CabApp: Taksi Yolculuğunuzu Doğru Tasarlayın

Öz

Toplu ulaşım, yolculuk süresi ve ücreti gibi sağladığı avantajlar bakımından sık tercih edilen bir seçenektir. Ayrıca alternatiflerinin aksine daha iyi konfor ve daha düşük Covid-19 bulaşma riski sunar. Diğer taraftan, Türkiye’de taksi yolculuğu için elektronik servislerin yaygınlaşmasıyla birlikte taksi yolculuğu ile ilgili sorunların çeşitliliği ve miktarı artmaktadır. Bu sorunlar dikkate alındığında yolcuların yolculuk sonuçlarının ve yolculuk sonuçlarına ilişkin beklentilerin iki uç noktada sonlanabileceği düşünülebilir. Bu çalışmada, yolcuların yolculuklarını yolculuk öncesinde planlamaları için bir mobil uygulama yazılımı tasarlanmış ve geliştirilmiştir. Uygulama bir dizi dur-kalk konumuyla birlikte (yani başlangıç konumu ve varış noktası arasındaki ara düğümler) alternatif rotaları ve ilgili rotaların yolculuk göstergelerini (ücret, mesafe, süre) hesaplayabilir ve kullanıcıların bunları etkin bir şekilde görüntülemesine olanak tanır. Gerçek yolculuk ücretine çok yakın ve doğru bir tahmin hesaplayabilmek için uygulama, Google’ın Directions API’si tarafından sağlanan verilere dayalı olarak mevcut trafik akışına ve trafik yoğunluğuna bağlı olarak her rota için tahmini bir bekleme süresi hesaplar. Bu sayede, kullanıcılar toplam yolculuk süresi ve ücreti için gerçek yolculuk değerlerine yakın değerler elde edebilir. Bu çalışma, Jenerik Taksi Yolcuğu Modeli’nin sadece birinci aşamasını uygulayarak yolculuk beklenti ve sonuçlarının uyumsuzluğundan kaynaklı taksi yolculuğu şikayetlerini azaltmayı hedeflemektedir.

Anahtar Kelimeler

• Akıllı Ulaşım Sistemleri
• Yolculuk Planlama
• Taksi Şikayetleri
• Konuma dayalı hizmetler
• taksi

CabApp: Design Your Journey Correctly

Abstract

Public transportation is an option preferred frequently in terms of benefits such as fare and duration of journey. It also offers better comfort and lower risk of contagion, in contrast to alternatives. On the other hand, variety and amount of issues with cab journey is on the rise with widespread use of novel electronic services for taxi journey services in Turkey. Taking these issues into account, it can be considered that expectations of passengers for a journey and journey results might end up on two extremes. In this study, a mobile application software has been designed and implemented for passengers to plan their journeys prior to journey. The application is capable of computing alternative routes with a number of stop-and-go locations (i.e., intermediate nodes between starting location and destination) and related journey indicators (fare, distance, duration) and allows users to display them effectively. To be able to compute a very close and accurate estimate to actual journey fare, the application computes an estimated waiting time for each route depending on data provided by Google’s Directions API such as current traffic flow and average journey time on a route. Thereby, users can grasp a close estimate of total journey time and fare of a route. The application implements the first phase of Generic Taxi Journey Model and therefore aims to reduce cab journey issues due to differences between passengers’ journey expectations and results of journey.

Keywords

• Intelligent Transportation Systems
• Journey Planning
• Taxi Complaints
• Location based services
• taxi

References

1. İstanbul Toplu Taşıma Araçları verileri. (2021, Ocak 8). Taşımacılar.com: https://www.tasimacilar.com/yerel/istanbul-toplu-tasima-araclari-verileri-20725h adresinden alındı
2. İstanbul’da Toplu Taşıma İstatiskileri. (2021, Ocak 8). İETT: https://www.iett.istanbul/tr/main/pages/istanbulda-toplu-ulasim/95 adresinden alındı
3. İstanbul Nüfusu. (2021, Ocak 8). Nufusu.com: https://www.nufusu.com/il/istanbul-nufusu adresinden alındı
4. Beyaz Masa Taksi Şikayetleri. (2021, Ocak 8). NTV: https://www.ntv.com.tr/turkiye/beyaz-masaya-gunde-490-taksi-sikayeti-geliyor-yolcu-secme-ters-cevap-verme-bo,cjuct8Dj70C5OhmduujKWQ adresinden alındı
5. Yılmaz Kemal Yüce, Ali Çoban, Şerif İnanır, Yalçın İşler. Taksi Yolculuğu İçin Geliştirilmiş Mobil Uygulamalarda Süreç Modelleri: Yolcu Hakimiyeti Açısından Eksikler ve Yeni Bir Model Önerisi, Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi (Kabul edildi)
6. Google Play Arama 1. (2021, Ocak 8). Google Play: https://play.google.com/store/search?q=Taxi%20Fare%2BTaxi%20Calculator-game&c=apps adresinden alındı
7. Google Play Arama 2. (2021, Ocak 8). Google Play: https://play.google.com/store/search?q=Taksi%20Fiyat%20Hesaplama%2C%20Taksimetre%20Fiyat%20Hesaplama%20-game&c=apps adresinden alındı
8. Taxi- Calculator. (2021, Ocak 8). Google Play: https://play.google.com/store/apps/details?id=de.taxirechner adresinden alındı

