Трафик. Психология поведения на дорогах.
Шрифт:
В 1999 году Disney наконец нашла оптимальное решение, введя сервис под названием FastPass. Проще говоря, это был билет на конкретный аттракцион с указанием времени его посещения. По существу, сервис развивает идею одновременного функционирования сетей в пространстве и времени. Посетитель стоит в «виртуальной» очереди, то есть ждет не в пространстве, а только во времени, и может в это время кататься на других, менее загруженных аттракционах (или ходить по магазинам). Можно рискнуть и постоять в очереди, а можно прийти к назначенному времени и гарантированно получить свое место. Естественно, в дорожном движении такая система работать не будет. Никто не захочет подъехать к пункту приема платежей и услышать: «Разворачивайтесь и приезжайте к половине третьего». Но основной принцип платы за проезд тот же: перераспределение спроса во времени.
Конечно, если перераспределить спрос в пространстве, то эффективность дорожного движения повысится. Но для этого дорожные инженеры должны не только точно знать спрос и предложение в транспортной сети в любой конкретный момент, но и придумать способ сообщить об
Вместо «точечных ударов» по затору можно применить «ковровую бомбардировку». Бывший сотрудник Транспортного управления Нью-Йорка Сэм Шварц (по прозвищу Сэм Затор) утверждает, что, объявляя дни «готовности к пробке» и передавая по радио «страшные» сообщения о положении на дороге, он мог бы «вывести 50–60 тысяч машин из транспортного потока. Принцип Гейзенберга просматривается и в дорожном движении. Вы рассказываете людям, что видите, и получаете нужный результат». Однажды, когда Шварцу нужно было, чтобы ремонтная бригада смогла спокойно поработать над подвесной железной дорогой, Сэм начал рассказывать по радио «страшилки», которые помогли значительно сократить дорожное движение. «Я отпугнул 40% машин, — гордо заявляет он. — Поразительно, как нам это удалось. Иногда, когда вы слышите по радио о том, что движение ужасное, это на самом деле я — как волшебник из страны Оз — вещаю, спрятавшись за ширмой».
Но и тут человеческий фактор играет свою роль. Проблема в том, что вы не сможете предсказать, как себя поведут люди. В одном исследовании участвовали водители, регулярно ездившие по 101-му шоссе в Кремниевой долине. После одной аварии, из-за которой пострадало много машин и образовалась длинная пробка, исследователи опросили водителей. Они выяснили, что только половина автомобилистов слышала об этой аварии, но, даже узнав о ней, они решили поехать на работу в обычное время. Судя по всему, они просто не рассчитывали, что смогут сэкономить время, немного изменив свои планы {55} .
{55}
Koo R., Yim Y.Commuter Response to Traffic Information on an Incident, 1 сентября 1998 г., California Partners for Advanced Transit and Highways (PATH), Working Papers: Paper UCB-ITS-PWP-98-26; http://repositories.cdlib.org/its/path/papers/UCB-ITS-PWP-98–26.
Мы все попадали в такие ситуации. Поеду ли я по этой улице, если буду знать, что впереди произошла авария? Выеду ли в город рано утром в воскресенье, если все остальные сделают то же самое? Перестроюсь ли в правый пустой ряд, если буду знать, что он пустой не просто так, а по какой-то причине? Нам приходится принимать решения, не зная всего этого. Мы полагаемся на опыт. Здесь движение обычно не очень интенсивное, поэтому я останусь тут. По радио объявили, что ожидается снег, значит, вряд ли в торговом центре будет много народу. Опыт подсказывает нам, как действовать.
Это напоминает описанную экономистом Брайаном Артуром известную «задачу El Farol», названную так в честь ресторана в Альбукерке, Нью-Мексико. По сценарию 100 человек хотели бы пойти туда, чтобы послушать живую музыку, но ресторан может вместить не больше 60 человек. Как решить — идти или нет? Если кто-то пойдет, а ресторан окажется переполненным, предпримет ли он новую попытку на следующий вечер, думая, что другие конкуренты уже не захотят испытывать судьбу, — или точно так же подумают все? Артур смоделировал ситуацию и обнаружил, что в среднем в ресторан действительно приходило около 60 человек, но количество посетителей за вечер колебалось на протяжении всех 100 недель исследования. Это свидетельствует о том, что люди стараются адаптировать свое поведение к изменениям вокруг них.
То же происходит и на дороге, даже когда люди обладают определенной информацией {56} . Например, в 2006 году проводился ремонт на автостраде Дэна Райана в Чикаго. В первый день закрытия восьми скоростных полос движение было на удивление неплохим. В новостях сообщили, что машины по объездным дорогам двигались медленнее, чем по шоссе. Можно представить, что произошло на следующий день: все ринулись на шоссе {57} . На третий день интенсивность транспортного потока уменьшилась, хотя с таким же успехом могла и увеличиться.
