15、共享出行中自动化决策的研究：设计民族志方法

共享出行中自动化决策的研究：设计民族志方法

1. 自动化决策在共享出行中的背景与现状

自动化决策（ADM）系统在新兴交通技术中得到应用，旨在替代驾驶中的部分操作，并促进不同交通方式的组合与共享。然而，目前用于ADM驱动的出行解决方案的算法，大多是在类似实验室的受限环境中开发的，很少考虑终端用户的社会生活。例如，在实验室研究中，算法开发者常将自己置于未来用户的角色，主要关注技术的即时和个体使用，追求其高效和易操作性。

智能手机的广泛使用被认为是过去十年交通运输领域最伟大的创新之一。同时，自动驾驶车辆（AVs）和基于应用程序的共享出行服务的发展，催生了“出行即服务”（MaaS）的新模式。在这种模式下，用户通过集成数字平台获取信息、预订和支付不同的出行服务。共享和组合出行系统旨在减少车辆空座，提高运输效率，其核心在于开发规划和运营这些系统的算法。

然而，共享和组合运输并非仅仅是技术驱动的实践，它与所处的社会和关系维度密切相关。例如，在从私家车向共享和互联出行的转变中，人们在出行的“第一英里和最后一英里”面临挑战。技术研究主要关注共享自动驾驶和互联车辆填补这一空白的可能性，但设计民族志方法则超越了单纯的技术优化，考虑了人们、家庭和社区的经验，以及不一定涉及连接性和数据分析的出行实践。

2. 设计民族志方法在日常出行中的应用

为了理解ADM驱动的出行在未来共享和互联运输系统中的采用和适应情况，研究人员采用了设计民族志方法。该方法结合了民族志研究的实践方法，以了解现有实践、日常习惯、当地知识和价值观，同时开展面向未来的共同设计活动和探索。

设计民族志是一种跨技术设计、设计人类学和其他参与式设计学科的方法论，旨在理解日常生活情况，并将其与设计方法相结合，如设计未来研讨会、原型制作或推测性情景创建。它通常具有应用和干预性，而非仅仅是发现和报告的过程。

在AHA II项目中，设计民族志将民族志和设计的理论、方法和干预结合起来，形成了一种涉及公民、城市、公共交通和汽车行业利益相关者的协作方法。该项目采用城市生活实验室方法，旨在批判性地理解现有和未来由ADM驱动的共享出行系统，重新构建产品和服务的标准解决方案，以满足人们日常生活中揭示的需求。

3. 出行方式选择的社会空间动态

研究人员在瑞典哥德堡郊区的Bergum Gunnilse地区进行了实地考察。该地区由一群住宅组成，地形为丘陵半农村景观，通过一条主干道连接到城市。

在项目的第一阶段民族志研究中，研究人员结合了个人在线访谈和实地视觉民族志，通过“两车同行”的方法，让参与者驾驶自己的汽车，研究人员跟随，以了解参与者在当地出行的决策过程。这种方法使研究人员能够深入了解当地的具体情况，以及参与者对出行的预期、协商和决策过程。

研究发现，该地区过于分散，步行不便，汽车出行是主要方式。“第一英里和最后一英里”的出行并非如行业和政策叙述中那样是一个机会，而是一个复杂的社会空间，挑战了“最后一英里挑战”的概念。人们在这一阶段的出行决策受到社会、空间、制度和物理环境的影响。

例如，Amanda选择步行最后一段路去上班，以获得锻炼和个人时间；Simon则利用步行去公交站的时间与朋友社交。此外，家庭物流和空间因素也对出行方式的选择产生重要影响。Pernilla因为孩子失去学校巴士服务，不得不调整工作时间，开车送孩子上学；Antonia则需要经常开车运送孩子的自行车。

地形因素也对出行的设想和组织产生关键影响。在Bergum Gunnilse，从公交站到家的第一英里可能是一段5公里的上坡徒步，没有人行道，低能见度。陡峭的山丘、狭窄的道路、黑暗、天气和荒野等因素，都促使人们选择个人汽车出行。

以下是一个简单的流程图，展示了影响出行方式选择的因素：

graph LR
    A[出行方式选择] --> B[社会因素]
    A --> C[空间因素]
    A --> D[制度因素]
    A --> E[物理环境因素]
    B --> B1[社交需求]
    B --> B2[家庭物流]
    C --> C1[地形]
    C --> C2[道路状况]
    D --> D1[公共交通服务]
    E --> E1[天气]
    E --> E2[能见度]

4. 探索未来ADM驱动的出行解决方案

虽然通过访谈和实地视觉民族志可以了解日常出行决策（EDM）的部分元素，但对于未来ADM驱动的出行解决方案的体验，更适合通过探索技术进行研究。

共享在主流叙事中以“共享经济”的形式得到推广，但研究发现，实际的共享实践与“共享经济”的商业交易理解有很大不同。共享主要局限于相关群体和社区，具有象征意义和社会整合功能。

为了将民族志研究的见解融入更具技术驱动的设计愿景中，研究人员将民族志访谈与参与式共同设计在线研讨会相结合，以探索未来相关出行的想象。研讨会围绕共享自主舱展开，参与者在在线协作平台Mural上可视化目的地、标记潜在的自动驾驶车辆接送点等。

