Пешеходный трафик на карте москвы

Основатель Geointellect.com, генеральный директор Центра пространственных исследований

Правильно подобранное место для расположения будущей торговой точки – один из ключевых факторов прибыльности. Так было всегда, но еще актуальнее это становится сейчас, в условиях жесткой конкуренции – особенно в некоторых сегментах ритейла и в крупных городах. На что стоит обратить внимание предпринимателям в оценке территории? 5 шагов к выбору идеального места описал Денис Струков, основатель геоинформационной системы Geointellect.

Наверняка многие из вас слышали известную американскую поговорку «location, location & location». Впервые ее употребили в 1926 году, и она остается актуальной до сих пор.

Прежде чем открывать торговую точку, пройдите эти 5 шагов к выбору идеального места.

Шаг 1. Знаем свой портрет ЦА и соотносим с портретом, находящимся на территории

Прежде чем открывать торговую точку, важно понимать, кто ваша целевая аудитория. И чем точнее будет ее портрет, тем лучше. Маркетологи советуют создавать подробные профили:

Это Катя, ей 25 лет, она не замужем. Катя живет в Санкт-Петербурге. Работает в ИТ-компании и зарабатывает чуть больше 40 тыс. рублей. С работы Катя любит ходить пешком. По выходным она бегает в парке. Катя предпочитает покупать продукты в ближайшем магазине. Если Катя хочет отдохнуть, она едет в центр города. Катя открыта, отзывчива и добра.

Зная свою целевую аудиторию, соотнести с аудиторией в рассматриваемой локации не составит труда. Нужно внимательно проанализировать возраст населения, его покупательную способность, потребительские привычки. Полезно будет рассчитать долю работающего и проживающего населения в районе и определить, кто может стать потенциальным клиентом. Зачастую в конкретной локации вовсе не проживающее население потенциально зайдет в ваш магазин. Анализ доходов населения на исследуемой территории будет очень важен, особенно для уровня доходов «выше среднего».

К примеру, на карте, изображенной ниже, видно, что средний доход проживающего населения в районе Крылатское составляет 139 459 рублей.

Сопоставим со средней стоимостью аренды 1–комнатной квартиры в этом районе. Она равна 67 444 рублей.

Между экономическим положением жителей района и успехом будущей торговой точки есть прямая зависимость. Чем выше уровень занятости, чем больше доходы живущих или работающих здесь людей, чем выше стоимость жилья, тем привлекательнее он для представителей, например, luxury-сегмента. Наоборот, в спальных районах с блочными домами в удалении от метро, скорее всего, проживают люди с доходом ниже среднего либо снимают квартиру студенты. Эти люди тоже интересны и их можно «вычислить» по объектам инфраструктуры, например.

Шаг 2. Определить плотность объектов инфраструктуры

Изучите территорию, где запланировано размещение новой торговой точки. Исследуйте транспортную и торговую инфраструктуру, число мест приложения труда, количество объектов общественного питания и пр. Оценивая транспортную составляющую, стоит обратить внимание на удобство развязок, ближайшие планы по реконструкции. Многие дилерские автоцентры, не учитывая планы строительства развязок, могут оказаться «под мостом», что снизит доступность к ним и видимость вывески. Стоит рассмотреть проектируемые станции метро, а также объекты строящейся недвижимости.

В качестве определяющего фактора торговой инфраструктуры следует воспользоваться радиусом обслуживания торгового объекта. Радиус обслуживания (пешеходная доступность) – это район деятельности торговой точки, определяющийся расстоянием, которое преодолевают покупатели от места жительства до данного торгового объекта.

На карте мы изобразили радиус, равный 450 метрам или 5 минутам пути.

Таким образом можно построить радиусы обслуживания всех торговых точек конкурентов и понять, где радиусы пересекаются. То же самое можно проделать и с транспортной доступностью, которая предполагает, что ваш потенциальный покупатель передвигается, например, на автомобиле.

Карта ниже демонстрирует, какое расстояние от заданного торгового объекта потенциальный покупателей преодолеет за 5 минут. Площадь построенной зоны – 1.92 кв. км.

И последнее в этом шаге. Оказывается, можно моделировать целевую аудиторию по объектам инфраструктуры. Посмотрите на плотность вузов и плотность объектов общепита в городе, обратите внимание на плотность банков и бутиков в том же городе, и вы увидите, что есть интересные отличия, связанные с системой предпочтений студентов и активных деловых людей с доходом выше среднего.

