Transparenz und Virtuelle Identitaet Dynamic ride sharing service: are users ready to adopt it?

stevan.milic.uni-linz, 10. November 2016, 13:53

Inhalt

Das “Dynamic Ridesharing” ist Teil der “Sharing Economy”. Dahinter steckt die Idee, Autofahrten nicht alleine anzutreten, sondern wenn möglich, diese gemeinsam mit anderen Personen vorzunehmen. Besonders in Zeiten steigender Kosten, vor allem Benzin- und Versicherungskosten, aber auch der Umwelt zuliebe, eignet sich Ridesharing als probates Mittel. Die Kehrseiten der Medaille sind der zeitliche und menschliche Faktor, die man nicht vernachlässigen darf. Man muss sich bezüglich festgelegter Zeiten einig sein – beispielsweise Abfahrts- und Ankunftszeit. Der Sicherheitsaspekt spielt eine weitaus größere Rolle. Nicht jedermann kann sich mit dem Gedanken anfreunden, Fremde mitzunehmen beziehungsweise mit Fremden mitzufahren.

Bevor man tiefer in das Thema eintaucht, muss man die Bedeutung des Wortes “Ridesharing” festlegen. Der US-Bundesstaat Virginia in den Vereinigten Staaten definiert den Terminus folgendermaßen: „ … transportation of persons in a motor vehicle when such transportation is incidental to the principal purpose of the driver, which is to reach a destination and not to transport persons for profit.“[1]

 

Nach dieser Definition können  Unternehmen wie Uber folglich nicht als Ridesharing-Dienstleister bezeichnet werden, da bei diesen Firmen der Profit im Vordergrund steht.

Während man beim Ridesharing die Details vorab ausmachen muss, kann man beim dynamischen Ridesharing in Echtzeit beziehungsweise spontan nach Fahrern oder Mitfahrern suchen.

 

Aus einer Marktanalyse ging hervor, dass dynamische Ridesharing-Angebote kaum vorhanden sind, aber das Interesse an umweltfreundlicherer Mobilität in den Städten zunimmt. Daraus entstand die Idee zu VirtualBus, ein dynamischer Ridesharing-Service, welcher über eine mobile Applikation nutzbar ist.

Um den Ansprüchen der Nutzer gerecht zu werden, wurden Methoden der nutzerorientierten Gestaltung angewandt. Das bedeutet, dass der Endbenutzer mit seinen Aufgaben, Zielen und Eigenschaften im Mittelpunkt des Entwicklungsprozesses stand. Folgende Methoden wurden eingesetzt:

  • Vision Board
  • Personas
  • Gruppendiskussionen
  • Online-Befragung
  • Experten-Review
  • Usability-Test

 

Besonders die Gruppendiskussionen und die Online-Befragung brachten wichtige Erkenntnisse. Die Gruppe der Fahrer sieht die Kostenteilung, den sozialen und ökologischen Aspekt als Vorteile. Jedoch sind sie der Meinung, dass ein Bewertungssystem nicht ausreichend ist und das System die Zuverlässigkeit der Mitfahrer garantieren muss. Ein Prepaid-System für die Transaktionen ergäbe laut den Fahrern Sinn.

Die Gruppe der Mitfahrer befand das Echtzeit-Konzept, die Reduktion der Wartezeit, die Transaktionssicherheit (Dienstleister zwischen Fahrer und Mitfahrer), die Flexibilität (lange und kurze Strecken) und die Bezahlmöglichkeiten (elektronisch oder prepaid) als Stärken des Services. Dagegen müssen sich Wartezeiten in Grenzen halten, das Vertrauen in den Fahrer muss gegeben sein (Bewertungssystem und Datenauswertung) und sie wollen ihre Privatsphäre bewahren. Zudem ist der Gruppe wichtig, dass die Kosten geringer sind als die Transportkosten für öffentliche Verkehrsmittel.

Die Online-Befragung ergab folgendes Bild:

  • 86% sind für ein Bewertungs- oder Feedback-System
  • Für 80% ist es wichtig einen vertrauenswürdigen Fahrer zu finden
  • Für 50% ist die Anzahl an Nutzer-Informationen nicht entscheidend
  • 39% vertrauen Fremden nicht trotz existierender Profile in sozialen Netzwerken
  • 66% bevorzugen als Fahrer die Barzahlung
  • 65% bevorzugen als Mitfahrer das Mobile-Payment

 

Das Ziel war die Entwicklung einer besseren mobilen Applikation mit Hilfe der vorhandenen Informationen. Es folgten Design-Entwürfe mit Balsamiq, einem Grafik-Tool zum Erstellen von Konzept-Skizzen für Benutzerinterfaces. Aufgrund der Umfrageergebnisse wurden folgende Funktionen in die erste Seite der App implementiert:

  • Nutzer Profil
  • Mitfahrgelegenheit suchen
  • Mitfahrgelegenheit anbieten
  • Zieleingabe
  • Resultate anzeigen

 

Die zweite Seite der App wurde mit folgenden Funktionen ausgestattet:

  • Angebot Visualisierung
  • Fahrer und Mitfahrer Informationen
  • Chat oder Anruf mit/von anderen Nutzern
  • Feedback geben

 

Der erste App-Prototyp wurde zuerst von Ergonomie- und UX-Experten geprüft um mögliche Probleme in Sachen Funktionen und Benutzerfreundlichkeit zu beheben. Danach wurde der Prototyp von potenziellen Nutzern getestet, wobei die Benutzerfreundlichkeit im realen Verwendungskontext und ein Design-Feedback im Mittelpunkt standen.

Aus den gewonnenen Erkenntnissen wurde schließlich eine mobile Applikation für Smartphones mit Android-Betriebssystem erstellt. Der App-Nutzer kann sich als Fahrer oder Mitfahrer einloggen und dem eigenen Profil Informationen hinzufügen. Als Mitfahrer gibt man eine Zieladresse ein. Als Fahrer kann man weitere Informationen wie Verfügbarkeit – wie viele Mitfahrer kann man befördern – bekannt geben. Die Nutzer werden von der App über die Suchergebnisse benachrichtigt und können den Vorschlägen Details entnehmen. Mitfahrer werden am Ende der Fahrt um ein Feedback gebeten, während Fahrer ihr Feedback erst bei Erreichung des eigenen Zielortes abgeben können. Der Grund hierfür ist, dass Fahrer nicht vom Autofahren abgelenkt werden.

Im Hintergrund arbeitet ein “Cloud-Smart-Matching-Algorithmus”. Die Anfragen (Mitfahrer) und Verfügbarkeiten (Fahrer) werden an einen Cloud-Server gesendet. Dort werden die Daten analysiert, die Bedürfnisse der Nutzer berücksichtigt und nach Übereinstimmungen gesucht. In weiterer Folge werden den Nutzern Vorschläge unterbreitet. Ob die Vorschläge angenommen oder abgelehnt werden, bleibt voll und ganz den Nutzern überlassen. Um den Nutzern die bestmöglichen Ergebnisse zu liefern, wird maschinelles Lernen – auch als bestärkendes Lernen bezeichnet – eingesetzt. Das sorgt für ein besseres Verständnis der Nutzer, da Nutzerverhalten, -vorlieben und –bedürfnisse, in den Algorithmus miteinfließen.

 

Reflexion

Meine Wahl fiel auf das Thema „dynamisches Ridesharing“, da es mit Sicherheit ein Thema der Zukunft ist. Besonders für Menschen, die in Ballungsräumen leben und Kurzstrecken zu bewältigen haben, kann dynamisches Ridesharing die Lösung sein. Würde man dynamisches Ridesharing zum Beispiel in Linz verwenden, dann wäre die Mühlkreis Autobahn A7 morgens und abends von Montag bis Freitag frei befahrbar und man müsste sich nicht über den Stau ärgern. Weniger Verkehr würde weniger Smog und bessere Luftqualität für die Stadtbewohner bedeuten. Auch der Lärm, welcher von den Autos verursacht wird, würde sich verringern. Der alltägliche Kampf um Parkplätze wäre damit passé. Man könnte sich einiges an Ausgaben sparen. Und mal ehrlich: Wie oft benötigt man ein Auto in der Stadt?

Trotz der Bewertungs- oder Feedback-Systeme ist eine gewisse Rest-Unsicherheit vorhanden. Diese  können gefälscht sein, so wie manche Produktbewertung auf Amazon. Sicher könnte man weitere Daten der Nutzer erheben, analysieren und auswerten, doch kann man dann noch den Schutz der Privatsphäre garantieren. Da stellt sich die Frage, ob nicht schon durch das maschinelle Lernen ein Eingriff in die Privatsphäre stattfindet. Man bedenke, dass dadurch Entscheidungen vorweggenommen werden. Auch die Sammlung von Daten, welche in den Algorithmus einfließen, finde ich bedenklich. Werden die Nutzer darüber informiert und für welche Zwecke werden die Daten noch verwendet, das wäre gut zu wissen.

Man gibt sein Leben in fremde Hände und kann sich nie sicher sein. Es ist nicht sicher ob der Fahrer einen gültigen Führerschein besitzt. In welchem Zustand sich das Auto befindet, kann ein Laie nicht beurteilen.

