KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi / 2024 / Cilt: 14 Sayı: 4

Şehir İçi Ulaşımda Sürdürülebilir Mikromobilite: Müşteri Tercihlerine Dayalı Bir İnceleme

Sustainable Micro-Mobility in Urban Transportation: An Analysis Based on Customer Preferences

Ömer Kaya(ERZURUM TEKNİK ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-1037-5546
Sayfa
1576–1589
Yayın Tarihi
2024-12-01
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Elde edilen bulgular, kullanıcıların tercihlerini belirlemede ve pazarlama stratejilerini geliştirmede önemli bir kılavuz sunmaktadır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Mikromobilite araçları, günümüzde şehir içi ulaşımın önemli bir parçası haline gelmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu araçların müşteri gözünden satın alınabilirliğini değerlendirmek, kullanıcıların tercihlerini belirlemek ve pazar dinamiklerini anlamak için önemlidir.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen bulgular, kullanıcıların tercihlerini belirlemede ve pazarlama stratejilerini geliştirmede önemli bir kılavuz sunmaktadır.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Sürdürülebilir ulaşım · Kent içi ulaşım · ÇKKV

Özet

Mikromobilite araçları, günümüzde şehir içi ulaşımın önemli bir parçası haline gelmiştir. Bu araçların müşteri gözünden satın alınabilirliğini değerlendirmek, kullanıcıların tercihlerini belirlemek ve pazar dinamiklerini anlamak için önemlidir. Bu çalışmada, bisiklet (A1), e-bisiklet (A2), mopet (A3), e-skuter (A4) ve e-kaykay (A5) gibi mikromobilite araçlarının satın alınabilirliği üzerine odaklanılmıştır. Çalışma kapsamında, 16 farklı kriter belirlenmiş ve analiz için çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri kullanılmıştır. Bu kriterler arasında ortalama hız, zorunlu ehliyet gereksinimi, sürüş imkanları, konfor seviyesi, güvenlik, park imkanı, toplu taşımaya uygunluk gibi faktörler bulunmaktadır. Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) yöntemi ile kriterlerin ağırlıkları belirlenmiş, en yüksek ağırlık ortalama hız, en düşük ağırlık ise bakım maliyeti olarak bulunmuştur. Çok Kriterli Optimizasyon ve Uzlaşık Çözüm (VIKOR) ve Karmaşık Oransal Değerlendirme (COPRAS) yöntemleri kullanılarak mikromobilite araçlarının performansları sıralanmıştır. Şehir içi ulaşımda e-bisiklet ve mopetin daha üstün olduğu, e-skuterlerin ise önemli bir paya sahip olduğu görülmektedir. Mikromobilite araçlarının müşteri tercihleri doğrultusunda değerlendirilmesi, şehir planlamacıları ve politika yapıcılar için önemli bilgiler sunmaktadır. Bu çalışma, mikromobilite çözümlerinin altyapı ve düzenlemelerinin geliştirilmesine rehberlik edebilir ve şehir içi ulaşımın sürdürülebilirliğini artırabilir. Elde edilen bulgular, kullanıcıların tercihlerini belirlemede ve pazarlama stratejilerini geliştirmede önemli bir kılavuz sunmaktadır. Bisiklet ve e-bisiklet gibi araçlar, kullanıcılar arasında yüksek talep görebilirken, moped ve e-skuter gibi araçlar da farklı kullanım senaryolarına uygunlukları nedeniyle dikkate değerdir.

Abstract

Micro mobility vehicles have become an essential part of urban transportation today. Evaluating the purchase feasibility of these vehicles from the customer's perspective is crucial to understand user preferences and market dynamics. This study focuses on the purchase feasibility of micro mobility vehicles such as bicycles (A1), e-bikes (A2), mopeds (A3), e-scooters (A4), and e-skateboards (A5). Within the scope of the study, 16 different criteria were determined, and multi-criteria decision-making (MCDM) methods were used for analysis. These criteria include average speed, mandatory license requirement, driving possibilities, comfort level, safety, parking convenience, and public transport compatibility. The Analytical Hierarchy Process (AHP) method was used to determine the weights of the criteria, with the highest weight found for average speed and the lowest for maintenance cost. The performance of micro mobility vehicles was ranked using the VIšeKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR) and Complex Proportional Assessment (COPRAS) methods. It is observed that e-bikes and mopeds stand out in urban transportation, while e-scooters also hold a significant position. Evaluating micro mobility vehicles according to customer preferences provides essential information for urban planners and policymakers. This study can guide the development of infrastructure and regulations for micro mobility solutions and enhance the sustainability of urban transportation. The findings offer valuable insights into determining user preferences and developing marketing strategies. Vehicles such as bicycles and e-bikes may see high demand among users, while mopeds and e-scooters are also noteworthy due to their suitability for various usage scenarios.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Kaya, Ö. (2024). Şehir İçi Ulaşımda Sürdürülebilir Mikromobilite: Müşteri Tercihlerine Dayalı Bir İnceleme. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Cilt: 14 Sayı: 4, 1576–1589. https://doi.org/10.21597/jist.1491968