Следующий шаг – анализ торговой точки на предмет того, сколько человек пройдет в непосредственной близости от нее. Задача заключается в анализе движения потока покупателей. Какие технологии используются в ритейле?

В районе Крылатское потоки распределяются следующим образом.

Важно прибегать к полевому исследованию территории. Это важная часть геомаркетинга. Невозможно из интернета достать точные данные. В течение рабочего дня необходимо фиксировать всех людей, входящих в торговую точку вашего конкурента, и время их посещения. На помощь этому сегодня приходят мобильные приложения с картами, в которые легко занести информацию о торговой зоне: конкуренте, строящихся объектах, пешеходном и автопотоке, сфотографировать объекты. Анализ этих данных поможет в будущем правильно позиционировать вашу точку и грамотно сформировать ассортиментную политику новой точки относительно существующего «положения дел» в зоне. Если для ряда сегментов ритейла (например, для банковской розницы) иногда достаточно информации о расположении филиалов на их сайтах, то для таких сегментов, как аптеки, продуктовый ритейл или общепит, надо «проверять» территории в полях и уже собранную информацию учитывать при анализе в геомаркетинговых веб-приложениях.

Выбирать торговую точку следует так, чтобы в ближайшем окружении располагалось еще несколько торговых объектов-конкурентов, которые выбрали ту же ценовую политику.

Например, в Новосибирске есть так называемая обувная улица, где располагается около 50 обувных магазинов. Они создают внушительный поток покупателей: клиенты из разных частей города едут покупать обувь. При этом ценовые сегменты разные и аудитории, соответственно, тоже. Можно встретить как дорогую, брендовую обувь, так и масс-маркет.

В Санкт-Петербурге Гороховую улицу можно назвать зоной общепита. По данным 2GIS, на ней расположено более 100 заведений общественного питания. А 20-минутная транспортная доступность вокруг м. Лесная знаменита на весь город своим «мебельным кластером»: тут исторически расположены ТЦ «Аквилон», «Центр диванов», «Мебель Сити» и многие другие магазины, каждый из которых увеличивают целевой поток «за счет других».

Но конкурентная среда во многих случаях – это угроза. Небольшие продуктовые точки могут серьезно пострадать от открытия рядом крупного объекта (или магазина крупной продуктовой сети). Слово «рядом» – значит «в зоне пешеходной доступности». Поэтому для небольших магазинов следует искать «свои» ниши. Для крупного продуктового ритейла всегда есть вариант открыть магазин в месте с наименьшим количеством конкурентов – считаем, что конкурентами являются крупные торговые точки. Интернет-маркетинг для локального бизнеса

Кстати, многие покупатели очень положительно относятся к фермерским магазинам или к магазинам с товарами «из области», из их района – такой патриотизм. Это является огромным плюсом для небольших предпринимателей, которые держат свой магазин. Отличайтесь от массы!

Шаг 5. Рассчитайте будущую прибыль: сколько денег придет из этой локации

Оценка товарооборота – задача получения результата путем нажатия одной кнопки. Это предел геомаркетингового анализа в геоаналитических системах. Чаще всего все-таки предоставляется информация, чтобы аналитик (предприниматель франчайзи, специалист по развитию, оценщик) мог самостоятельно провести оценку места в конкретном доме на основе тех факторов, которые собраны в торговой зоне, в выбранном районе города. В крупных компаниях формулы товарооборота создавались эмпирически годами. В западных компаниях они часто закреплены документально, строго регламентированы, являются объектом ноу-хау и не раскрываются как коммерческая тайна. Основой формулы товарооборота являются, как раз, геомаркетинговые факторы, которые влияют на то, сколько к вам зайдет людей и купит товар в конкретной локации. По сути, в эту формулу входит все, что мы описали выше + сервисное обслуживание, улыбка покупателю, приятные сюрпризы – это то, что вас будет отличать именно в этом месте от других и то, почему ваш покупатель вас запомнит и придет снова.

Анализируйте (благо сейчас есть профессиональные геоаналитические сервисы и инструменты для анализа), мониторьте ситуацию вокруг и делайте мир лучше!

Тепловая карта пешеходного трафика Москвы

Пешеходный трафик на карте Центрального административного округа Москвы (ЦАО)

Пешеходный трафик на карте Центрального административного округа Москвы (ЦАО)

Каждый архив (набор данных) содержит удобное средство для просмотра данных в браузере. Пешеходный трафик в районе Измайлово.

Каждый архив (набор данных) содержит отдельный слой в виде тепловой карты. Пешеходный трафик в районе Тверской.

