Incluso una caminata relativamente corta para encontrar la bicicleta más cercana es suficiente para disuadir a muchos usuarios potenciales de los sistemas para compartir bicicletas, sugiere una nueva investigación de Cornell.
"Si una estación de acoplamiento está a más de dos o tres cuadras de distancia, simplemente no irán allí", dijo Karan Girotra, profesora de operaciones, tecnología e innovación en Cornell Tech y Cornell SC Johnson College of Business ". Ysi se encuentran con una estación sin bicicletas, es muy poco probable que vayan a la siguiente estación ".
Girotra es coautor de "Sistemas de bicicletas compartidas: accesibilidad y disponibilidad", publicado en noviembre por Ciencias de la gestión , con Elena Belavina, profesora asociada de la Escuela de Administración de Hoteles en el SC Johnson College, y Ashish Kabra, profesora asistente de la Escuela de Negocios Robert H. Smith de la Universidad de Maryland.
Sus hallazgos implican que, fuera de unas pocas estaciones grandes en los principales centros de tránsito, las ciudades y los operadores de bicicletas compartidas deben esforzarse por crear redes más densas con muchas estaciones más pequeñas, dijeron Girotra y Belavina, y mantenerlas abastecidas.
"No es de extrañar que la gente quiera estaciones cerca de ellos, pero está mucho más cerca de lo que la mayoría de los planificadores y los sistemas de bicicletas compartidas pensaron que necesitaban", dijo Belavina. "La mayoría de los sistemas no están cerca de su densidad óptima".
Los sistemas de bicicletas compartidas tienen el potencial de reducir el tráfico y la contaminación en ciudades densas y planas como Londres, Nueva York, París y Shangai, anotaron los investigadores. Alientan y mejoran el uso del transporte público al proporcionar conexiones de "última milla" al autobús yestaciones de tren.
Según el documento, "su promesa de transformación urbana está lejos de realizarse plenamente". Muchos sistemas se establecieron rápidamente, a veces a través de asociaciones público-privadas, y con una planificación menos rigurosa que los sistemas de tránsito de mayor costo, dijo Girotra.
"Tal vez hubo una oportunidad de pensar un poco más sobre cómo se puede introducir un sistema de bicicletas compartidas en una ciudad", dijo.
Con ese fin, el equipo de investigación construyó un modelo para producir las primeras estimaciones de cómo la proximidad de la estación y la disponibilidad de bicicletas influyen en las operaciones de compartir bicicletas.
El modelo de demanda estructural analizó datos del sistema 'Vélib' de París, el más grande fuera de China con aproximadamente 17,000 bicicletas y 950 estaciones, durante cuatro meses de 2013, un período que incluyó casi 4.4 millones de viajes. Los datos proporcionaron instantáneas del sistemauso cada dos minutos, que muestra cómo las estaciones cambiaron a lo largo de cada día.
Los investigadores combinaron esa información con datos sobre la densidad de población en diferentes distritos de la ciudad, transporte en metro, asistencia a los principales destinos turísticos y condiciones climáticas. El equipo también registró las ubicaciones de miles de puntos de interés, como estaciones de tránsito, parques, bibliotecas,hoteles, supermercados, restaurantes y cafeterías.
"En conjunto", dijo Belavina, "eso nos dio cierta capacidad para desenredar lo que guía las decisiones de las personas al elegir el uso compartido de bicicletas y las diferentes estaciones para compartir bicicletas".
El modelo determinó que alguien a aproximadamente 300 metros casi 1,000 pies de una estación de acoplamiento tiene un 60% menos de probabilidades de usar el servicio que alguien muy cerca de la estación. Las probabilidades disminuyen ligeramente con cada metro adicional, de modo que alguien a 500 metros de distancia- aproximadamente un tercio de milla - es "altamente improbable que use el sistema"
Pero un aumento del 10% en la disponibilidad de bicicletas, la probabilidad de encontrar una bicicleta en una estación, aumentaría la cantidad de pasajeros en aproximadamente un 12%, según el estudio, gracias a la menor pérdida de ventas en estaciones fuera de stock y mejores expectativasdel sistema.
El modelo mostró que, entre los diversos puntos de interés, colocar estaciones cerca de supermercados proporciona el mayor beneficio.
La generación de los resultados del estudio requirió avances metodológicos para adaptar el modelo de demanda al contexto de compartir bicicletas, dijeron los investigadores.
Los modelos han pronosticado cambios en los patrones de uso durante mucho tiempo al considerar nuevas ubicaciones para estaciones de tránsito, puntos de venta minorista o cajeros automáticos bancarios. Pero la demanda de bicicletas compartidas en una ciudad importante, con cientos de estaciones cambiando el inventario a lo largo de cada día, implicó estudiar un sistema más dinámicocon una resolución mucho más fina, dijo Girotra.
El gran volumen de datos del equipo podría haber requerido completar más de un billón de cálculos para generar las mejores estimaciones, probablemente tomando más de un año, según el documento. En cambio, los investigadores desarrollaron nuevas técnicas computacionales, dijo Belavina, para condensar algunos datosy hacer que el proceso sea más manejable.
El modelo resultante, según los coautores, se puede aplicar no solo a los sistemas de bicicletas compartidas sino a otros servicios de micro movilidad: scooters, bicicletas eléctricas, entrega de alimentos locales y uso compartido de vehículos. Los investigadores planean mirar más ampliamenteen micro movilidad en un futuro estudio asociado con la agencia de tránsito de Londres.
En cuanto al uso compartido de bicicletas, el consejo del estudio fue claro: "Haga que las bicicletas y las estaciones estén más disponibles", dijo Girotra. "A la gente no le gusta caminar para acceder a un sistema de bicicletas compartidas".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Cornell . Original escrito por James Dean. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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