都市のデータサイエンスの授業の最終課題は、WEB上にある都市のビッグデータを用いて解析し、興味のあるトピックを分析せよというものであった。
自分たちのチームにとっても、個人的にも興味があったのが、シェアサイクルについてだ。ボストンにはBlueBikeというシェサイクルシステムがあり、年間1万円程度を払えばそのシステムを自由に使うことができる。BlueBikeは専用の駐輪ドックのあるタイプのシェアサイクルシステムで、使用時には出発場所近くのドックから自転車を取りだし、目的の場所の近くのドックに自転車を返すということをする。
これは自分にとってとても便利だ。学校や最寄りの地下鉄の駅、頻繁に行くスーパーなど、生活に直結するものあ全て家から歩いて15分の距離にあり、たまたま家を含めた全ての場所にBlueBikeのドックがあったため、秋学期中にはとても良く活用した。秋学期にはMITメディアラボの授業もとっていて、週三回ぐらい通っていたため、それに利用することもできた。今まで180回利用し300kmの移動をしている。
課題として分析したのはニューヨークのシェアサイクルシステムであるCitiBikeだ。Citibikeは2013年に導入され、2015年ごろに若干停滞した時期があったものの、2018年には利用率が回復し、さらに拡張をしていっている。
チームとして分析したのは、Citibikeはどのようにシェアサイクルを最適化していったかという点についてだ。そこで浮かび上がってきたのは、5年にわたってシェアサイクルの位置を最適化していったプロセスだ。ディマンドが多すぎるドックは駐輪の数を増やしながら、少ない駅は取り除きながら最適化を図っている。
また、Citibikeはどんどんそのカバーエリアを増やしていっているのだが、地下鉄などの公共交通があり、かつオフィスや住宅が多いところを中心に拡張を行っている。Citibikeの目的は、地下鉄の駅から先の"ラスト1マイル"と呼ばれるところの需要をカバーするためなのである。
以上のような分析は下記のWEBサイトを作成してまとめることがもう一つの課題でもあった。
https://citibikeevolution.wixsite.com/2018
ビッグデータを地図上に可視化するCartoDBというサービスを使いながら、見る人がインタラクティブにデータを見られる形にするのが面白い。GSDではこのように新しいプレゼンの方法を次から次へと学べることができるのが刺激的だ。
時間がとにかくなかったため、研究のレベルとしては不完全燃焼に終わってしまった。この研究はもう少し発展させた方が良いように思う。
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