Данные по пешеходному трафику у метро Краснопресненская, чел/час (среднее за сутки)

Пешеходный трафик в районе Охотного ряда (просмотр в программе QGIS, подложка – OpenStreetMap)

В базе данных представлены объёмы пешеходного трафика по улично-дорожной сети г. Москвы, включая внутридворовые территории. Оценка объёмов пешеходных потоков производится на основе модели города и не является физическим замером в том или ином месте. Точность оценки составляет 70-90%.

Объёмы пешеходного трафика усреднены и представлены в 3-х столбцах:

• человек в час;
• человек в день;
• человек в месяц;

Для удобства использования, данные представлены в 3-х видах:

• Просмотр в браузере;
• CSV;
• GeoJSON;

Интересные факты:

• Согласно модели, численность “пешеходного” населения Москвы составляет порядка 15 млн. человек;
• Опять же, согласно модели, любая торговая точки не только “живёт” за счёт проходящих мимо пешеходов, но и имеет свойства притягивать трафик в определённых условиях (напр., отсутствие конкуренции).

Информация будет полезна в геомаркетинговом анализе, при планировании и размещении тех или иных объектов торговли, инфраструктуры, проведении рекламных акций и пр.

База данных “Пешеходный трафик – Москва” не предназначена для перепродажи третьим лицам и публикации в открытых источниках.

Для заинтересованных организаций – предлагаем передачу не эксклюзивных и эксклюзивных прав на модель и алгоритм.

В основе проекта лежит идея выделения функциональных зон Москвы в пределах МКАД.
Было закартировано три зоны: Парковая, Производственная и Жилая.
Наибольший интерес для меня представляла карта жилой зоны и плотность населения. Это именно те параметры, которые наиболее востребованы в геомаркетинге.
В основу методики картирования были положены следующие данные:
Выделение полигонов осуществлялась в режиме “Снимки” web-ГИС GeoMixer (съемка GeoEye-1, 0,5 м., данные ИТЦ “СканЭкс”). Границы уточнялись натурными наблюдениями, подкреплялись личными знаниями.
Границы административных районов были взяты из выгрузки OpenStreetMap сообщества GIS-Lab, за что им низкий поклон.
Численность населения Москвы по административным районам получена с Портала открытых данных правительства Москвы.
Файл с расчетами в табличной форме хранится тут: гуглдокс

Чтобы просмотреть данные поставьте галочки в нужные чекбоксы. Замечено, что при зумировании или перемещении по карте, GeoMixer “теряет” данные, снимите и поставьте галочку ещё раз.

Лоскутное одеяло Москвы.
Зеленый – парковая зона.
Красный – производственная.
От салатового до коричневого – население, чем темнее, тем плотность выше.

Принцип выделения зон проживания основывался на естественных и искусственных границах. Там, где границы были не очевидны, использовалось разделение по доступности к метро.

В целом, Москва – это города в городе. Каждая зона проживания имеет достаточно очевидные границы и часто представляет собой анклав, оторванный от других населенных территорий. Наибольшие сложности возникли с позиционированием центра Москвы (в пределах Садового). Выделить тут производственные зоны затруднительно. Есть вопросы по району Лефортовский и Соколиная гора, требуется уточнение производственных зон.

Выделяя границы зон проживания получается полигон с известной площадью. В пределах этого полигона подсчитывалось население. Если полигон представлен несколькими районами, численность вычислялась примерным допущением. Стоит отметить, что во многих случаях граница территории административного района или сразу нескольких совпадает с естественными и искусственными границами.

Самым густонаселенным районом получились Печатники. На 2 квадратных километрах тут проживает почти 87 тысяч человек.

Плотность жилых зон Москвы распределяется в следующем диапазоне:
Максимальная плотность: 1 район – 42 тысячи – 87 000 человек.
От 30 до 40 тысяч – 17 районов с населением 3 400 000 человек.
От 20 до 30 тысяч – 21 район с населением 3 360 000 человек.
От 10 до 20 тысяч – 15 районов с населением 1 770 000 человек.
Минимальная (внутри Садового) 9495 ч/км2 – 172 000 человек.

Помимо плотности населения для каждого района учитывалась пешая доступность (1 км) к станции метро.
Выяснилось, что 11 районов не имеют станций метро или же путь к ним совсем не близок. Тут проживает 1 250 000 человек! 16 районов с населением 1 520 000 имеют условную пешую доступность только к одной станции метро.

