バス利用者のスマートフォンからの信号は、研究者に交通機関の利用に関する新たな知見をもたらしている。

運輸当局は、限られた予算の中でバス利用者のニーズにどう応えるのが最善か、常に模索しています。最大の課題の一つは、利用者がバスのどこでいつ乗降し、他の路線に乗り換えているかどうか、そして乗車時間はどれくらいかを把握することです。

問題は、これまでそのデータを入手するための手頃で信頼できる方法がなかったことだ。

ワシントン大学の研究者たちは、乗客の携帯電話やその他のモバイル機器から送信されるWi-FiとBluetoothの信号を収集し、交通機関の利用状況をより明確に把握する実験を行っています。この春に行われた実験では、これらの信号を用いて、乗客がワシントン大学のバスにいつどこで乗降したかを特定することに成功しました。研究者たちは先週、ワシントンD.C.で開催された交通研究委員会の年次総会でこの研究結果を発表しました。

「これは交通運営における非常に重要なギャップを埋めることになるだろう」と、このプロジェクトに携わったワシントン大学の土木環境工学教授でパシフィック・ノースウェスト交通コンソーシアム（PacTrans）のディレクター、インハイ・ワン氏は語った。

「従来のデータ収集方法は非常に困難でした」と彼は述べた。「基本的には、人々にアンケートを配布するだけです。」アンケートの実施には費用がかかり、多くのライダーが回答を怠り、返送を怠っている。

この新しいアプローチでは、バスの前方に設置されたスマートフォンでWi-FiとBluetoothの信号を収集します。スマートフォンはアプリを起動して信号を収集し、各デバイス固有のメディアアクセス制御（MAC）アドレスが含まれます。また、スマートフォンはGPSによる位置情報取得機能も備えているため、研究者は信号の開始位置と終了位置だけでなく、その場所も特定できます。

設置費用はバス1台あたり60ドル未満でした。これには、旧式の安価なスマートフォンと、バスの電気系統に接続するための配線と電源アダプターが含まれていました。

この新しいアプローチは、バス利用者の乗降場所や時間を特定するだけでなく、将来的には、利用者の何パーセントが定期的に通勤しているのか、あるいは公共交通機関をあまり利用していないのか、そして他のバスに乗り換えているのかを把握するためにも活用される可能性があります。これは、シアトル大都市圏で年間1億2000万回以上のバス運行を行っている公共交通機関、キング郡メトロトランジットのようなシステムにとって大きなメリットとなる可能性があります。

しかし、潜在的な落とし穴があります。携帯電話を通じてバス乗車習慣を収集・追跡する機関の存在に、誰もが納得するわけではないのです。

「人々はこうしたことを懸念している」と、この研究に協力したワシントン大学土木環境工学科博士課程の学生で研究助手のクリスチャン・ヘンリクソン氏は述べた。この研究は、同じくワシントン大学土木環境工学部の博士課程学生マシュー・ダンラップ氏と研究員ジビン・リー氏によって共同執筆された。

研究チームは人々の不安を和らげたいと強く願っており、そのための計画も立てている。彼らはMACアドレスを、個々のライダーに割り当て可能な、異なる固有の番号セットに変換するアルゴリズムを開発した。この番号セットは、特定のモバイルデバイスを他人が認識できるような形で特定することはない。ナンバープレートを撮影するカメラなど、交通量や高速道路の利用状況を追跡する従来の方法とは異なり、変換されたMACアドレスはプライバシーに関する懸念が少ないと研究チームは述べている。

「正しい方法で行われ、そのメリットを積極的に伝え、そのやり方を非常に透明化すれば、問題にはなりません」とヘンリクソン氏は語った。

最初のテストは、シアトル大学地区にあるメインキャンパスとハーバービュー医療センターの間を運行するワシントン大学が運行するバスで行われ、合計8つの停留所をカバーしました。

ワシントン大学の交通サービス部長であるジョシュ・カバナ氏は、研究者たちの研究を支援し、乗客の行動に関する新たな知見を得るために、研究者と協力することに熱心だった。

「私たちの計画能力は、そこに投入される情報の質に左右されます。そして、これは私たちにとって素晴らしいツールとなります」とカバナ氏は述べた。彼はこの研究をキング郡メトロと共有しており、同メトロは「この研究に非常に興味を持っている」とカバナ氏は述べた。

メトロは現在、多くの乗客が乗車料金の支払いに使用しているORCAカードからある程度のデータを収集できます。しかし、このカードには乗客がバスに乗車した時刻しか表示されず、降車場所は表示されません。また、バスが時刻表に遅れた場合、正確な乗車位置は表示されないと、ワシントン大学のワン氏は説明しました。

ワシントン大学のエンジニアたちは、有用なデータを収集する上での課題の一つが、バスの近くの車に乗っている人、歩行者、路線沿いの建物内にいる人など、乗客以外の人からの信号によるノイズであることを発見しました。科学者たちは、信号の持続時間が短すぎるか長すぎるか、またバス停以外の場所で始点または終点になっているかといった基準に基づいて、乗客以外の人からの信号をフィルタリングすることができました。

データには限界があります。他の調査に基づき、エンジニアは乗客の約10～20%がWi-FiとBluetoothをオンにしたモバイル機器を所持していると予測しています。

また、特に高齢者や低所得者層の乗客は、モバイル機器やBluetooth、Wi-Fi対応機器を持っていない可能性があります。また、複数の機器を持っている乗客もいる可能性があり、一部の人口セグメントが過小評価され、他のセグメントが過大評価される可能性があります。研究者らは、アンケート調査を補足したり、乗客の何パーセントが検知されているかを把握するために人数を数えたりすることで、こうしたバイアスをある程度修正できると述べています。

カバナ氏は、この新しい戦略には大きな可能性があると考えている。

「ハードウェアへの投資や機器の設置にかかる労働時間はほとんどなく、非常に費用対効果の高いツールとなっています」と彼は述べた。「私たちは、この技術を消費者行動の理解にどのように活用できるかを理解し始めたばかりです。これは今後何年にもわたって価値を提供してくれるでしょう。」