Ich persönlich würde einen dynamischen Ridesharing-Service als Mitfahrer nur innerhalb der Stadt nutzen, wobei der Fahrer trotzdem eine gute Bewertung haben sollte. Als Fahrer hätte ich keine Bedenken andere Nutzer, die eine entsprechende Bewertung haben, mitzunehmen.

 

Quelle:

Gargiulo, E; Giannantonio, R; Guerico, E; Borean, C; Zenezini, G: Dynamic ride sharing service: are users ready to adopt it?, Procedia Manufacturing, Volumne 3, 2015, S. 777-784

 


 

2 comments :: Kommentieren

Wie war das nochmal früher als wir per Anhalter gefahren sind?

natalia.zmajkovicova.uni-linz, 9. November 2016, 13:42

Ich habe mir auch schon Gedanken zum Thema Ridesharing gemacht. Die Vorteile, die du super zusammengefasst hast, sind denke ich für alle klar nachvollziehbar. Und trotzdem gibts es bei den Menschen große Bedenken solche Dienste - also konkret als Mitfahrer in ein fremdes Auto einzusteigen oder als Fahrer fremde Leute mitzunehmen - zu nutzen.

Die Gedanken und Gründe für die Ablehnung sind vielfältig und es spielen mMn weniger die Kosten oder der Zeitaufwand, sondern vor allem diverse persönliche Faktoren eine Rolle (Hygiene des Mitfahrers/Fahrer, gegenseitige Sympathie, Lust auf Smalltalk mit Fremden, Abneigung gegen bestimmte Menschen etc.). Ich frage mich ob man diese Art von Informationsbedürfnissen überhaupt mit einem digitalen Service wie einem Profil decken kann. Geschäftsmodelle wie Airbnb oder Couchsurfing haben ein ähnliches Problem und lösen es ebenfalls über das Anlegen von Nutzerprofilen. Erfolgreich? 

Vor ein paar Jahren war es völlig normal per Anhalter zu fahren. Obwohl der Fahrer da keine monetäre Gegenleistung erhalten hat war es für viele kein Problem. Ich denke das wahre Problem heute besteht in dem schwindeden Vertrauen, immer größer werdendem Angtsemfinden und gestiegenen Komfortansprüchen. Aus diesen Gründen haben wir das große Verlangen uns möglichst in Vorhinein abzusichern. Wir erstellen und analysieren Profile, zahlen im Vorhinein, bewerten uns gegenseitig,.. und das Web macht das alles möglich. Was sind die Konsequenzen? Zunächst einmal enorme Datenflut. Jede Menge personenbezogene Daten landen im Netz mit all den möglichen Gefahren wie Missbrauch, Klau oder Verkauf von Daten an unbekannte Dritte,...

Es ist also wie bei jedem Geschäftsmodell im Web. Es geht am Ende des Tages immer um Daten. Und wir müssen für uns selber entscheiden ob es für uns lohnenswert ist dieses Gegengeschäft zu akzeptieren. Dabei ist es mMn unwesentlich ob ich weiß welche Daten von mir und für welchen Zweck gespeichert werden (sollte aber trotzdem Standard werden). Die grundsätzliche Gefahr ist davon unbeinflusst. Dessen müssen wir uns bewusst werden. Mit akzeptierten Einverständniserklärungen zur Datennutzung sichern sich Unternehmen ab, dem Verbraucher jedoch nützen sie nicht viel. Wie seht ihr das?

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Guter Ansatz

stevan.milic.uni-linz, 9. November 2016, 15:57

Ich gehe davon aus, dass Personen, welche Smalltalk usw. ablehnen, auch nicht die Zielgruppe solcher Dienste sind.

Ja, das waren noch Zeiten, als man noch per Anhalter fuhr. Nun muss man keine Schilder aus Pappe oder Papier mehr hochhalten. Dafür ist es möglich Bewertungen abzugeben. Und man wird von anderen bewertet. Noch hält es sich in Grenzen, doch falls/wenn Bewertungen unser eigenes Leben beeinflussen bzw. entscheiden, wird es zappenduster. In der Serie Black Mirror (Staffel 3, Folge 1: Nosedive) wird dieses Thema aufgegriffen - sollte man sich anschauen, sehr empfehlenswert.

Uns muss klar sein, dass wir jeden Tag persönliche Daten preisgeben - einige mehr, andere weniger. Man erkennt den Ernst der Lage erst, wenn man selbst davon betroffen ist (Bsp. Identitätsdiebstahl). Oder man stelle sich vor: Kreditunwürdigkeit, aufgrund von Bewertungen, Likes oder Freunden auf Facebook, etc.

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