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Mejorando la equidad en los servicios de ridesharing

Una mirada a cómo los incentivos simples mejoran la equidad en el ridesharing urbano.

― 6 minilectura


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Tabla de contenidos

Los servicios de transporte compartido se han vuelto una parte importante del transporte urbano. Permiten a los pasajeros compartir viajes con otros y pueden emparejar solicitudes de viajes con vehículos disponibles. Sin embargo, surgen problemas de equidad en estos sistemas, especialmente en relación con la desigualdad de ingresos entre los conductores y las diferencias en la calidad del servicio para los pasajeros de diferentes áreas.

Lo Básico del Transporte Compartido

El transporte compartido funciona emparejando a los pasajeros que necesitan un viaje con los conductores que pueden llevarlos. Cuando alguien pide un viaje, un sistema central revisa todos los vehículos disponibles y trata de emparejarlos con los pasajeros. Este emparejamiento se hace a menudo usando métodos matemáticos complejos para asegurar que se satisfagan la mayor cantidad posible de solicitudes, considerando varios factores, como la distancia y el tiempo.

El Problema de la Equidad

Aunque muchos sistemas actuales buscan ser eficientes, pueden, sin querer, crear situaciones injustas. Por ejemplo, los conductores que trabajan en áreas ocupadas pueden ganar más que aquellos en lugares más tranquilos, lo que lleva a la desigualdad de ingresos. De igual manera, los pasajeros en áreas de alta demanda podrían recibir un servicio más rápido en comparación con aquellos en regiones menos populares, lo que resulta en una disparidad en la calidad del servicio.

Enfoques Actuales

Muchos sistemas de transporte compartido usan algoritmos complicados para intentar abordar estos problemas. Algunos métodos se enfocan en maximizar la eficiencia del servicio, lo que puede afectar la equidad de forma involuntaria. Otros enfoques consideran la equidad, pero a menudo requieren un entrenamiento extenso del sistema o solo consideran un lado del problema, enfocándose ya sea en la equidad del pasajero o en la del conductor, pero no en ambos al mismo tiempo.

Solución Propuesta: Incentivos Simples

Para abordar estos problemas de equidad, se ha propuesto un nuevo enfoque llamado Incentivos Simples (IS). Este método tiene como objetivo mejorar la equidad en los sistemas de transporte compartido sin sacrificar la eficiencia. IS funciona ofreciendo incentivos basados en cuán desfavorecido puede estar un grupo, ya sea un grupo de pasajeros o de conductores. Esto significa que aquellos que históricamente han recibido menos servicio o ingresos más bajos pueden tener una mejor oportunidad de conseguir un viaje o ganar más, mientras el sistema sigue funcionando de manera eficiente.

Métricas de Equidad

El enfoque IS utiliza medidas específicas para evaluar la equidad. Para los pasajeros, observa la tasa de servicio, o con qué frecuencia los pasajeros de diferentes áreas reciben viajes. Para los conductores, examina los niveles de ingresos y busca igualar las Ganancias entre ellos. El objetivo es crear un sistema en el que ambos grupos sientan que son tratados de manera justa, sin importar su origen o las ubicaciones que sirven.

Implementación de Incentivos Simples

El método IS integra incentivos directamente en el algoritmo de emparejamiento. Por ejemplo, cuando un pasajero pide un viaje, el sistema evaluará las tasas de servicio históricas de su área. Si un área ha recibido menos servicio en el pasado, el sistema lo considerará al emparejar los viajes. Lo mismo aplica para los conductores; si un conductor ha ganado menos ingresos históricamente, se le dará prioridad en el proceso de emparejamiento.

Pruebas de Incentivos Simples

Para evaluar qué tan bien funciona este nuevo enfoque, se realizaron pruebas extensivas usando datos de la vida real de los servicios de transporte compartido. Estas pruebas involucraron observar cuán bien se desempeñó el marco IS cuando se aplicó a varios algoritmos de transporte compartido. Se rastrearon indicadores clave de rendimiento, como el número de viajes emparejados exitosamente y las ganancias generales de los conductores, para evaluar el impacto de los Incentivos Simples.

Resultados de los Experimentos

Los resultados mostraron que usar Incentivos Simples llevó a mejoras en la equidad tanto para pasajeros como para conductores. Los experimentos indicaron que los pasajeros de áreas menos favorecidas recibieron más viajes, mientras que los conductores con menores ingresos vieron aumentar sus ganancias. Lo importante es que estas mejoras en la equidad no comprometieron la eficiencia general del servicio, que se mantuvo alta.