В процессе познания населения Москвы сложилось четкое представление, что многие анклавы, это “неуправляемая градостроительная ошибка” 🙂
Например:

Из всего микрорайончика есть только одна дорога. Метро нет. Таких примеров в Москве десятки.

Что ещё поразительного есть в Москве, так это гаражи.

Гаражный комплекс образца прошлого века занимает пространство, где мог бы быть парк или 7-8 детских садов.

Какие задачи может позволить решить карта? Да какие угодно. От ритейл-анализа, до оценки транспортных решений.

Замечания, пожелания: an.pirogov[at]gmail.com или в комментах.

PS. Присоединяйтесь к группе Геомаркетинг / Пространственный анализ на Facebook!

Каждую неделю агентство One by One помогает сетевым ритейлерам открывать успешные магазины,
предоставляя точные данные о трафике перед выбранными объектами по всей России.

Оперативно и качественно замеряем проходимость
тремя способами

Обычно замер должен быть длительностью 10% от прогнозируемого периода. То есть если задача понять проходимость в месяц, то 4 дней будет достаточно. Если период меньше, то надо учитывать ошибку и погрешность исследования при экстраполяции данных на полный период. Например, популярный замер в течении 15 минут «чтобы быстро оценить проходимоcть» дает ошибку +/-98% при экстраполяции данных на целый день. При прогнозе трафика в торговых центрах мы пользуемся собственными исследованиями сезонности посещаемости данных объектов, что увеличивает достоверность исследования.

Атлас Москвы с МКЦ и маршрутами пассажирского транспорта, 2018

Атлас Москвы с МКЦ и обновленными маршрутами пассажирского транспорта, 2018

Подробнее ISBN 978-5-87812-141-5 Тираж: 3000 экз.

ПЕРСПЕКТИВНАЯ СХЕМА МОСКОВСКОГО МЕТРО

Атлас «Москва для Вас! С каждым домом». Путеводитель 2016/17 г.

Атлас “Москва для Вас!” С каждым домом. 2016/17
Новые границы Москвы. Путеводитель.
Масштаб 1:10.000 (центр), 1:23.000.
Выпуск – 28-й.

Подробнее ISBN 978-5-87812-134-7 Тираж: 7000 экз.

Карманный формат. Более 25 000 адресов и телефонов Москвы и Подмосковья.

Подробнее ISBN 978-5-87812-121-7 Тираж: 12000 экз.

Россия. Крым. Карта – путеводитель.
Формат 45х60 см

Подробнее ISBN 978-5-97812-132-3 Тираж: 3000 экз.

«Автомобильная карта Москвы», 2019 г.
Центр с каждым домом, улицы с односторонним движением, выдающиеся здания Москвы в оксинометрии, схемы автобусного сообщения и автодорог Московской области с основными магистралями федеральных дорог, новая схема метро.
На карте показаны: Московское Центральное Кольцо (МЦК), строящиеся станции метро, театры, музеи, храмы, гостиницы, торговые центры, автозаправки. . Нанесены достопримечательности Москвы.
Актуализированы: дороги, развязки, эстакады, хорды, станции метро, новые кварталы, пешеходные улицы.
Новые территории Москвы.

Подробнее ISBN 978-5-87812-147-7 Тираж: 3000 экз.

Карманный атлас «Москва. Маршруты пассажирского транспорта», 2018 г.

Карманное издание на скрепке, 96 цветных полос, мягкая глянцевая обложка, указатель улиц с маршрутами пассажирского транспорта, схема метро. Путеводитель.

Издание подготовлено ООО РИА “Алло, столица!” и ЗАО “Карта”. На картах атласа указаны: достопримечательности столицы, театры, музеи, больницы, храмы, монастыри, гостиницы.

Подробнее ISBN 978-5-87812-141-5 Тираж: 3000 экз.

Карта Москвы. Маршруты пассажирского транспорта, 2019

Обновленная и уточненная карта Москвы с маршрутами пассажирского транспорта на начало 2019 года.

Подробнее ISBN 978-5-87812-148-4 Тираж: 3000 экз.

Формат Новой схемы московского метро – 215х155 мм Выход в свет – октябрь 2016

Схема с припрессованной пленкой для длительного использования.

Подробнее ISBN 978-5-87812-123-1 Тираж: 10000 экз.

Атлас Московской области с планами городов. Новые границы.

Ближнее и дальнее Подмосковье. Схема автобусного и железнодорожного транспорта. Транспортные развязки на МКАД. Проектируемая ЦКАД
Путеводитель: Святые источники, монастыри, храмы. Рыбалка, грибные места, конные маршруты.
Справочные телефоны городов и районов Московской области. Таможни.

