城市移动出行用户的聚类类型学及其对自动驾驶公交车接受度的影响：来自一项大规模在线调查的证据

《Proceedings of the Design Society》：Cluster typologies of urban mobility users and their implications for the acceptance of autonomous buses: evidence from a large-scale online survey

　　

本文针对慕尼黑大都市区缺乏实证基础的自动驾驶公交车接受度用户类型学这一问题，通过一项大规模在线调查以及基于移动偏好和主观期望效用（Subjective Expected Utility, SEU）的聚类方法展开研究。研究结果识别出五个具有不同接受度水平的独特用户聚类，表明自动驾驶公交车的成功采用需要量身定制的沟通策略、服务设计和整合策略。

研究背景：随着城市移动出行系统向自动化转型，公众接受度成为政策制定者和运营商面临的核心挑战。仅有技术就绪度并不能确保社会融合，长期成功取决于技术能力与用户期望的匹配。在德国，自动驾驶公交车试点项目（如HEAT、KIRA、MINGA）正在快速扩展，但公众接受度仍呈现异质性。现有关于自动驾驶公共交通的研究常聚焦于总体态度或单一决定因素（如信任、感知风险或技术就绪度），忽略了价值系统和基于生活方式的移动偏好的潜在异质性。关键空白在于缺乏将行为偏好（如速度、成本、舒适度、环保意识）与自动驾驶公交车使用意愿联系起来的实证用户类型学。若无此类类型学，政策建议可能流于泛泛且无效。因此，研究人员旨在通过基于行为和态度维度的系统细分，解释谁最有可能采用自动驾驶公共交通以及在何种条件下采用。

研究内容与结论概述：研究人员对慕尼黑大都市区的移动出行用户进行了调查，结合主观期望效用（SEU）建模和聚类分析，识别出五个用户类型：风险规避环保主义者（Risk-averse environmentalists）、实用主义者（Pragmatists）、冷漠温和派（Indifferent moderates）、舒适导向驾车者（Comfort-oriented car users）以及成本与环境意识用户（Cost- and environmentally conscious users）。这些聚类代表了从生态理性到绩效理性的不同动机结构，解释了人们对自动驾驶公交车态度的差异。其中两个聚类表现出较高的接受度，一个聚类态度中立但可转化，两个聚类表现出结构性抵触。研究表明，自动驾驶公交车的成功部署依赖于适应性治理、灵活的服务模式和针对不同用户心理的差异化沟通。该论文发表在《Proceedings of the Design Society》，其研究成果为将自动化从技术创新转化为社会合法的可持续城市交通模式提供了理论基础。

关键技术方法：研究人员采用定量、探索性和横断面的研究设计。数据来源于2024年8月至12月进行的一项大规模在线调查，最终有效样本为1540名受访者，主要来自巴伐利亚州及其他德国地区。测量工具包括六个核心移动属性（速度、成本效率、环境友好性、舒适度、安全性和可靠性）的重要性评分（U值），以及各交通方式（私家车、公共交通、自行车、自动驾驶公交车）在这些属性上的表现概率（p值）。通过计算SEU分数（SEU = Σ U_j× p_ij）评估每种交通方式的主观期望效用。聚类分析采用单联动法识别异常值，通过Ward法生成2至9个聚类方案，并利用K-means法进行分区和验证，最终选择五聚类解决方案。

研究结果：

1. 4.
   结果
   最终分析得出五聚类解决方案，清晰呈现了受访者异质性的移动偏好。各聚类规模占样本的12%至30%。

Cluster 1 – Risk-averse environmentalists (26%)

该聚类强调环境保护， consciously牺牲速度和舒适度以换取可持续性（+47.2%）和安全性（+5.4%）。模态分割数据显示他们频繁使用公共交通和自行车，极少依赖私家车。该群体年龄偏大，对自动驾驶移动出行表现出高开放性，是潜在的早期采用者。

Cluster 2 – Pragmatists (17%)

该聚类高度重视效率和快速、廉价、安全的交通，但不关心环境友好性。他们以汽车为中心，常因技术可靠性和失去控制感而对自动化持怀疑态度。社会人口学上多为30-50岁男性全职员工，通勤时间长，其移动模式反映绩效驱动逻辑。

Cluster 3 – Indifferent moderates (30%)

这是最大聚类，对所有属性的偏好接近样本均值，仅速度和舒适度有小幅偏离。缺乏强烈偏好极化表明其具有适应性移动风格，属于“潜在采用者群体”，若自动驾驶服务变得可见且社会化，则可能改变行为。

