Hoe mobiel zijn we eigenlijk? Eerste inzichten uit het Mobiele Mobiliteitspanel

Tom Thomas, Karst Teunis Geurs, M. Bijlsma, S. Douhou

Research output: Contribution to journalArticleAcademic

29 Downloads (Pure)

Abstract

In dit artikel presenteren we de eerste resultaten van het Mobiele Mobiliteitspanel project, waarin het verplaatsingsgedrag van ongeveer 600 deelnemers gedurende meerdere weken per jaar met behulp van een smartphone app (MoveSmarter) automatisch wordt geregistreerd. Ritkenmerken zoals vertrek- en aankomsttijdstip, vervoerswijze en reismotief worden door algoritmen automatisch bepaald. Deelnemers maken deel uit van het LISS panel en worden voor drie opeenvolgende jaren uitgenodigd voor deelname (2013, 2014 en 2015). Om de nauwkeurigheid van de automatische detectie van ritkenmerken (zoals vervoerswijze) te kunnen bepalen, worden deelnemers gevraagd om regelmatig gedetecteerde ritgegevens via een naregistratieomgeving te controleren. Dit artikel beschrijft de resultaten van de eerste meetperiode van april tot en met juni 2013. Circa 60% van de deelnemers hebben een leensmartphone gekregen, 40% hebben met een eigen smartphone meegedaan. Ook is er een uitgebreide gebruikersevaluatie verricht na afloop van het experiment. De resultaten leveren interessante inzichten op. Onderregistratie van ritten treedt op doordat de MoveSmarter app niet alle ritten detecteert maar ook doordat gebruikers de smartphone soms vergeten mee te nemen. Het aantal ritten per persoon per dag is echter duidelijk hoger dan in de verplaatsingsonderzoeken van het CBS. Dit geeft aan dat onderregistratie bij traditioneel verplaatsingsonderzoek een minstens zo groot probleem is. Daarnaast beperkt onderregistratie zich niet alleen tot korte ritten. Automatische ritdetectie levert een goede verdeling van ritten over de vervoerswijzen en reistijdklassen op. Alleen het aantal openbaar vervoer ritten wordt ondergeregisteerd. Deelnemers zijn over het algemeen tevreden over de nauwkeurigheid van metingen maar minder tevreden over de automatische detectie van de vervoerswijze en het batterijverbruik. Conclusie is dat automatische ritregistratie met de MoveSmarter app een bruikbaar alternatief of aanvulling op traditionele dagboekjes lijkt te bieden, en dat er ruimte is voor verdere verbeteringen van de detectie van vervoerswijze en batterijmanagement om de gebruiksvriendelijkheid voor deelnemers te vergroten.
Original languageDutch
Pages (from-to)138-154
JournalTijdschrift vervoerswetenschap
Volume50
Issue number3
Publication statusPublished - 2014

Keywords

  • METIS-303510
  • IR-101298

Cite this

@article{cd468d3e9fc34d16ad3325cacc3941ac,
title = "Hoe mobiel zijn we eigenlijk? Eerste inzichten uit het Mobiele Mobiliteitspanel",
abstract = "In dit artikel presenteren we de eerste resultaten van het Mobiele Mobiliteitspanel project, waarin het verplaatsingsgedrag van ongeveer 600 deelnemers gedurende meerdere weken per jaar met behulp van een smartphone app (MoveSmarter) automatisch wordt geregistreerd. Ritkenmerken zoals vertrek- en aankomsttijdstip, vervoerswijze en reismotief worden door algoritmen automatisch bepaald. Deelnemers maken deel uit van het LISS panel en worden voor drie opeenvolgende jaren uitgenodigd voor deelname (2013, 2014 en 2015). Om de nauwkeurigheid van de automatische detectie van ritkenmerken (zoals vervoerswijze) te kunnen bepalen, worden deelnemers gevraagd om regelmatig gedetecteerde ritgegevens via een naregistratieomgeving te controleren. Dit artikel beschrijft de resultaten van de eerste meetperiode van april tot en met juni 2013. Circa 60{\%} van de deelnemers hebben een leensmartphone gekregen, 40{\%} hebben met een eigen smartphone meegedaan. Ook is er een uitgebreide gebruikersevaluatie verricht na afloop van het experiment. De resultaten leveren interessante inzichten op. Onderregistratie van ritten treedt op doordat de MoveSmarter app niet alle ritten detecteert maar ook doordat gebruikers de smartphone soms vergeten mee te nemen. Het aantal ritten per persoon per dag is echter duidelijk hoger dan in de verplaatsingsonderzoeken van het CBS. Dit geeft aan dat onderregistratie bij traditioneel verplaatsingsonderzoek een minstens zo groot probleem is. Daarnaast beperkt onderregistratie zich niet alleen tot korte ritten. Automatische ritdetectie levert een goede verdeling van ritten over de vervoerswijzen en reistijdklassen op. Alleen het aantal openbaar vervoer ritten wordt ondergeregisteerd. Deelnemers zijn over het algemeen tevreden over de nauwkeurigheid van metingen maar minder tevreden over de automatische detectie van de vervoerswijze en het batterijverbruik. Conclusie is dat automatische ritregistratie met de MoveSmarter app een bruikbaar alternatief of aanvulling op traditionele dagboekjes lijkt te bieden, en dat er ruimte is voor verdere verbeteringen van de detectie van vervoerswijze en batterijmanagement om de gebruiksvriendelijkheid voor deelnemers te vergroten.",
keywords = "METIS-303510, IR-101298",
author = "Tom Thomas and Geurs, {Karst Teunis} and M. Bijlsma and S. Douhou",
year = "2014",
language = "Dutch",
volume = "50",
pages = "138--154",
journal = "Tijdschrift vervoerswetenschap",
issn = "1571-9227",
publisher = "Connekt",
number = "3",

}

Hoe mobiel zijn we eigenlijk? Eerste inzichten uit het Mobiele Mobiliteitspanel. / Thomas, Tom; Geurs, Karst Teunis; Bijlsma, M.; Douhou, S.

