共享单车数据应用研究综述

吴菲

摘 要：共享单车成为当今居民出行不可或缺的交通出行方式，其产生的骑行数据较能真实反映居民的出行行为。本文使用CNKI中国知网数据库对共享单车数据相关文献进行检索，并采用VOS Viewer对检索文献进行可视化，分析总结目前学者利用共享单车数据的研究方向和成果，为未来学者研究提供参考意见。

关键词：共享单车;数据运用;文献分析;VOS Viewer

0 引言

在新时代的背景下，共享单车的出现为居民出行提供新的选择，不仅减少了居民对私家车的依赖，丰富了人们的出行方式，还改变了居民出行的交通结构。一定程度上还缓解了城市的交通压力，降低了碳排放量，实现了绿色出行。因此，共享单车已然成为当今社会的重要交通出行方式，并在处理“最后一公里”问题上优势显著。除此之外，共享单车产生的订单数据包含较为详细的用户信息和骑行信息，相较于公交的刷卡数据而言，更能准确地反映居民出行特性。目前交通数据种类繁多且复杂，但对于共享单车数据研究仍停留在改善自身运营系统及自身建设上，并未真正意义上实现充分利用，因此，共享单车数据何以运用，何以充分利用，成为学者们研究的目标。

1 国内文献研究现状

本研究所使用的数据来源于中国知网CNKI數据库，国内文献经过多次尝试，选定搜索关键词为“共享单车数据”，搜索结果表明：总库284篇，学术期刊占158篇，硕士论文占75篇，会议论文为19篇。目前单车数据在经济类、交通类研究较为集中，还涉及行政学类、自动化技术类、金融类、旅游类等领域。

中国知网数据库内的数据结果在VOS Viewer中生成关键词共现关系图谱，如图1所示，共现图谱中共现次数最多的关键词有“需求预测”，“大数据”，“聚类分析”，“时空特征”，“数据挖掘”，“数据融合”，“时间特征”，“空间特征”，“数据分析”，“网络爬虫”。其中，“需求预测”，“大数据”占比最多，共现性更为明显。

由关键词关联表明，共享单车的数据在需求预测、大数据分析应用较为广泛，与研究多元数据的融合、聚类分析方法、轨道交通的接驳问题、单车的调度投放问题、慢行交通基础设施布局及共享单车系统管理相关。

2 国内外文献分析

通过文献分析法和VOS Viewer的关键词关系图表明，共享单车数据运用主要分为四大块，分别为居民出行时空特性分析、单车的调配、城市轨道等公共交通的接驳问题以及慢行基础设施的规划研究。

2.1 居民出行时空特性分析

周超等[1]利用摩拜单车的时空数据，研究单车的出行时空分布规律，重点研究了早晚高峰的时刻及出行的时空分布和区域间单车流动规律。孙丹辉[2]运用分析工具对单车出行数据进行处理，结合上海市的兴趣点进行聚类，分析出行规律，为接驳打下基础。陈霈琛[3]将空间中单车准静止车辆密度和准活动车辆密度作为堆积程度和使用热度，根据研究特征，提出共享单车停放的策略应与城市规划、建设相协调。

2.2 单车调配

苏影[4]通过分时段分析并建立调配成本的动态调配模型，采用分支定界法进行求解，获得最优解且能解决高峰期后所造成的单车堆积情况，但搜索效率较低，适用范围较小。马勇[5]、金含笑采用改进遗传算法，局部搜索效率较传统方式有很大的提高，但收敛效率慢且寻优效果不佳;随后陈桂英提出了一种基于遗传模拟退火的调度方法，解决了遗传算法的搜索速度慢、效率低、收敛速度缓慢的弊端。赵明明在前者的基础上，考虑了顾客满意度及单车的维修、回收问题。但未能解决高峰期后的单车堆积等资源浪费问题。

2.3 与公共交通的接驳

随着共享单车的推行，不仅影响了居民的出行方式选择，产生竞争，还与其他交通方式产生合作，接驳换乘在这一点上体现的尤为显著。

刘岩基于站点周边单车骑行特性对轨道站点进行分类，选择NL模型对城市轨道交通接驳方式选择机理进行研究。但NL模型不能考虑个人多次换乘的情况。因此，杨惠婷选择混合 Logit（ML）模型来解决此类情况。郝俊结合城市道路网、轨道线网共享单车、POI兴趣点等多源数据定量界定了轨道交通车站换乘影响区的时空范围。靳爽通过分析共享单车与城市轨道接驳面临的问题，建立综合接驳规划和公交调度综合调整的双层规划模型进行优化，但忽略了公交与共享单车接驳的优化。

2.4 慢行交通设施规划

程车智提出了分区分级设立骑行空间系统，城市组团设置自行车专用道，提升街巷骑行空间舒适度。但只根据行政区域进行分级，并未考虑到各城区不同的需求。为解决这一问题，陈希希从共享单车社会行为大数据和绿地空间利用潜力分析两个方面入手，构建了一个基于实际使用需求和城区可建设空间的自行车绿道选线规划体系。胡鹏基于前者理念，提出接驳的慢行交通一体化的理念。构建慢行交通专用道路网体系，设计慢行通道和交叉口过街新方法。除了在构建慢行交通路网体系上的规划，还有学者对停车区域、设施进行规划。邓力凡等探索共享单车出行和城市空间要素之间的关联，对地铁等多种城市设施周边的停车设施设置提出了建议。

3 结语

本文通过VOS viewer和文献分析法对共享单车数据应用进行研究。研究发现，共享单车数据应用较为单一，应用方向仍在单车系统和基础设施上，研究主要分为四大板块，居民出行时空特性分析、单车调配、城市公共交通的接驳、慢性基础设施的规划。居民出行时空特性分析主要用于单车的需求预测;单车的调配问题是学者们的重要研究方向，但面临实际仍有众多问题有待解决，如高峰期遗留的堆积问题、损坏单车的维修和回收问题等;与公共交通的接驳方面，是近几年来众多学者研究的方向，主要考虑接驳站点的综合规划和区域界定问题;而慢行交通设施规划方面分为两方面研究：慢行交通道路体系和停车区域规划研究。目前单车数据的运用仍未充分利用起来，除了考虑接驳问题外，暂未发现与其他运输形式的融合研究。由此可见，未来单车数据如何与其他交通方式联合运用，是学者们的研究方向。

参考文献：

[1]周超，周亚男，李振世，等.基于大数据的南京市共享单车时空特征研究[J].西南师范大学学报（自然科学版），2018，43（10）：66-73.

[2]孙丹辉，王波.基于地理信息数据的共享单车使用特征研究[J].软件导刊，2019，18（2）：132-136.

[3]陈霈琛，董欣.多方共治：西安共享单车停放优化策略研究——基于摩拜单车网络爬虫数据的分析[J].现代城市研究，2019（6）：2-8.

[4]苏影.基于数据分析的共享单车动态调配优化研究[D].北京交通大学，2019.

[5]马勇.基于共享单车轨迹数据的需求预测及智能调度方法研究[D].北方工业大学，2019.