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (38)

  1. Abduljabbar, R.L., Liyanage, S., Dia, H., 2021. The role of micro-mobility in shaping sustainable cities: A systematic literature review. Transportation Research Part D: Transport and Environment 92, 102734. https://doi.org/10.1016/j.trd.2021.102734
  2. Alemdar, K.D., Kaya, Ö., Canale, A., Çodur, M.Y., Campisi, T., 2021. Evaluation of Air Quality Index by Spatial Analysis Depending on Vehicle Traffic during the COVID-19 Outbreak in Turkey. Energies 14. https://doi.org/10.3390/en14185729
  3. Alemdar, K.D., Kaya, Ö., Çodur, M.Y., 2020. A GIS and microsimulation-based MCDA approach for evaluation of pedestrian crossings. Accident Analysis and Prevention 148. https://doi.org/10.1016/j.aap.2020.105771
  4. Alonso, J.A., Lamata, M.T., 2006. Consistency in the Analytic Hierarchy Process: A New Approach. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems 14, 445–459. https://doi.org/10.1142/s0218488506004114
  5. Altın, H., 2021. Application of the Copras Method in the Decision-Making Process. Ekonomi İşletme ve Maliye Araştırmaları Dergisi 3, 136–155. https://doi.org/10.38009/ekimad.929844
  6. Bakioglu, G., Atahan, A.O., 2021. AHP integrated TOPSIS and VIKOR methods with Pythagorean fuzzy sets to prioritize risks in self-driving vehicles. Applied Soft Computing 99, 106948. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106948
  7. Calan, C., Sobrino, N., Vassallo, J.M., 2024. Understanding Life-Cycle Greenhouse-Gas Emissions of Shared Electric Micro-Mobility: A Systematic Review. Sustainability (Switzerland) 16. https://doi.org/10.3390/su16135277
  8. Choi, D.H., Ahn, B.S., 2009. Eliciting customer preferences for products from navigation behavior on the web: A multicriteria decision approach with implicit feedback. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics Part A:Systems and Humans 39, 880–889. https://doi.org/10.1109/TSMCA.2009.2018636
  9. Dozza, M., Violin, A., Rasch, A., 2022. A data-driven framework for the safe integration of micro-mobility into the transport system: Comparing bicycles and e-scooters in field trials. Journal of Safety Research 81, 67–77. https://doi.org/10.1016/j.jsr.2022.01.007
  10. Dündar, S., Günay, G., Karlikanovaite-Balıkçı, A., Şentürk Berktaş, E., Ulu, İ.M., 2022. Mikromobilite – Ulaşıma Mucizevi Bir Çözüm Mü, Yoksa Bir Hayal Kırıklığı Mı? İDEALKENT 13, 576–598. https://doi.org/10.31198/idealkent.1066650
  11. Gangurde, S.R., Akarte, M.M., 2013. Customer preference oriented product design using AHP-modified TOPSIS approach. Benchmarking 20, 549–564. https://doi.org/10.1108/BIJ-08-2011-0058
  12. Huang, F.H., 2021. User behavioral intentions toward a scooter-sharing service: an empirical study. Sustainability (Switzerland) 13. https://doi.org/10.3390/su132313153
  13. Jayasingh, S., Girija, T., Arunkumar, S., 2021. Factors influencing consumers’ purchase intention towards electric two‐wheelers. Sustainability (Switzerland) 13, 1–20. https://doi.org/10.3390/su132212851
  14. Kaklauskas, A., Zavadskas, E.K., Raslanas, S., 2005. Multivariant design and multiple criteria analysis of building refurbishments. Energy and Buildings 37, 361–372. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2004.07.005
  15. Karahan, G., Garagon, E., Kurtuluş, C., 2023. Kent Ulaşımında Mikromobilite Çözümlerine Lokasyon Analitiği Yaklaşımı. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi 6, 75–86. https://doi.org/10.51513/jitsa.1079294
  16. Kaya, Ö., Tortum, A., Alemdar, K.D., Çodur, M.Y., 2020. Site selection for EVCS in Istanbul by GIS and multi-criteria decision-making. Transportation Research Part D: Transport and Environment 80. https://doi.org/10.1016/j.trd.2020.102271
  17. Khan, N.Z., Ansari, T.S.A., Siddiquee, A.N., Khan, Z.A., 2019. Selection of E-learning websites using a novel Proximity Indexed Value (PIV) MCDM method. Journal of Computers in Education 6, 241–256. https://doi.org/10.1007/s40692-019-00135-7
  18. Kopplin, C.S., Brand, B.M., Reichenberger, Y., 2021. Consumer acceptance of shared e-scooters for urban and short-distance mobility. Transportation Research Part D: Transport and Environment 91, 102680. https://doi.org/10.1016/j.trd.2020.102680
  19. Kutlu Gündoǧdu, F., Kahraman, C., Civan, H.N., 2018. A novel hesitant fuzzy EDAS method and its application to hospital selection. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems 35, 6353–6365. https://doi.org/10.3233/JIFS-181172
