德里的课程对女性更好地制作移动数据
存在许多技术可以帮助桥接女性移动数据中的差距,但还没有足够的是使用这些工具。照片由Nazreen Banu / Outplash

Covid-19 Pandemase突出了公共交通作为所有城市运作的重要服务。但 特别是对于许多女性,公共交通系统的封闭和一般不稳定意味着丧失服务和他们每天依赖的客户的获取。一般来说,女性 倾向于依靠公共交通 不仅仅是任何其他家庭成员,从购买食物到参加托儿就业。

但是,部分问题是我们对男女如何使用运输的差异。传统规划实践测量广泛的起源和目的地对,并且该过程严重高度代表了女性的流动性要求。缺乏更详细的数据阻碍了运输系统的衡量,预测和响应女性独特需求的能力,使它们更加减少风险 获得移动性和其他差异作为研究表明。   

随着全球运输部门的影响与Covid相关的停机反弹,数据驱动的模式选择可以通知未来的投资方向和低碳运输选项的政策。理解性别的不同,复杂的移动模式和随后的解决方案可能导致更高水平的公共交通使用和更安全的行走和骑自行车。

印度城市的公共交通代理商越来越多地利用智能运输系统,数字票务和移动应用来改善运营,并提供更好的服务。智能手机,社交媒体平台和机器学习还拥有多数能力来弥合成年性移动数据的差距,并为妇女提供更好的服务,一般而言过境机构的运营能力。但是,很少正在进行利用这些工具。

以下是德里关于妇女移动数据中现有差距以及具体技术如何帮助桥梁的示例。

数字票务

2021年2月,作为避免Covid-19传播的预防措施,德里运输公司(DTC)开始了 最终试验 一个新的app,chartr,允许通勤者通过他们的智能手机预订巴士门票。现金一直是印度通勤与过境系统之间的传统交易手段。但由于人们开始通过该应用程序购买门票,DTC观察到最大的数字票务的摄取来自女性 - 大约67%. (Since 2019年10月,所有巴士门票都是免费的德里妇女自由,作为提升安全和乘客的一种方式,但他们仍然可以使用该应用程序预留票证。)

摄取凸显了一个重要的观察:鉴于合适的技术,妇女可以很快采用数字过境交易。

数字票务界面不仅可以更容易获得许多人,它现在提供了DTC,以捕获通勤者的更详细的空间和时间移动模式而不是简单的现金交易,因为它们可以收集用户的性别数据并与使用相关联系统。应用程序中的每日,每周和每月数据分析可以通知DTC’在更好地迎合女演员的路线,时间表和频率上的决定,并更详细地了解对不同政策变化的影响。

安全和安全报告

2018年,德里的一名女学生叙述了一个令人痛苦的骚扰 544号公路拥挤的公共汽车。随着更多女性和学生在同一公交线路上叙述了相似的经验,推文很快收集了受欢迎程度。该路线被人们对男性的有组织和系统的尝试承认,以利用人群到不恰当地触摸妇女的优势,记录的剧集回来 至于1985年。  愤怒LED当局推出一个 女性才能公共汽车 for the route. 但需要更系统的措施来抵抗骚扰。 

其他城市已经尝试过智能手机应用 让女性更容易报告性骚扰。机器学习算法也可以配备到Twitter和其他社交媒体平台的关键字,主题标签和其他信息,以自动识别最大问题的过境基础设施或服务的特定区域。采集感知和事件数据的这些方法可以补充传统的事件报告,因为它们可以涵盖更广泛的相互作用。然后,数据可以用于通知有针对性的措施来调整服务或操作 - 希望早于544总线的情况。

关闭对性别盲规定的差距

这两个例子展示了需要更接近城市如何利用数字化,社交媒体足迹和其他这些技术来解决两种最大挑战的需要,以解决性别和移动性的两个最大挑战:性别敏感数据收集和数据中的空隙知情计划,安全和安全。 

然而,通过移动电话,地理空间数据和社交媒体的数字跟踪,每天在全球各个城市都收集性别分列的移动数据。 我们需要更具创造性的方法来使其良好使用。

实际上,移动数据是交叉的,可用于规划更具包容性的运输,并为每个人提高运营效率。作为其他印度城市数字化公共交通系统,将性别镜头融合到迎合所有运输系统用户的独特需求,跨越性别,年龄,收入,种族和地理。

harshita jamba. 是WRI India Ross Counts中心的项目助理,可持续城市。

Vishal Ramprasad. 是WRI印度罗斯可持续城市罗西罗斯中心的经理。

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