9. Taxi Fare. (2021, Ocak 8). Google Play: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.taxifare adresinden alındı
10. Taxi Fare Calculator. (2021, Ocak 8). Google Play: https://play.google.com/store/apps/details?id=taxifare.japantaxi.co.jp adresinden alındı
11. Thai-Taxi Fare Calculator. (2021, Ocak 8). Google Play: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.bangkokhasyou.thaitaxicalculator adresinden alındı
12. istTaksi - Taksimetre. (2021, Ocak 8). Google Play: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.tildadev.taksimetre adresinden alındı
13. Traffic Layer. (2021, Ocak 8). Google Maps Platform: https://developers.google.com/maps/documentation/javascript/examples/layer-traffic adresinden alındı
14. Google Maps Help. (2021, Ocak 8). Google Maps Help: https://support.google.com/maps/answer/3092439?hl=en&visit_id=637431440426607777-3822680287&rd=1 adresinden alındı
15. Liu, K., Chen, S. S., & Smith, M. J. (2009). U.S. Patent No. 12/272,466. https://patents.google.com/patent/US20090287405A1/en adresinden alındı
16. Pokorný, P. (2017, August). Determining Traffic Levels in Cities Using Google Maps. In 2017 Fourth International Conference on Mathematics and Computers in Sciences and in Industry (MCSI), (s. 144-147).
17. In Google Maps, what do the different colors like orange, red, and blue signify in a particular recommended route? (2021, Ocak 8). Quora: https://www.quora.com/In-Google-Maps-what-do-the-different-colors-like-orange-red-and-blue-signify-in-a-particular-recommended-route adresinden alındı
18. Fan, R. C., Yang, X., & Fay, J. D. (2003). U.S Patent No. 6,594,576. https://patents.google.com/patent/US6594576B2/en adresinden alındı
19. Joseph, J. (2007). U.S. Patent No. 7,197,320. https://patents.google.com/patent/US7197320B2/en adresinden alındı
20. Jain, R., Goel, S., & Neverov , G. (2014). U.S. Patent No. 8,880,323. https://patents.google.com/patent/US20100286899A1/en?oq=+Google+Patent+Application+US+2010%2f0286899+A1 adresinden alındı
21. How Does Google Maps Predict Traffic. (2021, Ocak 8). howstuffworks: https://electronics.howstuffworks.com/how-does-google-maps-predict-traffic.htm adresinden alındı
22. Rezzouqi, H., Gryech, I., Sbihi, N., Ghogho, M., & Benbrahim , H. (2018, September). Analyzing the Accuracy of Historical Average for Urban Traffic Forecasting Using Google Maps. In Proceedings of SAI Intelligent Systems Conference (s. 1145-1156). Springer, Cham.
23. Structured analysis and design technique. (2021, Temmuz 5). wikipedia.org: https://en.wikipedia.org/wiki/Structured_analysis_and_design_technique adresinden alındı
24. Taksimetre Nasıl Çalışır? (2021, Ocak 8). Otorapor: https://otorapor.com/taksimetre-nasil-calisir#:~:text=Taksimetreler%20genel%20hatlarıyla%20zaman%2Fmesafe,ya%20da%20daha%20fazla%20ödeyebilirsiniz adresinden alındı
25. Teknik Dosyalar. (2021, Ocak 8). Tetaş Elektronik: http://www.tetaselectronic.com/Images/Uploads/Files/2403090602_1453_TEKN_K_DOSYA_STANDARTLAR_VE.DOC adresinden alındı
26. Osswald, S., Brueckel, N., Brickwedde, C., Lienkamp, M., & Schoell, M. (2014, September). Taxi Checker: A Mobile Application for Real-Time Taxi Fare Analysis. In Adjunct Proceedings of the 6th International Conference on Automotive User Interfaces and Interactive Vehicular Applications (pp. 1-6).
27. Noulas, A., Salnikov, V., Hristova, D., Mascolo, C., & Lambiotte, R. (2018, October). Developing and deploying a taxi price comparison mobile app in the wild: Insights and challenges. In 2018 IEEE 5th International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA) (pp. 424-433). IEEE.
28. Li, Y., Xia, T., & Duan, H. (2014). The impact on taxi industry of taxi-calling mobile apps in shanghai (No. 14-3867).
29. Akbulaev, N. (2020). The impact of the taxi service mobile applications on the financial condition of taxi companies. International Journal of Scientific and Technology Research, 9(2), 2144-2150.
30. Google Maps API. (2021, Kasım 24). Google Maps Platform: https://developers.google.com/maps adresinden alındı
31. Google Geocoding API. (2021, Kasım 24). Google Maps Platform: https://developers.google.com/maps/documentation/geocoding/overview adresinden alındı
32. Google Directions API. (2021, Kasım 24). Google Maps Platform: https://developers.google.com/maps/documentation/directions/overview adresinden alındı
33. Google Places API. (2021, Kasım 24). Google Maps Platform: https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/overview adresinden alındı
34. Google Places Autocomplete API. (2021, Kasım 24). Google Maps Platform: https://developers.google.com/maps/documentation/javascript/places-autocomplete adresinden alındı
35. SQLite. (2021, Kasım 24). Sqlite: https://www.sqlite.org/index.html adresinden alındı
36. Sajid, A., Ayid, A. M., Majed, A. D., & Faisal, A. M. (2018). Taxi services in saudi arabia through mobile apps: An empirical investigation. Research Journal of Finance an d Accounting, 9, 95-104.