오토바이 공유 시스템(BSS)의 빅데이터 분석으로 도쿄 이과대학이 현실 도시에서 자전거 이용 패턴의 통계적 특징을 밝히는 데 성공했다.
CO2 배출량 저감과 교통 혼잡의 완화에도 이어지는 지속 가능한 대중교통기관으로 주목받는 BSS.그러나 이용자는 어느 포트에서 자전거를 빌려도 반환해도 좋다는 편의성의 한편, 각 포트의 자전거 대수에는 편향이 생기기 때문에 편향을 해소하기 위한 자전거의 효율적 재배치 전략 가 요구된다.
본 연구에서는 이러한 전략 개발과 사회 구현을 위해 현실 사용자와 도시 전체 BSS의 동태를 밝히는 것이 필요하다고 생각하고 미국의 4개 대도시(보스턴, 워싱턴 DC, 뉴욕, 시카고) 의 실제 BSS를 대상으로 자전거 이용 상황을 분석했다.
연간 가장 자전거 사용 대수가 많아지는 8월을 선택해 4개 도시 BSS의 모든 포트에서 추출한 '유저가 언제 어디서 자전거를 이용했는가'라는 이력 데이터를 분석에 사용했다.우선 4개 도시의 모든 BSS에서 자전거의 과부족이 발생하고 있으며, 그 중에서도 뉴욕에서 과부족의 대수가 가장 많은 것으로 밝혀졌다.대출·반환 빈도도 뉴욕에서 특히 많았지만 도시마다의 차이가 컸다.
BSS에 있어서의 대출과 반환의 이용 패턴에 대해서는, 주간에 이용이 치우치는 등, 4개 도시에 공통되는 주기적인 패턴을 인정했다.또한 평일과 주말, 낮(8시~21시)과 종일(24시간)에서 통계적 특징의 유사성이 인정되었다.그러나, 뉴욕의 자전거 이용 패턴이 포아송 과정의 특징을 가진다(대출·반환이 다른 사건의 영향을 받지 않고 랜덤하게 발생해, 시간당의 편향이 없다)에 대해, 다른 도시에서는 반드시 그렇게는 없음이 시사되는 등, 규칙성이 도시에 의해 일부 다른 것도 발견되었다.
본 연구가 발견한 현실의 대도시에서의 BSS의 실태는 이론 연구에 근거한 BSS의 편향 개선 알고리즘을 현실적인 지표를 사용하여 평가 검증하는데 있어서 중요한 기반이 될 것으로 생각된다.
