جاده

جاده

مقایسه رویکرد مدل‌سازی پروبیت با لوجیت در اولویت‌بندی ویژگی‌های تاکسی اینترنتی: مقیاس‌بندی بهترین –بدترین نوع 1

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانش آموخته دکتری، گروه برنامه‌ریزی حمل‌و‌نقل، دانشکده فنی مهندسی، انشگاه بین‌المللی امام خمینی، قزوین، ایران
2 استاد، گروه برنامه‌ریزی حمل‌و‌نقل، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه بین‌المللی امام خمینی، قزوین، ایران
چکیده
گسترش اینترنت و تحولات در دنیای کسب‌وکار، به ظهور کسب‌وکارهای جدید، از جمله تاکسی اینترنتی منجر شده است. این خدمت، امکان سفارش تاکسی از طریق اپلیکیشن تلفن همراه را، همراه با امکاناتی مانند پرداخت برخط و ارزیابی رانندگان فراهم می‌کند. رقابت در این زمینه، تاکسی‌های اینترنتی را به بهبود خدمات و جلب مشتریان بیشتر، مثلا از طریق درک ترجیحات مشتریان و ارائه ویژگی‌هایی که بهترین تجربه را برای آنها فراهم می‌کند، سوق داده است. هدف این مطالعه بررسی این ویژگی‌ها (که در این‌جا 10 ویژگی‌انتخاب شده) و اولویت‌بندی آنان است. در این مطالعه برخلاف شیوه سنتی پرداختن به مدل‌های انتخاب گسسته که تمرکز بر انتخاب بهترین (با اهمیت‌ترین) گزینه در میان انتخابها است، نقش بدترین (کم اهمیت‌ترین) گزینه نیز مورد توجه قرار می‌گیرد. از روش پروبیت برای مدل‌سازی استفاده شده و نتایج آن با روش لوجیت مورد مقایسه قرار گرفته‌اند. نتایج این پژوهش نشان می‌دهد که اگرچه ضرایب ویژگی‌ها در دو مدل‌سازی با هم یکسان نیستند، و معیارهای ارزیابی برتری عملکرد مدل پروبیت را نسبت به مدل لوجیت نشان می‌دهد، ولی نتیجه کلی در رتبه‌بندی ویژگی‌ها با هم تفاوتی ندارند. در مواجهه با خدمات تاکسی اینترنتی، مسائل مرتبط با امنیت و اطمینان خاطر از اهمیت بیشتری برخوردار هستند. به عبارت دیگر، کاربران در انتخاب خدمات تاکسی اینترنتی بیشترین توجه را به جنبه‌هایی می‌پردازند که احساس امنیت و رضایت ذهنی را برای آن‌ها به ارمغان می‌آورد. همچنین، این مطالعه نشان می‌دهد که مسائل بهداشتی و فاصله‌گذاری اجتماعی در زمره کم‌اهمیت‌ترین ویژگی‌ها قرار دارند.
کلیدواژه‌ها

-Ahmad, H., & Halim, H. (2017). Determining sample size for research activities. Selangor Business Review, 20-34.
-Aizaki, H., & Fogarty, J. (2023). R packages and tutorial for case 1 best–worst scaling. Journal of Choice Modelling, 46, Article Number: 100394.
-Akbari, M., Amiri, N. S., Zúñiga, M. Á., Padash, H., & Shakiba, H. (2020). Evidence for Acceptance of Ride-Hailing Services in Iran. Transportation Research Record, 2674(11), 289-303.
-Alemi, F., Circella, G., Handy, S., & Mokhtarian, P. (2018). What influences travelers to use Uber? Exploring the factors affecting the adoption of on-demand ride services in California [Article]. Travel Behaviour and Society, 13, 88-104.
-Assele, S. Y., Meulders, M., & Vandebroek, M. (2023). Sample size selection for discrete choice experiments using design features. Journal of Choice Modelling, 49, 100436.
-Burton, N., Burton, M., Rigby, D., Sutherland, C. A., & Rhodes, G. (2019). Best-worst scaling improves measurement of first impressions. Cognitive research: principles and implications, 4(Article number: 36), 1-10.
-Chen, Y., Mahmassani, H. S., & Frei, A. (2018). Incorporating social media in travel and activity choice models: conceptual framework and exploratory analysis. International Journal of Urban Sciences, 22(2), 180-200.
-Choe, C., Jung, S., & Oaxaca, R. L. (2020). Identification and decompositions in probit and logit models. Empirical Economics, 59, 1479-1492.
-Dow, C. R., Nguyen, D. B., Wang, S. C., Hwang, S. F., & Tsai, M. F. (2016). A Geo-Aware Taxi Carrying Management System by Using Location Based Services and Zone Queuing Techniques on Internet of Things [Article]. Mobile Information Systems, 2016, Article ID 9817374, Article 9817374.
-Flynn, T. N., Louviere, J. J., Peters, T. J., & Coast, J. (2007). Best–worst scaling: What it can do for health care research and how to do it. Journal of Health Economics, 26(1), 171-189.
-Guo, Q., & Shen, J. (2019). An Empirical Comparison Between Discrete Choice Experiment and Best-worst Scaling: A Case Study of Mobile Payment Choice. Research Institute for Economics and Business Administration, Kobe University.
-Hollis, G., & Westbury, C. (2018). When is best-worst best? A comparison of best-worst scaling, numeric estimation, and rating scales for collection of semantic norms. Behavior Research Methods, 50, 115 - 133.
-Jing, P., Chen, Y., Wang, X., Pan, K., & Yuan, D. (2021). Evaluating the effectiveness of Didi ride-hailing security measures: An integration model. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 76, 139-166.
-Koob, C. (2023). Consumers’ Preferences for Digital Corporate Content on Company Websites: A Best–Worst Scaling Analysis. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 18(3), 1301-1319.
-Lancsar, E., Fiebig, D. G., & Hole, A. R. (2017). Discrete Choice Experiments: A Guide to Model Specification, Estimation and Software. PharmacoEconomics, 35(7), 697-716.
-Li, H.-r. (2016). Taxi Positioning in the New Age of Internet and Industrial Development Research. Procedia Engineering, 137, 811-816.
-Louviere, J., Lings, I., Islam, T., Gudergan, S., & Flynn, T. (2013). An introduction to the application of (case 1) best–worst scaling in marketing research. International journal of research in marketing, 30(3), 292-303.
-Louviere, J. J., Flynn, T. N., & Marley, A. A. J. (2015). Best-worst scaling: Theory, methods and applications. Cambridge University Press.
-[Record #11 is using a reference type undefined in this output style.]
-Mjahed, L. B., Mittal, A., Elfar, A., Mahmassani, H. S., & Chen, Y. (2017). Exploring the role of social media platforms in informing trip planning: Case of Yelp.com [Article]. Transportation Research Record, 2666, 1-9.
-Thompson, S. K. (1987). Sample Size for Estimating Multinomial Proportions. The American Statistician, 41(1), 42-46.
-Walaza, S., Onderwater, P., & Zuidgeest, M. (2023). Best-worst scaling approach to measure public transport user quality perceptions and preferences in cape town.
-White, M. H. (2021). bwsTools: An R package for case 1 best-worst scaling. Journal of Choice Modelling, 39, 100289.
-Yi, C., & Xia, L. (2015). A Forecasting model of trip distribution for vacant taxis with taxi-hailing Apps [J]. Journal of Wuhan University of Technology (Transportation Science & Engineering), 39(1), 51-54.