Importancia de la Equidad en el Transporte Compartido

Asegurar la equidad en el transporte compartido es crucial por varias razones. No solo ayuda a crear un sistema más equitativo para todos los usuarios, sino que también fomenta la participación diversa de conductores y pasajeros. Un sistema de transporte compartido justo puede aumentar la confianza entre los usuarios y promover un ecosistema de transporte más saludable en general.

Abordando las Desigualdades Geográficas

Muchos servicios de transporte compartido favorecen inadvertidamente ciertas áreas geográficas sobre otras. Al enfocarse en estas disparidades, el método IS trabaja para nivelar el campo de juego. Por ejemplo, los vecindarios que típicamente ven menos solicitudes pueden comenzar a recibir más viajes, ayudando así a abordar desigualdades históricas en la prestación de servicios.

Combinando Enfoques de Equidad

Una de las fortalezas del marco de Incentivos Simples es su flexibilidad. Puede combinarse con varios algoritmos existentes, lo que significa que las empresas de transporte compartido no tienen que renovar completamente sus sistemas para implementar medidas de equidad. En cambio, pueden mejorar sus métodos actuales con IS para crear un proceso más justo.

Implementación en Línea

Otra ventaja del enfoque IS es que puede implementarse en línea, permitiendo ajustes en tiempo real basados en datos en curso. Esta adaptabilidad significa que los operadores de transporte compartido pueden ajustar el equilibrio entre equidad y eficiencia a medida que cambian las condiciones, como durante las horas pico o en respuesta a comentarios de los usuarios.

Direcciones Futuras

A medida que el transporte compartido sigue creciendo, también lo hace la necesidad de equidad. La investigación futura podría ampliar el marco de Incentivos Simples para explorar métricas de equidad adicionales, incorporar datos demográficos más detallados y desarrollar algoritmos aún más sofisticados para asegurar que todos los usuarios sean tratados de manera equitativa.

Consideraciones Éticas

Es esencial tener en cuenta consideraciones éticas al desplegar sistemas de transporte compartido. Hay un potencial para que estos sistemas afecten los ingresos de los conductores y la satisfacción de los pasajeros. Asegurar la equidad en estos sistemas no es solo un desafío técnico, sino también un imperativo moral para evitar perpetuar desigualdades existentes.

Conclusión

En resumen, los servicios de transporte compartido necesitan asegurar tanto la eficiencia como la equidad en sus operaciones. El enfoque de Incentivos Simples ofrece una forma prometedora de mejorar la equidad para pasajeros y conductores, haciendo que el sistema sea más equitativo. Al implementar este método, el transporte compartido puede avanzar hacia un futuro más justo e inclusivo, beneficiando a todos los usuarios involucrados.

Fuente original

Título: Using Simple Incentives to Improve Two-Sided Fairness in Ridesharing Systems

Resumen: State-of-the-art order dispatching algorithms for ridesharing batch passenger requests and allocate them to a fleet of vehicles in a centralized manner, optimizing over the estimated values of each passenger-vehicle matching using integer linear programming (ILP). Using good estimates of future values, such ILP-based approaches are able to significantly increase the service rates (percentage of requests served) for a fixed fleet of vehicles. However, such approaches that focus solely on maximizing efficiency can lead to disparities for both drivers (e.g., income inequality) and passengers (e.g., inequality of service for different groups). Existing approaches that consider fairness only do it for naive assignment policies, require extensive training, or look at only single-sided fairness. We propose a simple incentive-based fairness scheme that can be implemented online as a part of this ILP formulation that allows us to improve fairness over a variety of fairness metrics. Deriving from a lens of variance minimization, we describe how these fairness incentives can be formulated for two distinct use cases for passenger groups and driver fairness. We show that under mild conditions, our approach can guarantee an improvement in the chosen metric for the worst-off individual. We also show empirically that our Simple Incentives approach significantly outperforms prior art, despite requiring no retraining; indeed, it often leads to a large improvement over the state-of-the-art fairness-aware approach in both overall service rate and fairness.

Autores: Ashwin Kumar, Yevgeniy Vorobeychik, William Yeoh

Última actualización: 2023-03-24 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2303.14332

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.14332

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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