Подробнее ISBN 978-5-87812-120-0 Тираж: 7000 экз.

Перспективная схема метро + план центра столицы. Формат А4

Подробнее ISBN 978-5-87812-144-6 Тираж: 0 экз.

Для решения каких задач используется замер автомобильных и пешеходных потоков?

1. При открытии новой торговой точки:

• Выбор наиболее привлекательного места из нескольких, для открытия розничной торговой точки
• Оценка потенциального объема продаж в открывающейся розничной точке

2. Для существующей торговой точки:

• Оценка половозрастной структуры посетителей в действующей торговой точке
• Оценка потенциала увеличения продаж за счет привлечения новых посетителей
• Оценка привлекательности мест для размещения наружной рекламы

3. Для гео-маркетинговых исследований:

• Моделирования транспортных и пешеходных потоков в городе
• Построения геомаркетинговых моделей

• Замер проводится или с помощью личного наблюдения и подсчета, или с помощью видеосъемки с последующей расшифровкой
• Наблюдатель находится в зоне прямой видимости объекта, для которого подсчитываются транспортные и пешеходные потоки и/или посещаемость
• Наблюдатель фиксирует количество проехавших автомобилей и/или количество прошедших пешеходов
• Замер проводится в течение 8, 12, 16 или 24 часов в сутки, в течение 3-7 дней
• В случае, если ведется видеосъемка, подсчет проводится на основании расшифровки видеозаписей

Результаты замера потоков предоставляются в виде отчета с элементами инфографики.

…и в виде таблиц

Стоимость одного дня замера (8 часов):

• от 5600 рублей, НДС не облагается, в случае если проводится личное наблюдение и подсчет (без видеозаписи)
• от 9600 рублей, НДС не облагается, в случае если проводится видеосъемка с последующей расшифровкой

Сроки предоставления результатов:

• 3-5 рабочих дней от последнего дня замера, в случае если проводится личное наблюдение и подсчет (без видеозаписи)
• 5-10 рабочих дней от последнего дня замера, в случае если проводится видеосъемка с последующей расшифровкой

• Разработка инструментария исследования (бланк подсчета, инструкции)
• Подбор и инструктаж наблюдателей
• Транспортные расходы
• Сбор информации (личное наблюдение и подсчет, или видеосъемка)
• Расшифровка видеозаписей (опционально)
• Ввод данных
• Подготовка таблиц и отчета по результатам

Что выбрать: личное наблюдение, или видеосъемку с расшифровкой?

Для того, чтобы оценить точность данных, собранных с помощью личного наблюдения и подсчета потоков, мы провели несколько экспериментов, в ходе которых одновременно проводился как личный подсчет, так и видеосъемка.

В результате этих экспериментов мы выяснили, что:

• При личном наблюдении, по сравнению с видеосъемкой, получаются несколько заниженные данные
• Разница между результатами составляет 4-9%

Таким образом, мы можем рекомендовать следующее:

• Если важна крайне высокая точность собранных данных, то необходимо замерять транспортные пи пешеходные потоки с помощью видеосъемки, с последующей расшифровкой
• Если достаточно грубой оценки, то, в качестве метода сбора информации можно использовать личное наблюдение и подсчет

Наш опыт в проведении исследований по замеру потоков:

Клиент: Федеральная сеть магазинов DIY
Сроки проведения: 2012-2013г.
География: Замер транспортных и пешеходных потоков проводился одновременно в 12 городах РФ.
Метод сбора информации: Личное наблюдение и подсчет.
Объем работ: В каждой точке замер проводился в течение 3-х календарных дней, по 18 часов в день

Клиент: Крупный федеральный банк
Сроки проведения: 2012г.
География: Замер транспортных и пешеходных потоков проводился в 3 городах РФ. В каждом городе замер проводился в 40-150 локациях (всего 250 локаций)
Метод сбора информации: Личное наблюдение и подсчет.
Объем работ: В каждой локации замер проводился в течение 2-х календарных дней, по 6 часов в день

Клиент: Строительно-дорожная организация
Сроки проведения: 2012г.
География: Замер транспортных и пешеходных потоков проводился в Москве и Московской области, в 18-и локациях
Метод сбора информации: Видеосъемка с последующей расшифровкой записи
Объем работ: В каждой локации замер проводился в течение 3-х календарных дней, по 18 часов в день

Клиент: инвестиционная компания
Сроки проведения: 2011г.
География: Замер пешеходных потоков проводился в Москве, 255-и локациях
Метод сбора информации: Личное наблюдение и подсчет.
Объем работ: В каждой локации замер проводился в течение 1-го календарного дня, по 3-5 часов в день

Аналитик городских данных Анна Львова рассказывает, зачем следить за перемещениями людей в городах.

