Приложения типа Яндекс-Пробки или Google-Traffic способны информировать нас о маршруте кратчайшей поездки в обход пробок.
Однако, такие рекомендации не содержат стимулов для управления водителями так, чтобы ВСЕ ОНИ (а не каждый в отдельности) получали коллективные выгоды во время поездок.
В итоге – каждый за себя и один Яндекс-Пробки за всех… Результат сами знаете 😰
Из-за этого эффективность прокладываемых для нас маршрутов с помощью Яндекс-Пробки на десятки процентов ниже, чем могла бы быть, если заранее:
1) предсказывать оценки спроса на поездки,
2) разрабатывать целевые стратегии снижения трафика на перегруженных дорогах в часы пик,
и самое главное
3) если большинство водителей будут следовать коллективным рекомендациям, максимизирующим не личную, а коллективную выгоду для всех водителей и всех поездок.
Первая в мире подобная система была разработана и протестирована во время Олимпийских игр в Рио-де-Жанейро.
В системе были интегрированы данные с мобильных телефонов, Airbnb, Waze и транзитной информации с графиками игр и ожидаемой посещаемостью в каждом месте.
Затем оценивались различные сценарии выбора маршрута для водителей в часы пик и выдавались коллективные рекомендации по выбору альтернативных маршрутов.
В целом, результаты работы оказались многообещающие. Технология не подвела… Но подводят люди 😫
Как убедить водителей, что максимизировать общую пользу им лично выгодней, чем пытаться действовать «каждый за себя», - так до сих пор и не понятно.
И похоже, что даже самые крутые Big Data системы с этим не справятся без вживляемого в мозги чипа или укрепляемой на потолке колотушки, бьющей водителя по голове, когда он не следует коллективной рекомендации 🙄.
— — — — —
Нравятся подобные публикации? Подписывайтесь на мой канал в Дзене,Телеграме и Medium.