Towards data-driven policy development: the case of London's built cycling infrastructure
Towards data-driven policy development: the case of London's built cycling infrastructure
批准号:
2106808
负责人:
金额:
$0.0万
依托单位:
依托单位国家:
英国
项目类别:
Studentship
财政年份:
2018
资助国家:
英国
项目状态:
已结题
起止时间:
2018 至 --
中文摘要
2013年,英国政府在10年内拨出9.13亿GB资金,用于投资伦敦的自行车基础设施。其中大部分--包括有导游的安静通道、受保护的自行车高速公路和伦敦的自行车横梁--于2016年夏天开放。主要目标是:让骑自行车成为日常生活的一部分,这是人们几乎想不到的事情,也是每个人都觉得舒服的事情(大伦敦管理局,2013)。传统上,评估这种干预措施的尝试可能依赖于描述*声称的*行为变化的调查数据,或者来自自动交通计数器的描述基础设施占用情况的高级数据。前者的收集成本往往很高,而且存在大量(有充分记录的)偏差,而后者的水平太高,无法捕捉到更微妙的行为变化。该项目将使用新的大规模观察性数据集--来自伦敦的自行车共享、地铁和公交网络、路线规划服务(CycleStreets.net)、用户贡献的数据和社交媒体数据--来描述干预前后全市范围内骑自行车行为的变化。至关重要的是,它将确定当前投资对行为影响的丰富细节,并在不确定的情况下,对未来投资的影响做出量化估计。
英文摘要
In 2013, £913m of funds was allocated over 10 years for investment in London's cycling infrastructure. Much of this - including guided quietways, protected cycle superhighways and London's crossrail for the bike - opened in summer 2016. The chief objective: to make cycling 'a normal part of everyday life [...] something people hardly think about [...and] something everyone feels comfortable doing' (Greater London Authority 2013).Traditionally, attempts to evaluate such interventions might rely on survey data describing changes in *claimed* behaviour or high-level data from Automatic Traffic Counters describing infrastructure occupancy. The former are often expensive to collect and suffer from numerous (well-documented) biases and the latter are too high-level to capture more subtle changes in behaviour.This project will instead use new, large-scale observational datasets - from London's bikeshare, underground and bus network, from route planning services (CycleStreets.net), user-contributed and social media data -- to describe changes in city-wide cycling behaviours pre- and post- the intervention. Crucially, it will identify rich detail around the impact of current investment on behaviour and contribute quantified estimates, under uncertainty, around the impact of future investment.
期刊论文(0)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
国内基金
海外基金
登录
查看更多内容
Scalable Learning and Optimization: High-dimensional Models and Online Decision-Making Strategies for Big Data Analysis
-
批准号:--
-
项目类别:合作创新研究团队
-
资助金额:--
-
批准年份:2024
-
负责人:姚韬
-
依托单位:
Data-driven Recommendation System Construction of an Online Medical Platform Based on the Fusion of Information
-
批准号:--
-
项目类别:外国青年学者研究基金项目
-
资助金额:--
-
批准年份:2024
-
负责人:江洋子
-
依托单位:
复杂数据下半参数转换模型及其在老年慢性病发展中的应用研究
-
批准号:72101261
-
项目类别:青年科学基金项目(C类)
-
资助金额:30.0万元
-
批准年份:2021
-
负责人:孙韬
-
依托单位:
Development of a Linear Stochastic Model for Wind Field Reconstruction from Limited Measurement Data
-
批准号:--
-
项目类别:--
-
资助金额:40万元
-
批准年份:2020
-
负责人:Vikrant Gupta
-
依托单位:
基于高频信息下高维波动率矩阵估计及应用
-
批准号:71901118
-
项目类别:青年科学基金项目
-
资助金额:18.0万元
-
批准年份:2019
-
负责人:穆燕
-
依托单位:
半参数空间自回归面板模型的有效估计与应用研究
-
批准号:71961011
-
项目类别:地区科学基金项目
-
资助金额:16.0万元
-
批准年份:2019
-
负责人:丁飞鹏
-
依托单位:
高频数据波动率统计推断、预测与应用
-
批准号:71971118
-
项目类别:面上项目
-
资助金额:50.0万元
-
批准年份:2019
-
负责人:孔新兵
-
依托单位:
经济管理中复杂数据和复杂行为的分析方法及其应用
-
批准号:71931004
-
项目类别:重点项目
-
资助金额:230.0万元
-
批准年份:2019
-
负责人:周勇
-
依托单位:
基于个体分析的投影式非线性非负张量分解在高维非结构化数据模式分析中的研究
-
批准号:61502059
-
项目类别:青年科学基金项目
-
资助金额:19.0万元
-
批准年份:2015
-
负责人:刘昶
-
依托单位:
基于Linked Open Data的Web服务语义互操作关键技术
-
批准号:61373035
-
项目类别:面上项目
-
资助金额:77.0万元
-
批准年份:2013
-
负责人:冯志勇
-
依托单位: