•Şehirlerin nasıl hareket ettiğine dair daha önce hiç olmadığı kadar detaylı bir anlayışa sahip olsak da, bu bilgiyi daha akıcı, temiz ve eşitlikçi yolculuklara dönüştürmek hâlâ zor. Sürdürülebilir ulaşımın temel engelinin teknolojik değil, politik ve örgütlenişsel olduğu belirtiliyor.
Otobüslerin gerçek zamanlı takibi, araç ve yayaları sayan sensörler, trafik sıkışıklığını öngören algoritmalar artık sıradan. Veriye dayalı analizlerin otobüs hatlarının talebe göre sefer sınıflarını ayarlayabileceği ya da teslimatların daha az araçla organize edilebileceği bile vaat ediliyor. Buna rağmen bir şehrin içinden geçmek hâlâ zor: arızalar, sıkışıklık, otobüsü ve bisikletliyi engelleyen çift park etmiş teslimat araçları, metro durduktan sonra biten gece vardiyaları…
Şehir içi ulaşımı emisyon artırmadan veya erişimdeki eşitsizliği derinleştirmeden iyileştirme, mevcut verinin daha iyi kullanılmasını gerektiriyor; yeni altyapı inşa etmeyi değil. Buraya kadar net olan: Ulaşım verisi hâlâ yeterince kullanılmıyor ve paylaşılabilir, temsilî ile uygulanabilir olduğunda yalnızca yolculuk alışkanlıklarımızı dönüştürebiliyor.
Bu soruyu Quebec’teki iki araştırma enstitüsünden (GERAD ve CIRRELT) Kanada Operasyonel Araştırma Derneği (CORS) ile şehir içi ulaşım paydaşları birlikte araştırdı; konular Mart ayında HEC Montréal’de düzenlenen bir sempozyumda da görüşüldü.
Verinin gösteremediği şeyler
Öncelikle veri gerçeği yansıtmalı. Toronto’da yürütülen araştırma, geleneksel veriyle hesaplanan en iyi teslimat güzergâhlarının sürücüler tarafından sık sık görmezden gelindiğini ortaya koydu; sürücüler kavşağın geçilemeyeceğini biliyor ya da tanıdığı bir güzergâhi tercih ediyordu. Öneriler onlara “mantıklı” gelecek şekilde tasarlandığında çok daha kolay takip ediliyorlar.
Ancak önerilerin gerçeği yansıtabilmesi için insanların gerçekten nasıl yol aldığını doğru biçimde betimleyen veriye ihtiyaç var. Sürdürülebilir ulaşım, bilet entegrasyonu gibi öngörülen diğer yeniliklerden çok verinin kalitesi ve paylaşımıyla ilgili. Veri akışı — kullanıcılar, işletmeciler ve kamu kurumları arasında bilginin kesintisiz paylaşımı — sürdürülebilir ulaşımın merkezindeki zorluk.
Bu doğrultuda Quebec’teki içmobilite paydaşları zaten harekete geçti. Örneğin Autorité régionale de transport métropolitain (ARTM), Londra modelinde bir açık veri merkezi hazırlıyor.
Londra’da Transport for London’ın açık veri politikasının yılda 130 milyon sterline kadar değer ürettiği, Deloitte analizine göre. Világos veri daha fazla toplu taşıma yolculuğu; gerçek zamanlı güzergâh planlama uygulamalarıyla kullanıcılar için tasarruf edilen süre ve bu verinin üzerinde geliştirdiği 600’den fazla uygulamanın yarattığı değer anlamına geliyor — Londra nüfusunun yüzde 40’ından fazlasının kullandığı. Bütün bunlar ek kamu yatırımı olmadan.
Ancak bu açıklık, özel sektörde farklı bir mantıkla karşılaşıyor: Bir platform baskınlığa ulaştığında veri biriktirmek rekabet avantajına dönüşüyor ve tüm ekosistemi kurutuyor. Bin’in üzerinde şehirde erişilebilen çok modlu Transit uygulaması bunu yakından gördü; birçok ulaşım kurumu verilerini açmak istiyor ancak özel oyuncular işleri geriye çekiyor.
Üç temel zorluk veri paylaşımını engelliyor: ortak standartların olmaması, yetersiz kullanıcı temsilini ve anonimleştirme sırasında kaybolan bilgiyi.
Verinin aynı dili konuşmaması
İlk zorluk pratik nitelikte: Ulaşım verisinin toplanması ve biçimlendirilmesinde sık sık ortak standart yok. Bu nedenle bir işletmecinin veri seti diğerleriyle uyumsuz ve çapraz karşılaştırılması gereken bilgi, ayrışık halde kalıyor.
