mirtrМир транспортаWorld of Transport and Transportation1992-3252Russian University of Transport (RUT)10.30932/1992-3252-2022-20-4-4mirtr-2332Research ArticleУПРАВЛЕНИЕ И ЭКОНОМИКАMANAGEMENT, CONTROL AND ECONOMICSВыборочное обследование пассажиропотока методом анализа Wi-Fi данных в московском транспортном узле. Часть 2Sample Survey of Passenger Traffic by Analysing Wi-Fi Data in Moscow Transport Hub. Part 2АлексеевН. Ю.AlekseevN. Y.

Алексеев Николай Юрьевич – магистр по транспортному планированию НИУ ВШЭ, руководитель проектов

Москва

Alekseev, Nikolai Yu., master in transport planning of National Research University Higher School of Economics, project leader

Moscow

alekseev-trn@mail.ruАО СитрониксРоссияSitronics GroupRussian Federation2022260320232043960Copyright © Алексеев Н.Ю., 20232023Алексеев Н.Ю.Alekseev N.Y.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/2332

В современных, быстро развивающихся городах мира для построения транспортной модели городов требуются данные о пассажиропотоках. Отсутствие таких данных не позволяет своевременно принимать управленческие решения на уровне их распределения, в том числе в рамках общих транспортных потоков.На данный момент существуют различные методы и системы для подсчёта пассажиропотоков, такие как глазомерный, анкетный и талонный методы и различные автоматизированные системы. Однако известные методы имеют свои недостатки.По этой причине актуальной является задача поиска альтернативных методов и источников данных для исследования пассажиропотоков.Данная статья опирается на актуализированные результаты исследования, проведённого в рамках подготовки автором магистерской диссертации. В его процессе и в развитие более ранних работ автора, в качестве источника данных были выбраны данные о подключении пассажиров к Wi-Fi роутерам. Так как на данном этапе исследование проводилось на территории Московского транспортного узла, в метрополитене и на Московском центральном диаметре, в вагонах которых установлено огромное количество Wi-Fi роутеров, при подключении к которым можно бесплатно получить доступ в Интернет, это значительно расширяет выборку Wi-Fi данных.Целью данного исследования является изучение возможностей обработки Wi-Fi данных, полученных от Wi-Fi сканеров, в качестве инструмента анализа пассажиропотоков.По результатам проведённого исследования было определено, что в среднем до 40 % пассажиров, находящихся в вагонах метрополитена и МЦД на обследованных линиях поездок, используют включённый Wi-Fi модуль в своём мобильном устройстве.Результаты исследования подтвердили, что Wi-Fi данные могут быть использованы в качестве инструмента для анализа пассажиропотоков, но в то же время выявили необходимость сочетать их с другими источниками данных, также показали сильную зависимость результатов обработки Wi-Fi от технических характеристик Wi-Fi сканера и его расположения в транспортном средстве при проведении замеров.В данном номере публикуется вторая часть статьи.

In modern, rapidly developing cities of the world, building an urban transport model requires traffic data. The lack of those data does not allow making timely management decisions on distribution of passenger flows, namely within transport flows.Currently, there are various methods and systems for counting passenger flows, such as the manual staff counts, survey and counted ticketed entries methods, and various automated technology-based systems. However, those well-known methods have their drawbacks.For this reason, the task to search for alternative methods and data sources for the study of passenger flows remains relevant.This article is based on the updated results of the study recently conducted by the author during preparation of his master’s thesis. During the study and developing previous author’s papers, data on connections of passengers to Wi-Fi routers were chosen as a data source. Since this phase of the study was conducted on the territory of Moscow transport hub, in metro and on Moscow Central Diameters (MCD), where the cars are equipped with great number of Wi-Fi routers, with free connection and Internet access, it has increased the sample Wi-Fi data array significantly.The objective of the study was to study the possibility of processing Wi-Fi data obtained from Wi-Fi scanners as a passenger flow analysis tool.The study has revealed that, on average, up to 40 % of passengers in metro and MCD cars on the studied lines use the WI-FI module turned on in their mobile devices.The results of the study have confirmed that Wi-Fi data can be used as a tool for passenger traffic analysis, but at the same time revealed the necessity to integrate them with other data sources, as well as the strong dependence of the result of Wi-Fi data processing on the technical features of the Wi-Fi scanner and its location in the vehicle during experiments.This issue contains the second part of the article.

