Press Releases

Ride-sharing (or ride-pooling) is most efficient in places with high demand and a large number similar ride requests. Still, it has been difficult to answer if and under what conditions people are actually willing to adopt ride-sharing. In their study, the researchers decipher the complex incentive structure underlying the decision of whether or not to adopt ride-sharing. In a game-theoretic model, they describe the sharing adoption of all users who book rides from the same location.

The researchers demonstrate how interactions between those individuals lead to two qualitatively different patterns of acceptance. In one, willingness to share rides is consistently high. In the other case, however, the willingness to share rides decreases as the overall demand for rides increases. If there are only few users in the system, the number of ride-sharing bookings increases with the number of ride requests, yet if there are many users, the usage levels out. The relative amount of shared ride requests therefore decreases - despite optimized routing with shorter detours for the passengers when demand is high.

"Passengers speculate on being able to take advantage of the cheaper fare when sharing a ride, but they actually hope to be transported alone and thus directly from A to B due to low demand for rides," explains David Storch, a doctoral student at the Chair of Network Dynamics and lead author of the study. When demand is high, for example during typical rush hours, the prospect of being transported as a single passenger is lower - "Passengers almost certainly lose comfort as they share a ride. They tend to book the more expensive fare more often to travel alone."

In an analysis of more than 360 million real trip requests in New York City and Chicago, the researchers were able to identify the demand patterns they had previously found in their model, supporting the validity of their findings. The analysis shows that, depending on the starting point of the trip, both adoption patterns exist in parallel in the two cities. Malte Schröder, research associate at the Chair, interprets the results as follows: "Since both adoption patterns coexist in cities, a moderate increase of the financial incentives is probably already sufficient to strongly increase the acceptance of ride-sharing in other places and for other user groups."

Title:
Incentive-driven transition to high ride-sharing adoption.
Authors: David-Maximilian Storch, Marc Timme, Malte Schröder
Nature Communications
DOI: 10.1038/s41467-021-23287-6
https://www.nature.com/articles/s41467-021-23287-6

Illustration: Christiane Kunath

Press inquiries:

TU Dresden, Center for Advancing Electronics Dresden

Dr. Malte Schröder, Chair of Network Dynamics
Phone: +49 351 463 43976
E-mail: malte.schroeder@tu-dresden.de

Matthias Hahndorf
Science Communications
Phone: +49 351 463 42847
E-mail: matthias.hahndorf@tu-dresden.de

About the Chair of Network Dynamics

The Chair of Network Dynamics headed by Prof. Marc Timme was created in 2017. The aim of this TU Dresden Strategic Professorship affiliated with both the former Cluster of Excellence “Center for Advancing Electronics Dresden” (cfaed) and the Institute for Theoretical Physics is to connect insights from Applied Mathematics and Theoretical Physics with applications in Biology and Engineering. It is the first chair of network dynamics of this cross-disciplinary kind in Central Europe. Since networks are almost everywhere around us the research team aims for a unifying understanding of the fundamental mechanisms underlying the collective dynamics of large, nonlinear interconnected systems by combining first principles theory with data-driven analysis and modelling. A substantial part of their work focuses on investigating emergent phenomena and developing conceptually new perspectives on complex systems as well as the theoretical computational tools necessary to understand these systems. This fundamental understanding forms the basis to predict, and eventually control, the dynamics of complex networked systems across disciplines.
More information: www.cfaed.tu-dresden.de/cfnd-about

About the Center for Advancing Electronics Dresden (cfaed)

cfaed is a research cluster at TU Dresden (TUD). As an interdisciplinary research center for perspectives of electronics it is located at the TUD as a central scientific unit, but also integrates nine non-university research institutions in Saxony as well as TU Chemnitz as cooperating institutes. With its vision, the cluster aims to shape the future of electronics and initiate revolutionary new applications, such as electronics that do not require boot time, are capable of THz imaging, or support complex biosensor technology. These innovations make conceivable performance improvements and applications that would not be possible with the continuation of today's silicon chip-based technology. In order to achieve its goals, cfaed combines the thirst for knowledge of the natural sciences with the innovative power of engineering.
www.cfaed.tu-dresden.de