Montréal’de otopark düzenlemeleri buna örnek: Her semt kurallarını farklı yönetiyor, bu da şehir genelinde standardizasyonu zorlaştırıyor. Ortak standartlar olmadan en iyi veri bile kullanımı zor; tek bir ağın verisiyle eğitilen bir algoritma doğrudan başka bir ağa uygulanamaz ve işletmeci düzeyinde alınan kararlar tüm sistem için optimize edilemez.
Sistemlerin birbirinin verisini alışverişe ve kullanım kapasitesi olan uyumluluk — veriye dayalı araçların şehir genelinde gerçek faydalar verebilmesi için gerekli. Veri toplamanın sık sık özel şirketlere yaptırılması nedeniyle ulaşım kurumları kendi verilerinin çoğu zaman sahibi olamıyor paydaşlar arasında paylaşımlı bir veri deposu ve anlaşma olmadan her özne kendi ayrışığı içinde optimize oluyor, sistem genelinde kazanımlar ise ulaşılmaz kalıyor.
Veride kimler temsil ediliyor?
İnci zorluk temsille ilgili. Sistemler “ortalama” kullanıcı için tasarlanıyor; oysa böyle bir kullanıcı yok ve en az iyi hizmet alanlar, bu sistemleri tasarlarken kullanılan veride genellikle en az temsil edilenler. Bu yalnızca istatistiksel bir mesele değil: Bu kişiler toplu taşımaya en çok ihtiyaç duyanlar. Daha kapsayıcı anketler onların görünür olmasına yardımcı olurdu.
Tam da ARTM bunu çözmeye çalışıyor: Arz ile talep arasındaki boşluğun nerede genişlediğini, özellikle hassas nüfusun yoğunlaştığı alanları belirlemek. Daha temsilî bir veri örneğin, kötü hizmetin düşük gelirli haneleri araba satın almaya zorlayıp zorlamadığını ortaya çıkarabilir; sefer sınıflarının ya da güzergâhların ayarlanmasıyla bu ihtiyaç ortadan kaldırılabilirdi.
Bu nedenle hizmeti iyileştirme, insanların gerçekten nasıl yol aldığını ve neye ihtiyaçları olduğunu anlamayı gerektiriyor; bu da ağı kullananın kim olduğunu ve dışlananların kimi olduğunu yansıtan verinin toplanmasıyla başlıyor.
Veriyi işlevsizleştirmeden anonimleştirmek
Üçüncü zorluk gizliliği, işlevsellikle karşı karşıya getiriyor. Kullanıcıları korumak için veri anonimleştiriliyor ancak keyfi bir anonimleştirme onun değerli kılan bilgiyi silip atabiliyor. Örneğin elektrikli bir otobüsün enerji tüketimini sürüş tarzıyla ilişkilendirmek — daha verimli sürüş pratiklerini belirlemek artık imkânsız hale geliyor. Kullanıcıları korumak onlara iyi hizmet vermek zıt yönlerde çekebiliyor.
Kullanıcıların profillerini ve tercihlerini bilmemizin ne kadar önemli olduğunu gösteren birçok çalışma var. Örneğin Montréal merkezli araç paylaşımı şirketi Communauto ile yürütülen araştırmalar, bu hizmeti kaybetmenin üyelerinin önemli bir bölümünün araba alacağına, dolayısıyla yollardaki özel araç sayısının doğrudan artacağına işaret ediyor. Communauto’nun çevresel faydası ancak kullanıcıların yolculuk verilerini paylaşmayı kabul etmesiyle nicelendirilebildi.
Elektrikli araç şarj istasyonları için de durum aynı: Sürücüler birbirinden büyük ölçüde farklı ve hepsiymiş gibi tasarlanan bir ağ bazı alanlarda aşırı yüklenirken diğerlerinde kullanılmadan kalıyor.
Algoritma engel değil
Bu üç engelin ortak yanı: Hiçbiri teknik nitelikte değil. Öte yandan yollar üzerindeki baskının azalmaya yüzü yok: E-ticaret patlamasıyla teslimat araçlarının sayısının 2030’a kadar dünya çapında yüzde 60’tan fazla büyümesi bekleniyor ve drone ile teslimatin, onu düzenleyen kuralların yazılabileceğinden daha hızlı şehirlere ulaşması.
Dijital teknoloji bizi geriye tutan şey değil. Daha iyi araçların daha iyi şehirler yapmasını belirleyen teşvik, standart, güven ve politik irade sistemleri bunlar. Araştırma hızla ilerlerken uygulamanın operasyonel açığı büyümeye devam ediyor; bu boşluğu kapatmak algoritmadan çok yönetişim gerektiriyor.