Транспортная аналитика — одна из самых трудных и закрытых тем в урбанистике. Она включает в себя много расчётов, метрик и математических моделей, поэтому выполняется узкими специалистами по заказу других узких специалистов и считается малоинтересной для широкой публики. Однако в последнее время всё чаще появляются исследования, ориентированные как на профессиональных транспортников, так и на обычных людей, и доступные каждому. Среди таких примеров — « Дом — работа, работа — дом » «Яндекса» или Movement Uber. Как к подобным исследованиям относятся представители городских властей, академической среды и независимые исследователи? Strelka Magazine попросил выпускницу «Стрелки», аналитика городских данных в компании Habidatum Анну Львову рассказать, какие у этих исследований преимущества и ограничения и почему подобных работ будет становиться всё больше.

В урбанистике большие данные, как можно догадаться из названия, дают представление о гораздо большем количестве людей, чем раньше можно было представить. Социологические методы — интервью, анкеты или наблюдение — не могут себе позволить такого охвата. Старые количественные исследования долги, дороги и ограничены территорией или временем: можно опросить всех жителей города, что они покупают, и совершенно упустить спрос маятниковых мигрантов . Или сделать замер пешеходного трафика каждые два часа и упустить аномалию внутри этого временного промежутка.

Для изучения мобильности и активности населения традиционно использовали перепись населения, информацию о покупке недвижимости и регистрации фирм. В России подобных наработок совсем мало по понятным причинам: в Советском Союзе не могло быть и речи о тех объёмах внутренней миграции, которая существовала в Америке или Европе, поэтому её и не изучали столь пристально. Но у этой ситуации есть и преимущества. Отсутствие привычного инструментария делает города более открытыми новым технологиям, ведь можно перескочить определённые этапы развития.

«В Москве одна из самых продвинутых в Европе интеллектуальная транспортная система. У города есть две транспортные модели: статическая и динамическая. Последняя включает в себя множество данных, которые в режиме реального времени поступают в Ситуационный центр ЦОДД и показывают, как происходит движение в городе в конкретный момент времени.

В целом есть много параметров, которые транспортники изучают и мониторят. Для анализа транспортного спроса чаще всего используют так называемые матрицы корреспонденций (origin-destination matrices) . В самом простом виде это таблица, в которой обозначены районы отправления, прибытия и количество перемещений между ними. Чтобы понять транспортную доступность того или иного района, используют метод изохрон: для точки или целого района оценивается время в пути на том или ином транспорте и картографируется. Мы пользовались этим при планировании маршрутной сети „Магистраль“ . Можно измерять интенсивность потока, то есть концентрацию людей и загрузку разных участков улично-дорожной сети. Например, вы знаете, что на Тверской образуется пробка в 10 утра, но не знаете, откуда и куда все эти люди едут.

Основной источник информации о движении московского транспорта в Москве — камеры и датчики / фото: transport.mos.ru

Изохроны показывают, как далеко можно уехать из заданной точки за 30 минут / источник: mos.ru

В самом простом виде матрица корреспонденций это таблица, в которой обозначены районы отправления, прибытия и количество перемещений между ними

Гораздо сложнее понять, сколько людей и каким видом транспорта пользуются. Для этого до сих пор используются соцопросы. Это очень дорого, так как для крупного города нужна соответствующая выборка. В Москве подобный опрос проводили три раза, последний — в 2015 году. Если говорить о том, чего транспортникам не хватает, то это координации между разными типами данных. Например, по использованию метро или наземного транспорта. Мы не видим этих данных в режиме реального времени, не можем сравнить с автомобильными потоками, хотя вся инфраструктура для этого есть. Грубо говоря, сейчас данных больше, чем понимания того, что с ними делать. А ещё очень не хватает хороших автоматизированных данных по пешеходным перемещениям».

Московскую транспортную модель питают несколько источников данных. Основной — собственные датчики и камеры ЦОДД, расставленные по всему городу, дополнительный — жилищно-коммунальная техника, автобусы, парктроны, которые фиксируют нарушения парковки. Кроме того, власти договорились с сервисами такси Uber, «Яндекс.Такси» и Gett и получают от них обезличенные данные. В мире подобная практика не распространена. Американские власти долго пытались обязать местные такси-сервисы вроде Uber и Lyft отдавать свои данные на службу городу.

