Exploring the behavior of suburban train users in the event of disruptions

Autor: Sonia Adelé, Pierre-Alain Hoyau, Sabine Tréfond-Alexandre, Corinne Dionisio
Přispěvatelé: Génie des Réseaux de Transport Terrestres et Informatique Avancée (IFSTTAR/COSYS/GRETTIA), Communauté Université Paris-Est-Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR), IRT SystemX (IRT SystemX), SNCF : Innovation & Recherche, SNCF, MIC, Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Communauté Université Paris-Est
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2019
Předmět:
Zdroj: Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour
Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, Elsevier, 2019, 36p
Transportation Research : Part F, Traffic Psychology and Behaviour
Transportation Research : Part F, Traffic Psychology and Behaviour, 2019, 65, pp 344-362. ⟨10.1016/j.trf.2019.08.009⟩
Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, Elsevier, 2019, 65, pp 344-362. ⟨10.1016/j.trf.2019.08.009⟩
ISSN: 1369-8478
Popis: Little research has examined the behavior of public transport users in response to a service disruption that has just occurred. This article aims to identify the different ways in which suburban train passengers cope with service interruptions or delays and to identify the factors involved in their decision-making process. We conducted a study mixing two methods: a revealed-preference questionnaire that asked 185 participants about their choices during the last major disruption they encountered and a diary study in which participants described all disruptions they experienced during a two-week period. Eighty disruptions were reported in detail by 38 users. We analyze our results using multiple correspondence analysis and ascending hierarchical clustering to construct eight suburban train passenger behavioral profiles. Additionally, we compare different cases of disruption (in a multiple-case study). We identify three categories of factors affecting suburban train user behavior: individual-specific factors, journey-specific factors and information-specific factors. The findings show that user expertise, car availability, perception of service recovery time, opinions on passenger information services, available transport services, time constraints, and the moment and place at which communication about the disruption is received influence user behavior.; Peu d'études ont examiné le comportement des usagers des transports publics face à une interruption de service qui vient de se produire. Cet article vise à identifier les différentes manières dont les voyageurs des trains de banlieue font face aux interruptions ou aux retards de service et à identifier les facteurs impliqués dans leur processus décisionnel. Nous avons mené une étude combinant deux méthodes : un questionnaire à préférence révélée qui interrogeait 185 participants sur leurs choix lors de la dernière perturbation majeure qu'ils ont rencontrée et une étude grâce à un journal de bord dans laquelle les participants décrivaient toutes les perturbations qu'ils ont vécues pendant une période de deux semaines. Quatre-vingts perturbations ont été signalées en détail par 38 utilisateurs. Nous analysons nos résultats à l'aide d'une analyse en correspondances multiples et d'une classification ascendante hiérarchique pour construire huit profils comportementaux de passagers de trains de banlieue. De plus, nous comparons différents cas de perturbation (dans une étude de cas multiples). Nous identifions trois catégories de facteurs affectant le comportement des usagers des trains de banlieue : les facteurs individuels, les facteurs spécifiques au trajet et les facteurs spécifiques à l'information. Les résultats montrent que l'expertise des utilisateurs, la disponibilité des véhicules, la perception du temps avant le rétablissement du service, les opinions sur les services d'information aux passagers, les services de transport disponibles, les contraintes de temps et le moment et le lieu où la communication concernant la perturbation est reçue influencent le comportement des utilisateurs.
Databáze: OpenAIRE
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