Cluster 4 – Comfort-oriented car users (12%)

该聚类虽小但特征明显，优先考虑速度和舒适度，忽视环境和成本。超过37%的人以私家车为主要交通方式，替代交通方式的心理可用性低。感知服务质量是其采用的关键杠杆。

Cluster 5 – Cost- and environmentally conscious users (15%)

该聚类在速度和成本效率上评分较高，但舒适度和安全性权重较低，同时高度重视环境友好性（+17.0%），与聚类2形成鲜明对比。该群体多使用自行车，教育水平高，将亲环境和成本敏感动机相结合，认为自动化可有效减少拥堵和排放。

4.1. Comparative analysis of modal utility

对各交通方式SEU分数的方差分析显示聚类间存在显著差异：聚类1和5赋予集体和可持续方式较高SEU，而赋予汽车较低SEU；聚类2和4则保持对个人机动化交通的强烈依恋；聚类3处于中间立场。这表明不同用户群对交通方式的效用评价存在系统性分化。

4.2. Implications for autonomous public transport

针对每个聚类提出了具体策略：聚类1应强调生态效益和安全保障，并通过示范项目作为可持续创新大使；聚类2需要功能性激励（如速度、准点率）和专用车道或票价补贴，并整合到通勤路线中；聚类3的采用取决于社会扩散和习惯化，沟通应聚焦可靠性、正常性和便利性；聚类4只有在自动驾驶公交车提供高端服务质量（如按需班车、行政级舒适功能）时才可能采用；聚类5应强调可负担性、能源效率和环境影响降低，并将其整合进现有公共交通服务。

4.3. Synthesis

聚类分析证明移动行为和自动驾驶公共交通接受度是多因果现象，受规范和工具性价值取向共同影响。采用格局呈分段状：两个聚类表现出高准备度，一个聚类中立但可通过针对性曝光转化，两个聚类表现出结构性抗拒，需要服务性能和形象上的战略干预。

讨论总结：研究人员指出，五聚类类型学提供了移动偏好异质性和价值驱动的证据。生态理性和绩效理性用户类型的并存揭示了当代社会移动行为的双重逻辑。聚类1和5对应早期采用者，聚类2和4代表后期多数或落后者，聚类3占据关键的中间位置。价值观作为中介变量，价值-行为一致性预测了对自动驾驶公交车的开放度，而价值-行为失调则解释了为何仅靠环境信息宣传难以改变行为。讨论还强调了接受度的三个心理机制：工具性评价（主导聚类2和4）、情感联想（与聚类3和4相关）和规范认同（聚类1和5）。在方法学上，研究人员承认横截面设计捕捉的是陈述偏好而非实际行为，在线样本可能过度代表数字素养人群，聚类轮廓系数中等表明用户画像存在部分重叠。未来研究应采用混合方法三角验证。

研究结论部分翻译：本研究调查了慕尼黑大都市区内不同群体在移动偏好和对自动驾驶公共交通潜在接受度方面的差异。通过结合SEU建模和聚类分析，识别出五种用户类型：环保主义者、实用主义者、冷漠温和派、舒适导向用户以及成本和环境意识用户。这些聚类代表了不同的动机结构——从生态理性到绩效理性取向——解释了针对自动驾驶公交车态度的分歧。聚类1和5是由可持续性和经济性驱动的潜在早期采用者。聚类2和4表现出根植于自主性、舒适度和控制需求的抗拒。聚类3占据中立的中间地带，可能在社会规范化发生后跟随。研究结果通过整合心理图像聚类和基于效用的建模扩展了行为交通细分，证明自动化的接受度由价值系统和工具性评价共同塑造。对于政策和规划而言，这意味着统一的沟通和服务策略将会失败。相反，系统设计和推广必须反映动机多样性：对于可持续性驱动的用户必须强调生态和社会效益，对于效率和舒适导向的用户必须突出性能、可靠性和便利性，而对于中立用户则必须加强社会可见性和信任以将其转化为定期乘客。试点项目应包含来自所有聚类的参与者，以确保反馈的代表性和系统设计的公平性。虽然本研究提供了移动类型学的稳健快照，但它捕捉的是陈述意图而非观察行为，且可能过度代表数字参与的参与者。最终，自动驾驶公交车的整合不仅取决于技术可行性，还取决于人类一致性：即这些系统在多大程度上与人们的价值、期望和日常移动文化产生共鸣。认识到这种多样性是将自动化从技术创新转变为社会接受且可持续的城市交通模式的关键。