E-Scooter speed choice

Abstract

Denne oppgaven undersøker nytten av å bruke offentlig tilgjengelige data om elsparkesyklers posisjoner med høy oppdateringsfrekvens for å analysere hastighetsvalg. Andre bruksområder for samme datasett utforskes også noe. Dataene er samlet fra EnTurs elsparkesykkel-API og lineær regresjon, korrelasjonsanalyse og univariat analyse anvendes på dataene. Strukturen til de innsamlede dataene kompliserte analysen av hastighet gjennom at flere relevante variabler ikke lot seg implementere. Dette resulterte i svake korrelasjoner. Men metodologien er lovende og det er flere andre mulige bruksområder enn hastighetsanalyse dataene kan brukes til.

This paper investigates the efficacy of using publicly available data about e-scooter locations with a high update frequency for the purposes of analyzing speed choice. Other uses for the same data are also explored. The data is gathered from the EnTur e-scooter API and linear regression, correlation analysis and univariate general models are applied to the data. The structure of the collected data complicates analysis of speed by making central variables impossible to properly apply and this resulted in weak correlations. However, the methodology shows some promise and there are other uses than analysis of speed for which the data might prove very useful.