О “популярных” остановках

Яндекс опубликовал визуализацию данных по московским остановкам наземного общественного транспорта: https://yandex.ru/company/researches/2017/public_transport_stops

При анализе “популярности” остановок важно учитывать методику выборки данных. В данном случае учитывались уникальные пользователи, запускавшие приложение Яндекс.Транспорт в радиусе 50 м от остановки в течение каждого часа в сентябре и октябре 2016 года. Всего за два месяца в Москве было 1,3 млн таких пользователей. Две гипотезы по результатам обсуждения:

  1. Вдоль трасс часто ходящих маршрутов, перевозящих большое количество пассажиров, остановки не такие “популярные”. Гипотеза: пассажиры часто ходящих маршрутов реже пользуются приложением, потому что знают, что их трамвай подъедет в течение небольшого интервала времени. Пример: Краснопресненская (Строгинская) трамвайная сеть и маршрут трамвая 17.
  2. Очень популярны остановки возле некоторых станций метро. Гипотеза: Более “популярными” являются остановки, на которых останавливается большое количество маршрутов, которые частично друг друга дублируют или могут служить альтернативой (что обуславливается как не оптимальной маршрутной сетью, так и не оптимальной организацией движения или конфигурацией УДС). При этом посадочные площадки могут располагаться в разных местах, поэтому людям заранее важно спланировать, куда идти, чтобы успеть на ближайший подходящий автобус. Пример: остановки возле метро “Братиславская”. Несмотря на компактное расположение самих остановок, маршрутная сеть от них довольно сложная, маршруты часто дублируют себя на различных участках на отдалении от метро. Часто “альтернативные” маршруты до дома могут ехать дольше, но отправляться от метро раньше, чем самый прямой.

Таким образом, в топ-лист выходят остановки, где пассажиру нужно делать выбор в пользу маршрута, приходящего раньше, либо заранее выбирать нужную посадочную площадку. Реальная популярность остановки (то есть количество пользующихся ей пассажиров) может оцениваться по данным валидаций проездных билетов или данным систем подсчета пассажиров.

UPD: практикующие профессионалы, как это часто бывает, учитывают больше подробностей. Вот пост Саши Егорова с более детальным анализом причин: http://monteklever.livejournal.com/243960.html

Но все это не мешает журналистам:

Facebook | Twitter | Telegram (←в этом канале этот пост прочитали вчера!)