транспортгородской общественный транспортметрогородская железная дорогапассажиропотоканализ данныхWi-Fi аналитикаtransporturban public transporturban mass transitmetrocity railwaypassenger flowdata analysisWi-Fi analyticsавтор выражает искреннюю признательность кандидату географических наук, старшему научному сотруднику Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) Павлу Владимировичу Зюзину за его неоценимую помощь при проведении исследования и подготовке к публикации его результатов.the author expresses his sincere gratitude to Pavel V. Zyuzin, Ph.D. (Geography), Senior Researcher at the National Research University Higher School of Economics, for his inestimable assistance in conducting the study and in preparing publication of its results.ReferencesПашина А. С., Кравчук И. С. Инновации в инфраструктуре Московского метрополитена // Сб. трудов конференции «Современное состояние, проблемы и перспективы развития отраслевой науки». – М.: Перо, 2019. − С. 330−335. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=39227779. Доступ 10.04.2022.Pashina, A. S., Kravchuk, I. S. Innovations in the infrastructure of Moscow metro [Innovatsii v infrastructure Moskovskogo metropolitena. Sovremennoe sostoyanie, problemy i perspektivy razvitiya otraslevoi nauki]. In: Proceedings of the conference «Current state, problems and prospects for development of branch science». Moscow, Pero publ., 2019, pp. 330−335. [Electronic resource]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=39227779. Last accessed 10.04.2022.Долматеня Ю. В., Трандина Е. В. Особенности метрополитена, как площадки для организации и развития туристических мероприятий // Санкт-Петербургский государственный экономический университет. – 2019. – С. 135–139. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=42476132. Доступ 10.04.2022.Dolmatenya, Yu. V., Trandina, E. V. Features of the Metro as Area for the Organization and Development of Tourist Events. In: Topical problems of development of service sector [Aktualnie problem razvitiya sphery uslug]. Collection of scientific works, Vol. XIII. St. Petersburg State University of Economics, 2019, pp. 135–139. [Electronic resource]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=42476132. Last accessed 10.04.2022.Подхалюзина В. А. Анализ пассажиропотока на наземном общественном транспорте Москвы // Вызовы глобального мира. Вестник ИМТП. − 2015. − № 2 (6). – С. 31−34. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=24245177. Доступ 10.04.2022.Podkhalyuzina, V. A. Analysis of passenger traffic in the Moscow ground public transport.Challenges of the global world. Vestnik IMTP, 2015, Iss. 2 (6), pp. 31−34. [Electronic resource]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=24245177. Last accessed 10.04.2022.Алексеев Н. Ю., Зюзин П. В. Оценка применимости Wi-Fi аналитики в исследованиях пассажиропотоков городского общественного транспорта на примере Москвы // Мир транспорта. – 2021. – № 3 (94). – С. 54–66. DOI: https://doi.org/10.30932/1992-3252-2021-19-3-6.Alekseev, N. Yu., Zyuzin, P. V. Assessment of Applicability of Wi-Fi Analytics in Studies of Urban Public Transport Passenger Flow (Moscow Case Study). World of Transport and Transportation, 2021, Vol. 19, Iss. 3, pp. 196–208. DOI: https://doi.org/10.30932/1992-3252-2021-19-3-6.Петрова Д. В. Современные подходы к организации мониторинга пассажиропотоков общественного транспорта городских агломераций // International Journal of Open Information Technologies. – 2020. − Т. 8. − № 1. − С. 47−57. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=42340332. Доступ 10.04.2022.Petrova, D. V. Modern approaches to the organisation of public transport passenger traffic monitoring in urban agglomerations. International Journal of Open Information Technologies, 2020, Vol. 8, Iss. 1, pp. 47−57. [Electronic resource]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=42340332. Last accessed 10.04.2022.Боровиков А. В. Анализ пассажиропотока городского автобусного маршрута // Международный студенческий научный вестник. − 2019. − № 3. – С. 46. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=38318095. Доступ 10.04.2022.Borovikov, A. V. Analysis of passenger traffic of city bus route. Mezhdunarodniy studencheskiy nauchniy vestnik, 2019, Iss. 3, Art. 46. [Electronic resource]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=38318095. Last accessed 10.04.2022.Новиков А. Н., Радченко С. Ю., Севостьянов А. Л. [и др.]