  20. Liu, L., Miller, H.J., 2022. Measuring the impacts of dockless micro-mobility services on public transit accessibility. Computers, Environment and Urban Systems 98, 101885. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2022.101885
  21. Mulliner, E., Smallbone, K., Maliene, V., 2013. An assessment of sustainable housing affordability using a multiple criteria decision making method. Omega (United Kingdom) 41, 270–279. https://doi.org/10.1016/j.omega.2012.05.002
  22. Önder, H., Akdemir, F., 2022. Sürdürülebilir Ulaşım Altyapısının Pandemi Döneminde Yeniden Kurgulanması: Mikromobilite Trendleri ve Türkiye. İDEALKENT 13, 748–770. https://doi.org/10.31198/idealkent.1039996
  23. Opricovic, S., Tzeng, G.H., 2004. Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research 156, 445–455. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(03)00020-1
  24. Osei, I., Addo, A., Kemausuor, F., 2023. Optimal evaluation of crop residues for gasification in Ghana using integrated multi-criterial decision making techniques. Heliyon 9, e20553. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e20553
  25. Özdemir, P., 2023. University students’ perspectives on micromobility: An evaluation based on e-scooters. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi 6, 223–237. https://doi.org/10.51513/jitsa.1257000
  26. Özden, A., Betül, S., Kun, K., Bölümü, M., Fakültesi, T., Uygulamalı, S., Üniversitesi, B., 2024. Türkiye’ de Bisiklet ve E-Skuter Altyapısının Kentsel Ulaşım Bakımından Değerlendirilmesi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 30. https://doi.org/10.5505/pajes.2024.09633
  27. Qi, J., Hu, J., Peng, Y.H., 2020. New design concept evaluation method involving customer preferences based on rough distance to redefined ideal solution. Computers and Industrial Engineering 147, 106677. https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.106677
  28. Rajagopal, R., Del Castillo, E., 2007. A Bayesian approach for multiple criteria decision making with applications in Design for Six Sigma. Journal of the Operational Research Society 58, 779–790. https://doi.org/10.1057/palgrave.jors.2602184
  29. Saaty, T.L., 1980. The Analytic Hierarchy Process, in: Encyclopedia of Biostatistics. McGraw-Hill, New York.
  30. Sadati, İ., 2023. Integrating a Connected Micromobility Infrastructure to the Existing Public Transport. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi 6, 184–193. https://doi.org/10.51513/jitsa.1148025
  31. Sennaroglu, B., Varlik Celebi, G., 2018. A military airport location selection by AHP integrated PROMETHEE and VIKOR methods. Transportation Research Part D: Transport and Environment 59, 160–173. https://doi.org/10.1016/j.trd.2017.12.022
  32. Stanujkic, D., Karabasevic, D., Zavadskas, E.K., 2015. A framework for the selection of a packaging design based on the SWARA method. Engineering Economics 26, 181–187. https://doi.org/10.5755/j01.ee.26.2.8820
  33. Susewind, R., 2021. Dreaming in the shadow of history: micro-mobilities and belonging in Lucknow. Contemporary South Asia 29, 500–513. https://doi.org/10.1080/09584935.2021.1995329
  34. Tiwari, A., n.d. Micro-mobility: the next wave of urban transportation in India [WWW Document]. URL https://yourstory.com/journal/micro-mobility-edc6x8f1y1 (accessed 2.5.24).
  35. Tu, J.C., Jia, X.H., Yang, T.J., 2022. Discussion on the Purchase Factors and the User Demands of Electric Scooters from the Perspective of Consumers’ Life Style—A Case Study on Gogoro. Processes 10. https://doi.org/10.3390/pr10020395
  36. Wang, Z.L., You, J.X., Liu, H.C., Wu, S.M., 2017. Failure Mode and Effect Analysis using Soft Set Theory and COPRAS Method. International Journal of Computational Intelligence Systems 10, 1002–1015. https://doi.org/10.2991/ijcis.2017.10.1.67
  37. Xu, S., Nupur, R., Kannan, D., Sharma, R., Sharma, P., Kumar, S., Jha, P.C., Bai, C., 2023. An integrated fuzzy MCDM approach for manufacturing process improvement in MSMEs. Annals of Operations Research 322, 1037–1073. https://doi.org/10.1007/s10479-022-05093-5
  38. Yang, H., Ma, Q., Wang, Z., Cai, Q., Xie, K., Yang, D., 2020. Safety of micro-mobility: Analysis of E-Scooter crashes by mining news reports. Accident Analysis and Prevention 143, 105608. https://doi.org/10.1016/j.aap.2020.105608