{56}
Например, в рамках одного эксперимента 18 участников должны быть выбрать одну из двух дорог, причем движение по первый было быстрее только в случае, если вторую выбирало такое же количество участников. Участники получали более высокое вознаграждение, если успешно выбирали более быструю дорогу. Как это обычно бывает в жизни, в конечном итоге испытуемые разделились поровну. Однако исследователи постоянно сталкивались с проблемой «ежедневных» колебаний, которые происходили даже после 200 испытаний. Причина была в том, что участники постоянно пытались переиграть друг друга, создавая все новые стратегии (лучшая состояла в том, чтобы каждый раз выбирать одну и ту же дорогу), либо понимали,
что другая дорога на самом деле лучше. Интересно отметить, что перед вторым испытанием участникам была выдана информация о времени движения по дороге, которую они не выбрали, т. е. им не нужно было менять дорогу для того, чтобы понять ее условия. Однако даже факт наличия у водителей такой информации оказал лишь «незначительное влияние» на объем колебаний и переходов с одной трассы на другую при последующих испытаниях. См.: Selten R., Shreckenberg M., Pitz T., Chmur T., Kube S.Experiments and Simulations on Day-to-Day Route Choice-Behaviour, апрель 2003 г., CESifo Working Paper Series N 900 // http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=393841.{57}
Groark V.Dan Ryan Traffic Flow Changes by Minute — Like Chicago Weather // Chicago Tribune, 5 апреля 2006 г.
Что будет, если нам не придется больше угадывать? Мы стоим на пороге революции в области дорожного движения: на рынке появляются навигаторы, на которые в режиме реального времени поступают данные. Это может иметь серьезные последствия. Исследования показали, что эффективность действий водителей на незнакомых дорогах снижается примерно на 25%, а если они будут получать информацию об оптимальном маршруте {58} , протяженность их пути уменьшится в среднем на 2%. Логистические программы помогают сокращать время поездки и выбросы грузовиков, предлагая маршруты без левых поворотов, отнимающих много времени при движении в обе стороны {59} . Но важнее всего то, что каждый водитель точно знает, на каких дорогах есть пробки и каковы альтернативные маршруты. Он не строит предположения, а опирается на точные данные, передаваемые в реальном времени.
{58}
См.: Ben-Akiva M., De Palma A., Kays I.Dynamic Network Models and Driver Information Systems // Transportation Research A, Vol. 25A, N 5 (1991), с. 251–266.
{59}
Murray S.The Green Way to Keep on Trucking // Financial Times, 13 марта 2007 г.
Теоретически это повышает эффективность системы. Если впереди на дороге авария, водитель сможет выбрать другой маршрут и сэкономить время. Но на практике все не так просто.
Во-первых, «в реальном времени» — не совсем точная формулировка. Например, если взять систему информирования о состоянии дорожного движения Inrix в Сиэтле, один из ключевых поставщиков информации берет ее из различных источников, как актуальных, так и не очень (например, с детекторов, грузовиков или с камер слежения в Лас-Вегасе, то есть данные с пяти миллиардов «точек слежения» обрабатываются в соответствии с их предполагаемой точностью и временем получения). «Оценка скорости движения, зафиксированной датчиком в Лос-Анджелесе 13 минут назад, отличается от оценки текущей ситуации в среднем на 5%», — объясняет главный научный сотрудник Inrix Оливер Доунс. Inrix оценивает текущее положение каждую минуту, но, по словам Доунса, «время получения этой оценки составляет 3,7 минуты». До пользователей новые данные доходят только через 5 минут. «Когда мы говорим “в реальном времени”, это означает “с задержкой меньше пяти минут”». Вроде бы ничего страшного, но, как отмечает Доунс, «все зависит от того, как быстро меняется ситуация на дороге».
Другая проблема связана с тем, как используется эта информация и что нужно сообщать водителям исходя из полученных данных. Немецкий физик и «профессор пробок» Михаэль Шрекенберг [77] вместе с другими специалистами из федеральной земли Северный Рейн — Вестфалия занимался, как и Inrix (правда, не в таких масштабах), сбором информации в реальном времени и прогнозами ситуации на дорогах. Были нарисованы около 360 тысяч «фундаментальных диаграмм», или точных статистических моделей поведения транспортного потока на шоссе. Они показывают, что творится не только в обычный день, но и во всевозможные «необычные» — например, недели, когда праздник выпадает на среду, в первый день гололеда (большинство людей, по его словам, к этому моменту еще не успевают поставить зимние шины) или в первый день после перехода на летнее время, когда во время обычной для водителя утренней поездки значительно темнее.
77
Михаэль Шрекенберг (род. 1956) — немецкий физик-теоретик, преподаватель Университета Дуйсбург-Эссен. Прим. ред.
Наряду с данными различных датчиков, эта информация может использоваться для составления точных прогнозов поведения транспортного потока не только в обычный день, но и в случае возникновения каких-либо инцидентов или аварий. Правда, тут возникает еще один вопрос: влияет ли прогноз на поведение людей (что, в свою очередь, меняет сам прогноз)? Экономист Тим Харфорд однажды отметил, что если бы все на Уолл-стрит знали, какие акции завтра вырастут в цене, то они бы купили их сегодня, повысив стоимость настолько, что те перестали бы быть выгодной покупкой {60} .
{60}
Харфорд Т.Экономист под прикрытием. М. : BestBusinessBooks, 2009.