. Исследование пассажиропотоков и транспортной подвижности населения в г. Орле // Мир транспорта и технологических машин. – 2011. – С. 69–77. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17280343. Доступ 10.04.2022.Novikov, A. N., Radchenko, S. Yu., Sevostyanov, A. L., [et al]. Study of passenger flows and transport mobility of the population in the city of Oryol. Mir transporta i tekhnologicheskikh mashin, 2011, pp. 69–77. [Electronic resource]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17280343. Last accessed 10.04.2022.Рубцова К. А. Особенности учёта пассажиропотока на наземном городском пассажирском транспорте общего пользования // Экономика предпринимательства, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами. – 2015. – С. 168–172. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=24866446. Доступ 10.04.2022.Rubtsova, K. A. Peculiarities of accounting for passenger flow on ground public transport. Ekonomika predprinimatelstva, organizatsiya i upravlenie predpriyatiyami, otraslyami, kompleksami, 2015, pp. 168–172. [Electronic resource]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=24866446. Last accessed 10.04.2022.Berlingerio, M., Calabrese, F., Lorenzo, G., Nair, R., Pinelli, F., Sbodio, M. AllAboard: A System for Exploring Urban Mobility and Optimizing Public Transport Using Cellphone Data. Mobile phone Data for Development, 2013, pp. 397−411. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-40994-3_50.Berlingerio M., Calabrese F., Lorenzo G., Nair R., Pinelli F., Luca Sbodio M. AllAboard: A System for Exploring Urban Mobility and Optimizing Public Transport Using Cellphone Data. Mobile phone Data for Development, 2013, pp. 397−411. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-40994-3_50.Намиот Д. Е., Некраплённая М. Н., Покусаев О. Н., Чекмарёв А. Е. Матрицы корреспонденций и анализ пассажирских потоков // International Journal of Open Information Technologies. − 2020. − Т. 8. − № 4. – С. 25−30. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=42748922. Доступ 20.09.2022.Namiot, D. E., Nekraplonna, M. N., Pokusaev, O. N., Chekmarev, A. E. OD-matrix and passenger flow analysis. International Journal of Open Information Technologies, 2020, Vol. 8, Iss. 4, pp. 25−30. [Electronic resource]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=42748922. Last accessed 10.04.2022.Поматилов Ф. С., Намиот Д. Е. Об анализе пассажиропотоков Московского метрополитена // Современные информационные технологии и ИТ-образование. − 2019. − Т. 15. − № 2. – С. 375–385. DOI:10.25559/SITITO.15.201902.375-385.Pomatilov, F. S., Namiot, D. E. On the analysis of passenger traffic of Moscow Metro [Ob analize passazhiropotokov Moskovskogo metropolitena]. Modern information technologies and IT education, 2019, Vol. 15, Iss. 2, pp. 375–385. DOI:10.25559/SITITO.15.201902. 375-385.Брусянин Д. А., Вихарев С. В., Попов В. Ю., Горбенко А. А., Шека А. С. Интеллектуальная система мониторинга пассажиропотока транспортного комплекса региона // Инновационный транспорт. − 2012. − № 2 (3). – С. 41–43. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=18225474. Доступ 10.04.2022.Brusyanin, D. A., Vikharev, S. V., Popov, V. Y., Gorbenko, A. A., Sheka, A. S. Intelligent system monitoring passenger transport complex of the region. Innovatsionniy transport, 2012, Iss. 2 (3), pp. 41–43. [Electronic resource]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=18225474. Last accessed 10.04.2022.Щетинин Н. А., Коряков В. Б., Семикопенко Ю. В. Методика обследования пассажиропотоков // European Journal of Natural History. – 2020. – № 3. − С. 105–108. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=43172623. Доступ 10.04.2022.Shchetinin, N. A., Koryakov, V. B., Semikopenko, Yu. V. Passenger traffic survey methodology. European Journal of Natural History, 2020, Iss. 3, pp. 105–108. [Electronic resource]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=43172623. Last accessed 10.04.2022.Степанченко И. В., Крушель Е. Г., Панфилов А. Э., Лютая Т. П. Алгоритм имитации пассажиропотока на остановках транспортной сети мегаполиса // Математические методы в технике и технологиях. – 2019. – Т. 10. − С. 19−23. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41261453. Доступ 10.04.2022.Stepanchenko, I. V., Krushel, E. G., Panfilov, A. E., Lyutaya, T. P. Algorithm for simulating passenger flows at the stops of the metropolitan transport network. Matematicheskie metody v tekhnike i tekhnologiyakh, 2019, Vol. 10, pp. 19–23. [Electronic resource]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41261453. Last accessed 10.04.2022.Сытник Р. А. К вопросу об исследовании пассажиропотока в городских транспортно-логистических системах // Известия Волгоградского государственного технического университета. – 2016. – № 7 (186). − С. 43−48. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=26322476. Доступ 10.04.2022.Sytnik, R. A. On the question of the study of passenger traffic in urban transport and logistics systems. Izvestiya Volgogradskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta, 2016, Vol. 7, Iss. 186, pp. 43–48. [Electronic resource]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=26322476. Last accessed 10.04.2022.Янков К. В., Лавриненко П. А., Фадеев М. С. Опыт прогнозирования пассажиропотоков и социально-экономических эффектов при ускорении железнодорожного сообщения в Самаро-Тольяттинской агломерации // Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. – 2016. – Т. 14. − С. 622–646. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=27633857. Доступ 10.04.2022.Yankov, K. V., Lavrinenko, P. A., Fadeev, M. S. Experience in forecasting passenger flows and socioeconomic effects in accelerated railway communication in Samara–Togliatti agglomeration. Scientific works: Institute of Economic Forecasting of RAS, 2016, Vol. 14, pp. 622–646. [Electronic resource]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=27633857. Last accessed 10.04.2022.Nakagawa, Y., Nishida, J., Asao, H., Mukoko, B., Tamura, K. Application of AMP Collectors in Nairobi CBD for Transport Planning. Transportation Research Procedia, 2018, Vol. 34, pp. 107−114. DOI: https://doi.org/10.1016/j.trpro.2018.11.020.Nakagawa, Y., Nishida, J., Asao, H., Mukoko, B., Tamura, K. Application of AMP Collectors in Nairobi CBD for Transport Planning. Transportation Research Procedia, 2018, Vol. 34, pp. 107−114. DOI: https://doi.org/10.1016/j.trpro.2018.11.020.Abedi, N., Bhaskar, A., Chung, E., Miska, M. Assessment of antenna characteristic effects on pedestrian and cyclists travel-time estimation based on Bluetooth and Wi-Fi MAC addresses. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2015, Vol. 60, pp. 124–141. DOI:10.1016/j.trc.2015.08.010.Abedi, N., Bhaskar, A., Chung, E., Miska, M. Assessment of antenna characteristic effects on pedestrian and cyclists travel-time estimation based on Bluetooth and Wi-Fi MAC addresses. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2015, Vol. 60, pp. 124–141. DOI:10.1016/j.trc.2015.08.010.Kusakabe, T., Yaginuma, H., Fukuda, D. Estimation of bus passengers’ waiting time at a coach terminal with Wi-Fi MAC addresses. Transportation Research Procedia, 2018, Vol. 32, pp. 62−68. DOI:10.1016/j.trpro.2018.10.012.Kusakabe, T., Yaginuma, H., Fukuda, D. Estimation of bus passengers’ waiting time at a coach terminal with Wi-Fi MAC addresses. Transportation Research Procedia, 2018, Vol. 32, pp. 62−68. DOI:10.1016/j.trpro.2018.10.012.Hong, J., Thakuriah, P. Examining the relationship between different urbanization settings, smartphone use to access the Internet and trip frequencies. Journal of Transport Geography, 2018, Vol. 69, pp. 11–18. DOI:10.1016/j.jtrangeo.2018.04.006.Hong, J., Thakuriah, P. Examining the relationship between different urbanization settings, smartphone use to access the Internet and trip frequencies. Journal of Transport Geography, 2018, Vol. 69, pp. 11–18. DOI:10.1016/j.jtrangeo.2018.04.006.Oransirikul, T., Nishide, R., Piumarta, I., Takada, H. Measuring Bus Passenger Load by Monitoring Wi-Fi Transmissions from Mobile Devices. Procedia Technology, 2014, Vol. 18, pp. 120−125. DOI: https://doi.org/10.1016/j.protcy.2014.11.023.Oransirikul, T., Nishide, R., Piumarta, I., Takada, H. Measuring Bus Passenger Load by Monitoring Wi-Fi Transmissions from Mobile Devices. Procedia Technology, 2014, Vol. 18, pp. 120−125. DOI: https://doi.org/10.1016/j.protcy.2014.11.023.Martin, J., Mayberry, T., Donahue, C. [et al]. A Study of MAC Address Randomization in Mobile Devices and when it Fails. US Naval Academy, Proceedings on Privacy Enhancing Technologies, March 2017, 23 p. [Электронный ресурс]: https://www.semanticscholar.org/reader/abae19306dfe311a2301d4cd015003414513e72a. Доступ 10.04.2022. DOI:10.1515/popets-2017-0054.Martin, J., Mayberry, T., Donahue, C. [et al]. A Study of MAC Address Randomization in Mobile Devices and When it Fails. US Naval Academy, Proceedings on Privacy Enhancing Technologies, March 2017, 23. DOI:10.1515/popets-2017-0054.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.