A comparative analysis of the factors influencing university students' micromobility preferences using k-Nearest neighbors and logistic regression models

dc.authorid0000-0002-1038-3530
dc.contributor.authorErgin, Mahmut Esad
dc.date.accessioned2025-01-07T12:29:21Z
dc.date.available2025-01-07T12:29:21Z
dc.date.issued2024
dc.departmentİstanbul Ticaret Üniversitesi
dc.description.abstractShared micro-mobility services have swiftly become widely adopted in major urban centers globally. In particular, individuals are encouraged to transition to environmentally friendly modes of transportation to support a sustainable transportation system. For this reason, the tendencies and potential of individuals to use micro-mobility vehicles are being investigated. This paper focused on university students, analyzing their preferences for using micromobility vehicles, particularly for first-mile or last-mile trips in terms of gender and travel time variables. In the study, k-Nearest Neighbors (kNN) and Logistic Regression (LR) algorithms are used in machine learning approach and they were compared. A face-to-face survey was conducted with 150 students randomly to measure the potential use of micromobility vehicles among university students. As a result, LR model is better than kNN model according to the accuracy of the models, 0,63 and 0,43 respectively. On the other hand, 51,82% of male students and 62,50% of female students participating in our study reported that they are not inclined to prefer micromobility vehicles at any stage of their trips, and the main challenge for the potential users is safety.
dc.description.abstractPaylaşımlı mikro-mobilite hizmetleri, dünya genelinde özellikle büyük şehirlerde hızla benimsenmiştir. Son zamanlarda, bireylerin sürdürülebilir bir ulaşım sistemini desteklemek amacıyla çevre dostu ulaşım modlarına geçiş yapmaları teşvik edilmektedir. Bu nedenle, literatürde, yol kullanıcılarının mikro-mobilite araçlarını kullanma eğilimleri ve potansiyelleri araştırılmaktadır. Bu çalışma, üniversite öğrencilerini hedef alarak, cinsiyet ve yolculuk süresi değişkenleri açısından ilk ve son kilometre (ilk ve son adım) yolculukları için mikro-mobilite araçlarını kullanma eğilimlerini analiz etmektedir. Çalışmada, makine öğrenmesi yaklaşımıyla k-En Yakın Komşu (kNN) ve Lojistik Regresyon (LR) algoritmaları kullanılmış ve karşılaştırılmıştır. Üniversite öğrencileri arasında mikro-mobilite araçlarının potansiyel kullanımını ölçmek amacıyla 150 öğrenciyle yüz yüze anket yapılmıştır. Sonuç olarak, LR modelinin doğruluk açısından kNN modelinden (sırasıyla 0,63 ve 0,43) daha iyi olduğu görülmüştür. Öte yandan, çalışmamıza katılan erkek öğrencilerin %51,82'si ve kadın öğrencilerin %62,50'si, yolculuklarının herhangi bir aşamasında mikro-mobilite araçlarını tercih etme eğiliminde olmadıklarını belirtmiş, potansiyel kullanıcılar için ana zorluğun “güvenlik” kriteri olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
dc.identifier.citationErgin, M. E. (2024). A Comparative Analysis of The Factors Influencing University Students' Micromobility Preferences Using K-Nearest Neighbors and Logistic Regression Models. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 23(46), 488-503.
dc.identifier.doi10.55071/ticaretfbd.1544658
dc.identifier.endpage503
dc.identifier.issn2587-165X
dc.identifier.issue46
dc.identifier.startpage488
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11467/9439
dc.identifier.volume23
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isoen
dc.publisherİstanbul Ticaret Üniversitesi
dc.relation.ispartofİstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectGender
dc.subjectK-Nearest Neighbors
dc.subjectLogistic Regression
dc.subjectMachine Learning
dc.subjectMicro-Mobility
dc.subjectCinsiyet
dc.subjectK-En Yakın Komşu
dc.subjectLojistik Regresyon
dc.subjectMakine Öğrenmesi
dc.subjectMikro-Mobilite
dc.titleA comparative analysis of the factors influencing university students' micromobility preferences using k-Nearest neighbors and logistic regression models
dc.title.alternativeK- En yakın komşular ve lojistik regresyon modelleri kullanılarak üniversite öğrencilerinin mikro-mobilite tercihlerini etkileyen faktörlerin karşılaştırmalı analizi
dc.typeArticle

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
10.55071-ticaretfbd.1544658-4195392.pdf
Boyut:
788.37 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.17 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama: