理解车辆众包感知中司机与乘客的互动

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智慧城市项目收集城市环境数据以识别问题、为政策制定提供信息并提高公民参与度。通常，这些数据由分布在城市周围的静态传感器收集，这对于空气质量监测等某些传感应用的时空需求并不理想。车辆众包感知是一种新兴方法，通过利用车辆的移动性来收集精细的城市尺度数据来解决这个问题。之前的工作主要集中在设计车辆众包感知系统及相关组件，包括激励机制、车辆选择和特定应用传感，而没有理解司机和乘客（任何车辆众包感知解决方案的两个关键利益相关者）面临的动机和挑战。我们的工作旨在填补这一空白。为了理解司机和乘客的视角，我们开发了Turn2Earn，这是一个通用的车辆众包感知系统，激励司机采取特定路线进行数据收集。Turn2Earn系统与印度班加罗尔的13名三轮机动车司机一起部署了两周。我们的司机使用Turn2Earn进行了709次出行，覆盖了城市79.2%的网格单元。对13名司机和15名乘客的访谈揭示了司机采用的信息策略创新，以说服乘客选择替代路线，以及乘客支持司机的利他主义。我们发现了新的见解，包括因道路封闭导致路线的可行性、电动汽车问题以及司机之间的选择 bias。我们最后提出了设计建议，为车辆众包感知的未来提供信息，包括吸引和激励乘客，以及基于关键性的奖励结构。