KENT İÇİ ULAŞIMDA YOLCULUK AMACINA BAĞLI GÜVENİLİRLİK ALGISININ İNCELENMESİ: TINAZTEPE KAMPÜSÜ ÖĞRENCİ ERİŞİMİ ÖRNEĞİ
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 TINAZTEPE CAMPUS
Reliability is defined as the ability to adhere to a preplanned schedule or to defined intervals and a fixed travel time. Reliability is expected to be high particularly in metropolitan cities. To achieve this, high-cost investments such as rail systems that are operated independently of private vehicle traffic and simultaneous passenger information systems are needed. The social benefit to be made from these investments depends largely on how it is perceived, rather than the magnitude of the reliability. In this study, it is aimed to develop a parametric support data for benefit analysis of investments in terms of reliability. It is investigated whether the purpose of travel and personal characteristics are effective in the sense of reliability or not. Parametric models are developed by using multiple logistic regressions with the collected data by the help of the stated preference survey. When the model findings are examined, it is found that parameters such as gender, presence at the university for 1-3 years, use of public transportation, etc. are effective in tending to direct transportation modes that constitute a higher sense of reliability. In the reliability scenario model testing the high risk taking behavior, it is found that disability for using metro as a transfer alternative and living for a long time in the city generate a tendency to shorten the travel time by taking more risks in reliability. It is concluded that reliability is perceived differently, even on different trip purposes of the same person, and therefore it should be considered as a socio-economic parameter like age, gender, income, etc. on its own, rather than a cost weighting component in transportation demand models
___
- [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.