[Deutsche Version]

Zwischen finanziellem Anreiz und eingeschränktem Komfort: Forscherteam untersucht Fahrtentscheidungen beim Ride-Sharing

Ein interdisziplinäres Forschungsteam der TU Dresden an der von Prof. Marc Timme geleiteten Professur für Netzwerkdynamik (Center for Advancing Electronics Dresden – cfaed und Institut für Theoretische Physik) hat die Motivation von Menschen untersucht, Angebote „geteilter Mobilität“ zu nutzen. Beim Ride-Sharing befördert ein Fahrzeug mehrere Fahrgäste gleichzeitig, indem es zwei oder mehr Fahrtwünsche mit ähnlichem Start- und Zielort kombiniert. Das Konzept kann einen wesentlichen Beitrag zu einer nachhaltigen städtischen Mobilität leisten. Seine Akzeptanz leitet sich aber aus Bedürfnissen und Verhalten der Menschen ab. So bieten geteilte Fahrten zwar einen finanziellen Vorteil, es müssen aber möglicherweise Einschränkungen im Komfort und bei der Fahrtdauer in Kauf genommen werden. Aus diesen Faktoren ergeben sich unterschiedliche Verhaltensmuster, die das beobachtete Nutzungsverhalten aus 360 Mio. realen Fahrtanfragen von 2019 in New York City und Chicago erklären. Die Studie wurde nun in der Fachzeitschrift „Nature Communications“ veröffentlicht.

Am effizientesten ist Ride-Sharing (oder Ride-Pooling) an Orten mit hoher Nachfrage und vielen ähnlichen Fahrtanfragen. Doch ob und unter welchen Bedingungen die Menschen tatsächlich bereit sind, Ride-Sharing anzunehmen, war bisher schwer zu beantworten. In ihrer Studie entschlüsseln die Wissenschaftler die komplexe Anreizstruktur, die der Entscheidung für oder gegen eine geteilte Fahrt zugrunde liegt. In einem spieltheoretischen Modell beschreiben sie das Verhalten aller Nutzer, die Fahrten von einem Ort aus buchen, und zeigen, wie die Interaktionen zwischen einzelnen Ride-Sharing-Nutzer:innen zu zwei qualitativ unterschiedlichen Akzeptanzmustern führen. Bei der einen Variante ist die Bereitschaft, Fahrten zu teilen gleichbleibend hoch. Bei der anderen nimmt die Offenheit für geteilte Fahrten jedoch ab, je höher die Nachfrage nach Fahrten insgesamt steigt. Bei insgesamt wenigen Nutzer:innen im System wächst die Zahl von Ride-Sharing-Buchungen zwar mit der Anzahl der Fahrtanfragen, bei vielen Nutzer:innen flacht die Nutzung jedoch ab. Der relative Anteil an geteilten Fahrtanfragen wird also kleiner - obwohl bei hoher Nachfrage die Chancen steigen, dass weniger Umweg in Kauf genommen werden muss, da sich Fahrtrouten optimieren lassen.

„Fahrgäste spekulieren darauf, zwar den günstigeren Fahrpreis im Tarif der geteilten Fahrten zu nutzen, aber aufgrund einer geringen Nachfrage nach Fahrten dennoch alleine und damit direkt von A nach B befördert zu werden“, erklärt David Storch, Doktorand an der Professur für Netzwerkdynamik und Erstautor der Studie. Bei hoher Nachfrage, also beispielsweise zu den typischen Stoßzeiten, ist die Aussicht auf eine Fahrt als alleinige Passagier:in geringer – „Fahrgäste verlieren fast sicher Komfort durch eine geteilte Fahrt. Sie tendieren häufiger dazu, gleich den teureren Tarif zu buchen, um alleine zu fahren.“

