Incluso una caminata relativamente corta para encontrar la bicicleta más cercana es suficiente para disuadir a muchos usuarios potenciales de sistemas de bicicletas compartidas. sugiere una nueva investigación de Cornell.
"Si una estación de acoplamiento está a más de dos o tres cuadras de distancia, ellos simplemente no irán allí, "dijo Karan Girotra, profesor de operaciones, tecnología e innovación en Cornell Tech y Cornell SC Johnson College of Business. "Y si encuentran 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, profesor asociado de la Escuela de Administración Hotelera del SC Johnson College, y Ashish Kabra, profesor asistente en 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, Girotra y Belavina dijeron:y manténgalos abastecidos.
"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 sistemas de bicicletas compartidas pensaban que necesitaban, ", Dijo Belavina." La mayoría de los sistemas no están ni cerca de su densidad óptima ".
Los sistemas de bicicletas compartidas tienen el potencial de reducir el tráfico y la contaminación en zonas densamente ciudades planas como Londres, Nueva York, París y Shanghai, anotaron los investigadores. Fomentan y mejoran el uso del transporte público al proporcionar conexiones de "última milla" a las estaciones de autobús y tren.
Pero "su promesa de transformación urbana está lejos de cumplirse plenamente, "según el documento. 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.
"Quizás hubo una oportunidad para pensar un poco más en cómo se puede introducir un sistema de bicicletas compartidas en una ciudad, " él 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 uso compartido de 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 cerca de 4,4 millones de viajes. Los datos proporcionaron instantáneas del uso del sistema cada dos minutos, mostrando cómo cambiaron las estaciones a lo largo de cada día.
Los investigadores combinaron esa información con datos sobre la densidad de población en diferentes distritos de la ciudad, número de usuarios del metro, asistencia a los principales destinos turísticos y condiciones meteorológicas. El equipo también registró la ubicación de miles de puntos de interés, como estaciones de tránsito, parques, bibliotecas, hoteles, tiendas de comestibles, restaurantes y cafés.
"Juntar, Belavina dijo, "Eso nos dio cierta capacidad para desenredar lo que guía las decisiones de las personas al elegir bicicletas compartidas y diferentes estaciones de bicicletas compartidas".
El modelo determinó que alguien de aproximadamente 300 metros (casi 1, 000 pies) desde una estación de acoplamiento tiene un 60% menos de probabilidades de utilizar 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 "muy poco probable que use el sistema".
Pero un aumento del 10% en la disponibilidad de bicicletas (la probabilidad de encontrar una bicicleta en una estación) aumentaría el número de usuarios en aproximadamente un 12%, el estudio encontró, gracias a la menor pérdida de ventas en las estaciones agotadas y la mejora de las expectativas del sistema.
Entre los diversos puntos de interés, colocar estaciones cerca de las tiendas de comestibles proporciona el mayor beneficio, el modelo mostró.
La generación de los hallazgos del estudio requirió avances metodológicos para adaptar el modelo de demanda a un contexto de bicicletas compartidas, dijeron los investigadores.
Los modelos han predicho durante mucho tiempo cambios en los patrones de uso al considerar nuevas ubicaciones para las estaciones de tránsito, puntos de venta o cajeros automáticos bancarios. Pero la demanda de bicicletas compartidas en una ciudad importante, con cientos de estaciones que cambian el inventario a lo largo de cada día, implicó estudiar un sistema más dinámico con una resolución mucho más fina, Dijo Girotra.
El enorme volumen de datos del equipo podría haber requerido completar más de un billón de cálculos para generar las mejores estimaciones. probablemente tardará más de un año, según el papel. En lugar de, los investigadores desarrollaron nuevas técnicas computacionales, Belavina dijo, para condensar algunos datos y 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 motorizadas, entrega de comida local y viajes compartidos. Los investigadores planean mirar más ampliamente la micro-movilidad en un estudio futuro en asociación con la agencia de tránsito de Londres.
Respecto a las bicicletas compartidas, El consejo del estudio fue claro:"Haga que las bicicletas y las estaciones estén más disponibles, "A la gente no le gusta caminar para acceder a un sistema de bicicletas compartidas", dijo Girotra.
