ride-sharing-tjänst har, desto fler möjligheter till ride-sharing). Även om ovanstående problem var helt lösta, skulle dock möjligheterna att dela turer fortfarande vara beroende av de underliggande mänskliga rörlighetsmönstren och utformningen av en stad, som i slutändan avgör överlappningen av rutten.
Mobila och online-sociala data används i REF för att bedöma möjligheterna till kördelning för att minska trafiken i städerna Barcelona och Madrid.
Assessing the potential of ride-sharing using mobile and social data: a tale of four cities
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 2014 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}