Die anhand der Modellierung gefundenen Nachfragemuster konnten die Forscher in einer Analyse von über 360 Millionen Fahrtwünschen in New York City und Chicago nachweisen und somit ihr Model stützen. Die Analyse zeigt, dass je nach Ausgangspunkt der Fahrt beide Verhaltensmuster in den Städten parallel existieren. Malte Schröder, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur, interpretiert die Ergebnisse so: „Da beide Verhaltensmuster in den Städten koexistieren, ist vermutlich bereits eine moderate Steigerung der finanziellen Anreize ausreichend, um die Akzeptanz für Ride-Sharing auch an anderen Orten und für andere Nutzergruppen stark zu erhöhen.“

Titel:
Incentive-driven transition to high ride-sharing adoption
Autoren: David-Maximilian Storch, Marc Timme, Malte Schröder
Nature Communications
DOI: 10.1038/s41467-021-23287-6
https://www.nature.com/articles/s41467-021-23287-6

Illustration: Christiane Kunath

Presseanfragen:

TU Dresden, Center for Advancing Electronics Dresden

Dr. Malte Schröder, Chair of Network Dynamics
Tel.: +49 (0)351 463 43976
E-mail: malte.schroeder@tu-dresden.de

Matthias Hahndorf
Wissenschaftskommunikation
Tel.: +49 (0)351 463 42847
E-mail: matthias.hahndorf@tu-dresden.de

Über die Professur für Netzwerkdynamik

Die Professur für Netzwerkdynamik unter der Leitung von Prof. Marc Timme wurde im Jahr 2017 eingerichtet. Ziel dieser strategischen Professur der TU Dresden, die sowohl dem Forschungscluster "Center for Advancing Electronics Dresden" (cfaed) als auch dem Institut für Theoretische Physik angegliedert ist, ist es, eine Brücke von Methoden aus Angewandter Mathematik und Theoretischer Physik zu Anwendungen in Biologie und Ingenieurwissenschaften zu schlagen. Es ist die erste Professur für Netzwerkdynamik in dieser disziplinübergreifenden Ausprägung in Mitteleuropa. Da Netzwerke fast überall um uns herum sind, strebt das Forschungsteam ein vereinheitlichendes Verständnis der grundlegenden Mechanismen an, die der kollektiven Dynamik großer, nichtlinearer, miteinander verbundener Systeme zugrunde liegen, indem es fundamentale theoretische Beschreibungen mit datengetriebener Analyse und Modellierung verbindet. Ein wesentlicher Teil ihrer Arbeit darin, selbst-organisierte systemische Effekte zu untersuchen und neue konzeptionelle Perspektiven für theoretische sowie rechnerische Werkzeuge zu entwickeln, die notwendig sind, um diese Dynamiken zu verstehen. Dieses Verständnis ist die Grundlage, um das Verhalten von komplexen vernetzten Systemen vorherzusagen und schließlich auch kontrollieren zu können.
Weitere Informationen: https://cfaed.tu-dresden.de/cfnd-about

Über das cfaed - Center for Advancing Electronics Dresden

Das cfaed ist ein Forschungscluster an der TU Dresden (TUD). Als interdisziplinäres Forschungszentrum für Perspektiven der Elektronik ist es an der TUD als zentrale wissenschaftliche Einheit angesiedelt, integriert aber auch neun außeruniversitäre Forschungseinrichtungen in Sachsen sowie die TU Chemnitz als kooperierende Institute. Mit seiner Vision will der Cluster die Zukunft der Elektronik gestalten und revolutionäre neue Anwendungen initiieren, wie z. B. eine Elektronik, die keine Bootzeit benötigt, THz-Bildgebung beherrscht oder komplexe Biosensorik unterstützt. Diese Innovationen machen Leistungssteigerungen und Anwendungen denkbar, die mit der Fortführung der heutigen Siliziumchip-basierten Technologie nicht möglich wären. Um seine Ziele zu erreichen, verbindet das cfaed den Wissensdurst der Naturwissenschaften mit der Innovationskraft der Ingenieurwissenschaften.

www.cfaed.tu-dresden.de