في ظل التطورات السريعة للمدن الذكية، يعتمد مستوى تطور هذه المدن بشكل متزايد على استخراج بيانات التنقل. ومع ذلك، فإن الفئات السكانية غير الممثلة، خصوصًا كبار السن، غالبًا ما تكون ممثلة بشكل ضئيل في مجموعات بيانات التنقل العامة. هذا النقص يمكن أن يؤدي إلى تحيز منهجي في نمذجة التنقل والتخطيط الحضري لاحقًا.

استخدمت الدراسة الجديدة التي أجريت بين 2016 و2020 بيانات فرعية من مدينة جيرسي تظهر كيف يؤثر غياب توقيعات تنقل الفئات غير الممثلة على نمذجة التنقل. من خلال دراسة حالة تتعلق بتوليد المسارات الاصطناعية، تبين أن ركاب كبار السن يظهرون توقيع تنقل مميز، مع ملاحظة أن المساحات النشطة لديهم تتفاوت بشكل كبير (958 مترًا مقارنة بـ 1,189 مترًا للراكبين الأصغر سنًا).

علاوة على ذلك، كانت نسبة التنقل لديهم أقل (1.82 مقارنة بـ 4.15)، مع أنماط زمنية غير متناظرة خلال أوقات الذروة. وعند تقييم البيانات الأكثر تمثيلًا، تبين أن النماذج التي تدربت على مجموعات سكانية ذات أغلبية، مثل نموذج ماركوف الأول وQwen3-4B، كانت تمثل سلوك كبار السن بشكل غير دقيق، مما أثار تساؤلات حول أهمية دمج جميع الفئات في التدريب.

النتائج قدمت دليلاً على أن الاعتماد على بيانات تمثيل الأغلبية يؤدي إلى نواتج مصطنعة متحيزة. وبالتالي، إذا تم استخدام نموذج خاص بكبار السن، فإن الأخطاء في قياس التنقل تنخفض بشكل ملحوظ. هذه النتائج تبرز ضرورة وجود تمثيل ديموغرافي مشمول في نمذجة التنقل وتطبيقاتها في المدن الذكية، لضمان عدالة وفرص متساوية للجميع.

ما رأيكم في هذه الدراسة؟ هل تعتقدون أن دمج الفئات غير الممثلة يُعتبر أفضل استراتيجية في تخطيط المدن؟ شاركونا آرائكم في التعليقات.