Американский Uber отказывался от сотрудничества и долго выяснял свои отношения с властями в суде . И вот компания нашла третий путь — делиться данными со всеми. Она запустила сервис Movement , в котором отображается статистика перемещений такси. Сервис показывает, как со временем меняется загруженность дорог. Можно выбрать район старта и финиша, и Movement покажет, сколько времени занимает поездка: в этот момент или в среднем за какой-то промежуток времени. Сейчас к сервису нужно запрашивать доступ, но скоро его обещают сделать полностью публичным, а пока можно ознакомиться с несколькими проектами. Информация, которая там показана, — это те самые матрицы корреспонденций, красиво визуализированные. Кроме того, в них присутствует временной фактор, что делает эту информацию крайне ценной (особенно с учётом того, что, в отличие от транспортных планировщиков, Uber получает эту информацию бесплатно).

В декабре 2016 года «Яндекс» опубликовал исследование «Дом — работа, работа — дом» о ежедневных перемещениях москвичей. Суточный цикл миграции изучили с помощью данных из «Навигатора» и «Яндекс.Карт». В итоге районы Москвы разделили на жилые, рабочие и смешанные, а также изучили время поездок: во сколько выезжают, сколько едут, и как на это влияют пробки. Это исследование ценно не только для транспортников, но и для градостроителей, так как много говорит о поведенческих особенностях жителей и типологии района. Социальный географ Ольга Вендина прокомментировала результаты этой работы и выделила самые интересные районы.

«Несмотря на важность таких факторов, как местоположение и удалённость места жительства от места работы, ещё большее влияние на перемещения автомобилистов оказывают: график работы (ночная, сменная, „сутки через трое“, свободный график, режимные ограничения, работа дома, стандартный график); статус, занимаемая должность и характер работы; социальное положение, включая обязанности матери и домохозяйки и образ жизни, и, наконец, развитость альтернативных возможностей перемещения из точки „А“ в точку „Б“. Так, график интенсивности автомобильных перемещений в течение дня показывает существенные различия между жителями Звенигорода, Марьина, Академического и Тверского районов.

Для Марьина характерен сравнительно пологий характер кривой перемещений в течение всего дня, отсутствие острых пиков и заметно большее количество поездок „домой“ в раннее утреннее и ночное время. Это говорит о том, что значительное количество жителей работает не по стандартному графику с 9 до 18, а по сменам. Напрашивается и другой вывод. При своих значительных размерах Марьино обеспечено наземным общественным транспортом и метро хуже многих других районов Москвы. Это своего рода „городской остров“. Такая ситуация вынуждает прибегать к поездкам на машине в любых жизненных ситуациях (школа, поликлиника, магазин, гости). Поэтому место отправления и назначения, систематически вносимые в навигатор, не могут быть однозначно определены как дом или работа.

В Звенигороде явно формируется два потока. Одни едут по своим делам (скорее всего, на работу) с утра, чтобы успеть к 9–10 часам (это примерно 30–35 % автомобилистов), другие — чтобы оказаться у цели после 10 утра. У этого района самый выгнутый парус вечерней кривой. Это указывает на то, что существует значительная группа людей, которые, во-первых, предпочитают позже приезжать в офис (на предприятиях такое вряд ли возможно), но и позже уезжать оттуда. Во-вторых, это могут быть те, кто проводит свой вечерний досуг вне условного дома. Жители Звенигорода кажутся наиболее зависимыми от цикличности человеческой деятельности, точнее эта цикличность имеет для них выраженный групповой характер, выражающийся в „стандартном“ поведении.

Тверской район, напротив, характеризуется меньшей зависимостью от распорядка дня и вынужденности поведения. То, что примерно 40 % автомобилистов садятся за руль с 9 до 12 утра, свидетельствует: не только работа цель автомобильных перемещений. Альтернативу работе составляет множество других задач: от „отвезти в школу — забрать из школы“ до поездок в фитнес-клуб. Вполне возможно, что сказывается и более высокий уровень автомобилизации населения, где наличие двух машин в семье — не редкость.

