Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/310969| Title: | Данные использования каршеринга как инструмент оценки благополучия городских районов |
| Other Titles: | Data of the use of car sharing as a tool for assessing the well-being of urban areas / I. V. Pinchuk, I. A. Nikitin |
| Authors: | Пинчук, И. В. Никитин, И. А. |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Экономика и экономические науки ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Транспорт |
| Issue Date: | 2024 |
| Publisher: | Минск : БГУ |
| Citation: | Современная урбанистика: социальное благополучие и цифровая трансформация города : сборник материалов международной научно-практической конференции, 30 ноября 2023 года, г. Минск, Республика Беларусь / БГУ, Фак. философии и социальных наук, Каф. социальной коммуникации ; [редкол.: И.В. Пинчук (отв. ред.) и др.]. – Минск : БГУ, 2024. – С. 318-321. |
| Abstract: | Авторы рассматривают цифровые данные каршеринга как инструмент оценки благополучия городских районов в крупных мегаполисах на примере г. Москвы. Фактические данные позволяют фиксировать не только средний чек по стоимости поездок, но и расстояния, а также наиболее востребованные локации в будние и выходные дни. Опираясь на внутренние данные оператора каршеринга BelkaCar, формируются оперативные метрики, позволяющие выделить корреляцию между частотой поездок и уровнем городского развития отдельных районов. В рамках проведенного исследования по классификации районов по масштабу агрегирования были выделены значимые параметры, выделяющие классы: уровень спроса; доля поездок в гексагон из отдаленных гексагонов; доля поездок из гексагона в отдаленные гексагоны. В рамках кластерного анализа по данным параметрам были определены шесть классов районов |
| Abstract (in another language): | The author examines digital car sharing data as a tool for assessing the well-being of urban areas in large cities using the example of Moscow. Actual data allows us to record not only the average bill for the cost of trips, but also distances, as well as the most popular locations on weekdays and weekends. Based on the internal data of the car sharing operator BelkaCar, operational metrics are formed that make it possible to highlight the correlation between the frequency of trips and the level of urban development of individual areas. As part of the study conducted on the classification of districts by scale of aggregation, significant parameters were identified that distinguish classes: level of demand; proportion of trips to a hex from distant hexes; proportion of trips from a hex to distant hexes. As part of the cluster analysis, six classes of districts were identified based on these parameters |
| URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/310969 |
| Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Number, date deposit: | № 004106032024, Деп. в БГУ 06.03.2024 |
| Appears in Collections: | 2023. Современная урбанистика: социальное благополучие и цифровая трансформация города |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 318-321.pdf | 407,4 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.