In: Tijdschrift vervoerswetenschap, Vol. 50, No. 3, 2014, p. 138-154.

Research output: Contribution to journalArticleAcademic

TY - JOUR

T1 - Hoe mobiel zijn we eigenlijk? Eerste inzichten uit het Mobiele Mobiliteitspanel

AU - Thomas, Tom

AU - Geurs, Karst Teunis

AU - Bijlsma, M.

AU - Douhou, S.

PY - 2014

Y1 - 2014

N2 - In dit artikel presenteren we de eerste resultaten van het Mobiele Mobiliteitspanel project, waarin het verplaatsingsgedrag van ongeveer 600 deelnemers gedurende meerdere weken per jaar met behulp van een smartphone app (MoveSmarter) automatisch wordt geregistreerd. Ritkenmerken zoals vertrek- en aankomsttijdstip, vervoerswijze en reismotief worden door algoritmen automatisch bepaald. Deelnemers maken deel uit van het LISS panel en worden voor drie opeenvolgende jaren uitgenodigd voor deelname (2013, 2014 en 2015). Om de nauwkeurigheid van de automatische detectie van ritkenmerken (zoals vervoerswijze) te kunnen bepalen, worden deelnemers gevraagd om regelmatig gedetecteerde ritgegevens via een naregistratieomgeving te controleren. Dit artikel beschrijft de resultaten van de eerste meetperiode van april tot en met juni 2013. Circa 60% van de deelnemers hebben een leensmartphone gekregen, 40% hebben met een eigen smartphone meegedaan. Ook is er een uitgebreide gebruikersevaluatie verricht na afloop van het experiment. De resultaten leveren interessante inzichten op. Onderregistratie van ritten treedt op doordat de MoveSmarter app niet alle ritten detecteert maar ook doordat gebruikers de smartphone soms vergeten mee te nemen. Het aantal ritten per persoon per dag is echter duidelijk hoger dan in de verplaatsingsonderzoeken van het CBS. Dit geeft aan dat onderregistratie bij traditioneel verplaatsingsonderzoek een minstens zo groot probleem is. Daarnaast beperkt onderregistratie zich niet alleen tot korte ritten. Automatische ritdetectie levert een goede verdeling van ritten over de vervoerswijzen en reistijdklassen op. Alleen het aantal openbaar vervoer ritten wordt ondergeregisteerd. Deelnemers zijn over het algemeen tevreden over de nauwkeurigheid van metingen maar minder tevreden over de automatische detectie van de vervoerswijze en het batterijverbruik. Conclusie is dat automatische ritregistratie met de MoveSmarter app een bruikbaar alternatief of aanvulling op traditionele dagboekjes lijkt te bieden, en dat er ruimte is voor verdere verbeteringen van de detectie van vervoerswijze en batterijmanagement om de gebruiksvriendelijkheid voor deelnemers te vergroten.

AB - In dit artikel presenteren we de eerste resultaten van het Mobiele Mobiliteitspanel project, waarin het verplaatsingsgedrag van ongeveer 600 deelnemers gedurende meerdere weken per jaar met behulp van een smartphone app (MoveSmarter) automatisch wordt geregistreerd. Ritkenmerken zoals vertrek- en aankomsttijdstip, vervoerswijze en reismotief worden door algoritmen automatisch bepaald. Deelnemers maken deel uit van het LISS panel en worden voor drie opeenvolgende jaren uitgenodigd voor deelname (2013, 2014 en 2015). Om de nauwkeurigheid van de automatische detectie van ritkenmerken (zoals vervoerswijze) te kunnen bepalen, worden deelnemers gevraagd om regelmatig gedetecteerde ritgegevens via een naregistratieomgeving te controleren. Dit artikel beschrijft de resultaten van de eerste meetperiode van april tot en met juni 2013. Circa 60% van de deelnemers hebben een leensmartphone gekregen, 40% hebben met een eigen smartphone meegedaan. Ook is er een uitgebreide gebruikersevaluatie verricht na afloop van het experiment. De resultaten leveren interessante inzichten op. Onderregistratie van ritten treedt op doordat de MoveSmarter app niet alle ritten detecteert maar ook doordat gebruikers de smartphone soms vergeten mee te nemen. Het aantal ritten per persoon per dag is echter duidelijk hoger dan in de verplaatsingsonderzoeken van het CBS. Dit geeft aan dat onderregistratie bij traditioneel verplaatsingsonderzoek een minstens zo groot probleem is. Daarnaast beperkt onderregistratie zich niet alleen tot korte ritten. Automatische ritdetectie levert een goede verdeling van ritten over de vervoerswijzen en reistijdklassen op. Alleen het aantal openbaar vervoer ritten wordt ondergeregisteerd. Deelnemers zijn over het algemeen tevreden over de nauwkeurigheid van metingen maar minder tevreden over de automatische detectie van de vervoerswijze en het batterijverbruik. Conclusie is dat automatische ritregistratie met de MoveSmarter app een bruikbaar alternatief of aanvulling op traditionele dagboekjes lijkt te bieden, en dat er ruimte is voor verdere verbeteringen van de detectie van vervoerswijze en batterijmanagement om de gebruiksvriendelijkheid voor deelnemers te vergroten.

KW - METIS-303510

KW - IR-101298

M3 - Article

VL - 50

SP - 138

EP - 154

JO - Tijdschrift vervoerswetenschap

JF - Tijdschrift vervoerswetenschap

SN - 1571-9227

IS - 3

ER -