Академический район можно охарактеризовать как промежуточный между Тверским и Марьином. Для него характерен наиболее стандартный цикл трудового дня, когда доминирующая активность начинается в 9–10 часов утра, пик деловых встреч приходится на послеобеденное время (16–19 часов), а после 19 вечера люди спешат домой. Наверное, это и есть тот самый средний класс со своим стандартом и образом жизни. Кажется странным, но режим жителей Академического выглядит более однообразным, чем Звенигорода».

Районы разного типа в московской агломерации

Остановки наземного транспорта Москвы в будни и выходные

Распределение поездок на работу и домой по времени

Чуть позже «Яндекс» выпустил другую работу — об использовании общественного транспорта. В ней была подсчитана популярность остановок в разных районах Москвы. Критерий — количество людей, воспользовавшихся приложением «Яндекс.Транспорт» в непосредственной близости от остановки.

Ольга Вендина: «Это исследование менее информативно, но также даёт пищу для разных интерпретаций. Во-первых, очевидно, что остановок больше там, где выше плотность дорожно-уличной сети и лучше её связность. Это даёт возможность организовать сеть маршрутов наземного транспорта, а значит повышает привлекательность его использования, экономит время и уменьшает число пересадок. У юго-запада Москвы в этом смысле нет конкурентов среди других секторов города, вот он и светит на карте. Заметны районы, где сформировалась развитая сеть внутрирайонных автобусных маршрутов: Измайлово, Ясенево, Солнцево, Орехово-Борисово, а где — нет: Марьино, Люблино, Метрогородок. Причины такого положения могут быть очень разными, и их трудно свести к общему знаменателю».

Большие данные — это горячая тема, и её начинают активно использовать в городском управлении. Всё чаще мэры и менеджеры говорят, что научились принимать решения, основанные не на опыте и интуиции, а на объективной информации. В то же время важно понимать, что такой «объективный» подход не является универсальным решением всех проблем и имеет множество ограничений, о которых важно знать.

Во-первых, такие данные являются выборкой всего населения. И они совершенно не обязательно покрывают всех жителей. Так, в исследовании «Яндекса» все центральные районы оказались исключительно рабочими. Кажется, что в них никто не живёт. На деле жители центра могут просто не пользоваться личным транспортом, соответственно, в исследовании «Яндекса» они никак не отображаются. Строго говоря, это исследование не о том, «где живут и работают москвичи», а о том, «где живут и работают московские автомобилисты, которые используют сервисы „Яндекс“ и сохраняют в них домашний и рабочий адреса».

Хотя Uber и совершил революцию на американском рынке, сделав такси более доступным, всё же его средний пользователь, скорее всего, богаче среднего жителя, пользующегося общественным транспортом. Ещё одна проблема — возрастная или даже классовая репрезентативность. Uber — мобильное приложение, популярное среди молодых, технически продвинутых людей. Проблема выборки решается использованием разных типов информации или разной фильтрацией одного и того же источника. «Яндекс» определил время, в которое люди едут из дома на работу. Для двух третей это период между 7 и 9 часами. Теперь было бы интересно посмотреть на все поездки в этот промежуток. Людей, пользующихся «Навигатором», определённо больше тех, кто сохраняет домашний и рабочий адреса в приложении. Можно предположить, что большая часть поездок в этот временной промежуток совершается именно для дороги на работу. Так удалось бы получить информацию о гораздо большем количестве людей. Но в выборке бы оказались, например, родители, везущие детей в школу, или курьеры. То есть данные стали бы грязнее.

С развитием цифровых технологий способов узнавать геолокацию человека становится всё больше. Только телефон предоставляет несколько вариантов узнать местоположение владельца. Во-первых, эта информация есть у сотовых операторов. Ещё во времена телефонов с полифонией и встроенным фонариком любую сим-карту можно было зафиксировать в пространстве. Этот источник до сих пор обладает одним из самых больших охватов, ведь телефон есть у каждого, а рынок связи на 80 % принадлежит трём компаниям.

Самый яркий пример использования этих данных — исследование « Археология периферии », которое подготовили компании Thomson Reuters, Mathrioshka и «Мегафон» для Московского урбанистического форума в 2013 году. Они проанализировали перемещения москвичей в будний день: откуда они едут, куда и какие магистрали пересекают. Оказалось, что две трети жителей Большой Москвы на рабочей неделе не выезжают за пределы своего района, а пятая часть утренних поездок в центр — перепробеги. Это означает, что жителю не нужно ехать в центр, но это единственный способ сделать пересадку или добраться до другой радиальной магистрали. Именно это исследование развенчало миф о Москве как о сверхмобильном городе и продемонстрировало дефицит хордовых магистралей.

Оцените статью: