Kent İçi Ulaşımda Yolculuk Amacına Bağlı Güvenilirlik Algısının İncelenmesi: Tınaztepe Kampüsü Öğrenci Erişimi Örneği

Toplu ulaşımda güvenilirlik, önceden planlanan bir çizelgelemeye ya da belirlenmiş sefer aralıklarına ve sabit bir yolculuk süresine bağlı kalabilme yeteneği olarak tanımlanmaktadır. Güvenilirliğin özellikle metropol kentlerde yüksek düzeyde olması beklenmekte, bunu sağlamak için ise özel taşıt trafiğinden bağımsız çalışan raylı sistemler, eş zamanlı yolcu bilgilendirme sistemleri gibi yüksek maliyetli yatırımlara ihtiyaç duyulmaktadır. Bu yatırımlardan sağlanacak toplumsal fayda, güvenilirliğin boyutundan ziyade, kullanıcılar tarafından nasıl algılandığına bağlıdır. Bu çalışmada, yatırımların güvenilirlik bakımından fayda analizi için parametrik bir destek verisi geliştirilmesi amaçlanmış; güvenilirlik algısında yolculuk amacı ve kişisel özelliklerin etkili olup olmadığı araştırılmıştır. Belirtilen tercih anketi yardımıyla toplanan verilerden hareketle, çoklu lojistik regresyonlar oluşturularak parametrik modeller geliştirilmiştir. Model bulguları incelendiğinde, derse gelirken tür seçiminde, cinsiyet, üniversitede 1 ila 3 yıl süreyle bulunma, toplu ulaşım kullanıyor olma gibi parametrelerin, daha yüksek güvenilirlik algısı oluşturan aktarmasız alternatiflere yönelmede etkili olduğu bulunmuştur. Yüksek risk alma davranışının sınandığı güvenilirlik senaryosunda ise aktarmada metro kullanmayanlar ile şehirde uzun süredir yaşayanların güvenilirlikte daha büyük risk alarak yolculuk süresini kısaltmak istedikleri ortaya çıkmıştır. Sonuç olarak güvenilirliğin kişiden kişiye hatta aynı kişinin farklı amaçlı yolculuklarında dahi farklı algılandığı, dolayısıyla ulaşım talep modellerinde bir maliyet ağırlıklandırma bileşeni olarak değil; yaş, cinsiyet, gelir vb. gibi başlı başına bir sosyo-ekonomik parametre gibi değerlendirilmesi gerektiği anlaşılmıştır.

Investigation of Reliability Perception Based on Trip Purpose in Urban Transportation: Case Study on Student Access to Tınaztepe Campus

Toplu ulaşımda güvenilirlik, önceden planlanan bir çizelgelemeye ya da belirlenmiş sefer aralıklarına ve sabit bir yolculuk süresine bağlı kalabilme yeteneği olarak tanımlanmaktadır. Güvenilirliğin özellikle metropol kentlerde yüksek düzeyde olması beklenmekte, bunu sağlamak için ise özel taşıt trafiğinden bağımsız çalışan raylı sistemler, eş zamanlı yolcu bilgilendirme sistemleri gibi yüksek maliyetli yatırımlara ihtiyaç duyulmaktadır. Bu yatırımlardan sağlanacak toplumsal fayda, güvenilirliğin boyutundan ziyade, kullanıcılar tarafından nasıl algılandığına bağlıdır. Bu çalışmada, yatırımların güvenilirlik bakımından fayda analizi için parametrik bir destek verisi geliştirilmesi amaçlanmış; güvenilirlik algısında yolculuk amacı ve kişisel özelliklerin etkili olup olmadığı araştırılmıştır. Belirtilen tercih anketi yardımıyla toplanan verilerden hareketle, çoklu lojistik regresyonlar oluşturularak parametrik modeller geliştirilmiştir. Model bulguları incelendiğinde, derse gelirken tür seçiminde, cinsiyet, üniversitede 1 ila 3 yıl süreyle bulunma, toplu ulaşım kullanıyor olma gibi parametrelerin, daha yüksek güvenilirlik algısı oluşturan aktarmasız alternatiflere yönelmede etkili olduğu bulunmuştur. Yüksek risk alma davranışının sınandığı güvenilirlik senaryosunda ise aktarmada metro kullanmayanlar ile şehirde uzun süredir yaşayanların güvenilirlikte daha büyük risk alarak yolculuk süresini kısaltmak istedikleri ortaya çıkmıştır. Sonuç olarak güvenilirliğin kişiden kişiye hatta aynı kişinin farklı amaçlı yolculuklarında dahi farklı algılandığı, dolayısıyla ulaşım talep modellerinde bir maliyet ağırlıklandırma bileşeni olarak değil; yaş, cinsiyet, gelir vb. gibi başlı başına bir sosyo-ekonomik parametre gibi değerlendirilmesi gerektiği anlaşılmıştır.

___

  • [1] Siu, W.Y. 2009. Reliability Based Transportation Network Studies. The Hong Kong University of Science and Technology, Doktora Tezi, 236s, Hong Kong.
  • [2] Small, K.A. 1982. The Scheduling of Consumer Activities: Work Trips, American Economic Review, Cilt. 72, s. 467-479. DOI: jstor.org/stable/1831545.
  • [3] Chen, X., Yu, L., Zhang, Y., Guo, J. 2009. Analyzing Urban Bus Service Reliability at the Stop, Route, and Network Levels, Transportation Research Part A, Cilt. 43, s. 722- 734. DOI: 10.1016/j.tra.2009.07. 006.
  • [4] Turnquist, M.A., Bowman, L.A. 1980. The Effects of Network Structure on Reliability of Transit Service, Transportation Research, Cilt. 14B, s. 79-86. DOI: 10.1016/ 0191-2615(80)90034-X.
  • [5] Murat, Y.S., Uludağ, N. 2008. Bulanık Mantık ve Lojistik Regresyon Yöntemleri ile Ulaşım Ağlarında Rota Seçim Davranışının Modellenmesi, İMO Teknik Dergi, Cilt. 19 (2), s. 4363-4379.
  • [6] Doğan, G., Özuysal, M. 2017. Toplu Ulaşımda Bekleme Süresini Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi: Güvenilirlik, Yolcu Bilgilendirme Sistemi ve Fiziksel Koşullar, İMO Teknik Dergi, Cilt. 28 (3), s. 7927- 7954, DOI: 10.18400/ tekderg.307513.
  • [7] Liu, R., Sinha, S. 2007. Modelling Urban Bus Service and Passenger Reliability. The Third International Symposium on Transportation Network Reliability (INSTR), 19-20 Temmuz, The Hague, Netherlands, 2007.
  • [8] Abkowitz, M., Slavin, H., Waksman, R., Englisher, L., Wilson, N. 1978. Transit Service Reliability Report. USDOT Transportation Systems Center, Cambridge, MA.
  • [9] Özuysal, M., Uzunoğlu, U.Z.K., Akpulat, N., Çalışkanelli, S.P., Tanyel, S., Ceylan, H. 2015. Akıllı Kart Verilerine Dayalı Güvenilirlik Ölçütlerinin Toplu Ulaşım Atama Modellerine Entegrasyonu. TÜBİTAK Projesi Final Raporu, 112M117, Ankara, 369s.
  • [10] Small. K.A., Noland, R., Chu X., Lewis, X. 1999. Valuation of Travel-Time Savings and Predictability in Congested Conditions for Highway User-Cost Estimation. NCHRP Report 431, Transportation Research Board, National Research Council, 74s.
  • [11] Brownstone, D., Small, K.A. 2005. Valuing Time and Reliability: Assessing the Evidence from Road Pricing Demonstrations, Transportation Research Part A, Cilt. 39, s. 279-293. DOI: 10.1016/j.tra.2004.11.001
  • [12] Liu, H.X., Recker, W., Chen, A. 2004. Uncovering The Contribution of Travel Time Reliability to Dynamic Route Choice Using Real-Time Loop Data, Transportation Research Part A, Cilt. 27, s. 435- 453. DOI: 10.1016/ j.tra.2004.03.003
  • [13] Orsi, F., Geneletti, D. 2014. Assessing the Effects of Access Policies on Travel Mode Choices in an Alpine Tourist Destination, Journal of Transport Geography, Cilt. 39, s. 21-35. DOI: 10.1016/ j.jtrangeo.2014.06.015.
  • [14] Sohoni, A.V., Thomas, M., Rao, K.V.K. 2017. Mode Shift Behavior of Commuters Due to the Introduction of New Rail Transit Mode, Transportation Research: Procedia, Cilt. 25C, s. 2607-2622. DOI: 10.1016/j.trpro.2017.05.311.
  • [15] Kou, W., Chen, X., Yu, L., Qi, Y., Wang, Y. 2017. Urban Commuters’ Valuation of Travel Time Reliability Based on Stated Preference Survey: A Case Study of Beijing. Transportation Research Part A, Cilt. 95, s. 372-380. DOI: 10.1016/j.tra.2016.10.008
  • [16] Hosmer, D.W., Lemeshow, S. 2000. Applied Logistic Regression: Second Edition, Wiley Series in Probability and Statistics, Jonh Wiley and Sons Inc., New York, 528s.
  • [17] Lee-Gosselin, M. 1995. Scope and Potentıal of Interactive Stated Response Data Collection Methods. Conference on Household Travel Surveys: New Concepts And Research Needs, 12-15 Mart, Irvine, California.
  • [18] Atasoy, D. 2001. Lojistik Regresyon Analizinin İncelenmesi ve Bir Uygulaması. Cumhuriyet Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Sivas.
  • [19] Çokluk, Ö. 2010. Lojistik Regresyon Analizi: Kavram ve Uygulama, Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, Cilt. 10 (3), s. 1357-1407.
  • [20] Silahlı, N. 2013. Applications of Logistic Regression with Missing Data. Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 76s.
  • [21] Agresti, A. 2002. Categorical Data Analysis (Second Ed). Wiley Series in Probability and Statistics, Wiley and Sons Inc., New York, 710s.
  • [22] Göksülük, D. 2011. Panelized Logistic Regression, Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 54s.
  • [23] DeMaris, A. 1992. Logit Modeling. Sage University Paper Series on Quantitative Applications in the Social Sciences, 07-086, Sage Publications, Newbury Park, CA. DOI: 10.4135/ 9781412984836.
  • [24] Menard, S. 2002. Applied Logistic Regression Analysis: Second Edition. Sage University Paper Series on Quantitative Applications in the Social Sciences, 07-106, Sage Publications, Thousand Oaks, CA, 128s.
  • [25] Ben-Akiva, M., Lerman, S. R. 1985. Discrete Choice Analysis. The MIT Press, Cambridge, MA, 412s.
  • [26] SPSS. 2016. IBM SPSS Statistics Software Tutorial, IBM Corporation.
  • [27] Field, A. 2009. Discovering Statistics Using SPSS: Third Edition. Sage Publications, Thousand Oaks, CA, 752s.
  • [28] Cox, D. R., Snell. E. J. 1989. The Analysis of Binary Data, Second Edition, Chapman and Hall, London, 240s.