研究发现，一些现有的共享实践和其象征意义可能得到ADM的支持，但自动化技术和平台的使用受到参与者对ADM监测旅行社会维度的信任以及对他人的担忧的限制。例如，在送孩子参加体育训练的共享责任中，家长们担心孩子乘坐自动驾驶车辆的安全和到达情况。

在共同设计研讨会上，当面对具体场景时，对他人的信任比自动驾驶技术本身更受关注。参与者认为，对AV服务的信任是基于过程和经验的，他们需要“看到它在工作”，并通过在现实生活中的反复使用逐渐适应。

以下是一个表格，总结了共享出行中信任的相关因素：
|信任因素|描述|
| ---- | ---- |
|对他人的信任|在共享出行中，对其他用户的信任是关键问题，如担心孩子在共享车辆中的安全和到达情况|
|对技术的信任|参与者认为对AV技术的信任是基于过程和经验的，需要看到其在现实生活中的运行|
|社会整合|现有出行模式和共享实践与社会群体、象征意义和表演功能密切相关，影响ADM的相关性|

综上所述，设计民族志方法表明，未来共享ADM驱动的出行解决方案的现实可能性，最好在更广泛的社会和社会空间关系及环境背景下进行设想。成功的ADM实施需要考虑人们在现实生活中对其他用户的信任发展，以及人们通过反复使用逐渐适应技术的过程。

共享出行中自动化决策的研究：设计民族志方法

5. 重新构建ADM驱动的出行

设计民族志研究表明，通过创建不同交通方式之间的无缝效率来优化“第一英里和最后一英里”，并不是解决现有问题和满足需求的明确答案。因为这种方法脱离了具体的社会空间情境，忽略了人们的实际期望和需求。

在Bergum Gunnilse地区，“最后一英里”是一段艰难的旅程，地形复杂，这使得轻型出行或公共交通的使用受到限制。同时，“第一英里”涉及到家庭协调和物流，这往往导致人们选择汽车作为出行方式。而且，“最后一英里”并不总是一个需要解决的问题，它也可以是社交、锻炼或享受个人时光的机会。

与技术驱动的算法开发议程不同，设计民族志方法指出了ADM和日常出行决策（EDM）之间在开发和用户合理性方面的一系列差异。开发者通常关注算法的内在品质，而忽略了用户需求和实际使用场景；而用户则更关注算法在其特定情境中的表现。

例如，用户对于ADM驱动的自动驾驶车辆（AV）的潜在使用，更多地取决于他们在现有出行决策实践中如何调节与其他用户（包括AV和公共道路空间的使用者）的互动，而不是自动化技术本身的质量。

以下是一个列表，总结了ADM和EDM之间的差异：
1. 开发者关注点 ：算法的内在品质，追求技术的高效和易操作性。
2. 用户关注点 ：算法在实际情境中的表现，以及与其他用户的互动调节。
3. 决策依据 ：开发者基于技术优化；用户基于社会、空间、家庭等多方面因素。

为了更好地开发未来的ADM出行技术，设计民族志方法结合民族志研究和面向未来的探索具有重要意义。这种方法可以响应近期对以人为本的算法开发的呼吁。

民族志访谈显示，共享实践（无论是否得到数字支持）是存在且有意义的。然而，探索研讨会揭示了未来扩展和自动化这些共享实践的可能性和局限性。因为共享主要局限于相关群体和社区，具有象征意义，是社会整合的一部分。

一种可行的方法是将技术开发和设计民族志相结合，创建现有实践的迭代版本，为开发者提供用例，然后将这些想法用于探索研讨会。

以下是一个流程图，展示了技术开发和设计民族志结合的过程：

graph LR
    A[现有出行实践] --> B[民族志研究]
    B --> C[提取用例]
    C --> D[技术开发]
    D --> E[生成想法]
    E --> F[探索研讨会]
    F --> G[反馈与改进]
    G --> A

6. 总结与启示

通过对共享出行中ADM的研究，我们可以看到设计民族志方法为理解和开发未来出行解决方案提供了有价值的视角。

首先，共享出行不仅仅是技术问题，它与社会、空间、制度和物理环境等多方面因素密切相关。在开发ADM驱动的出行解决方案时，必须考虑这些因素，以确保技术能够适应人们的实际生活和需求。

其次，信任是共享出行中一个关键的因素。人们对其他用户的信任以及对技术的信任，都会影响ADM的实施和应用。因此，在推广ADM技术时，需要建立有效的信任机制，提高人们对技术的接受度。

最后，以人为本的设计理念至关重要。算法的开发应该以用户为中心，关注用户的实际需求和体验，而不是仅仅追求技术的优化。通过设计民族志方法，可以更好地了解用户的出行决策过程，从而开发出更符合人们需求的出行解决方案。

总之，未来的共享出行发展需要综合考虑技术、社会和人文等多方面因素，通过跨学科的研究和合作，创造出更加智能、便捷、可持续的出行模式。

以下是一个表格，总结了本文的主要观点和启示：
|主要观点|启示|
| ---- | ---- |
|共享出行受多方面因素影响|开发ADM技术时需综合考虑社会、空间等因素|
|信任是共享出行的关键|建立信任机制，提高技术接受度|
|以人为本的设计理念重要|以用户为中心开发算法，满足实际需求|