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J-GLOBAL ID：202002244307274053   整理番号：20A0627004

電気バイカの赤色光走行挙動の理解:計画行動対プロトタイプ意志モデルの理論の予測的有用性【JST・京大機械翻訳】

Understanding Electric Bikers’ Red-Light Running Behavior: Predictive Utility of Theory of Planned Behavior vs Prototype Willingness Model

著者 (6件)： Tang Tianpei ( Business School, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China) ,  Tang Tianpei ( School of Transportation and Civil Engineering, Nantong University, Nantong 226019, China) ,  Tang Tianpei ( Department of Civil and Environmental Engineering, National University of Singapore, Singapore 117576,) ,  Wang Hua ( Department of Civil and Environmental Engineering, National University of Singapore, Singapore 117576,) ,  Zhou Xizhao ( Business School, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China) ,  Gong Hao ( Landmark (Shanghai) Vision Technology Co., Ltd., Shanghai 200233, China)
資料名： Journal of Advanced Transportation  (Journal of Advanced Transportation)
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0581A  ISSN： 0197-6729  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日まで,電気バイカーの(E-bikers)の赤色光走行(RLR)挙動は,特に高いe-bikeri船を持つ交通シナリオに対して,e-bike関連事故に対する主な寄与者の一つと見なされている。本論文では,構造方程式モデリングに基づいてEバイカーのRLR挙動を理解することを目的とした。具体的には,計画された挙動(TPB)の理論,プロトタイプ意思モデル(PWM),およびそれらの複合形式,TPB-PWMモデルの予測効用を用いて,E-bikerのRLR挙動を解析し,比較分析を行った。3つのモデリング手法の分析は,2つのオンラインアンケートから収集された調査データに基づいている。そこでは,1035以上の参加者が完了したアンケートを受ける。本論文の主な知見は以下の通りである。(i)PWMとTPB-PWMモデルの両方は,TPBモデルよりもE-bikerのRLR挙動の特性化においてより良く機能することができた。前者の2つのモデルは,EバイカーのRLR挙動における分散の80%以上(それぞれ81.3%と81.4%)を説明し,それはTPBモデル(74.3%だけ)のものより著しく高い。(ii)RLR意思はRLR意図よりRLR行動に影響することに寄与し,このような行動は合理的なものよりもむしろ社会的反応性意思決定により支配されることを明らかにした。(iii)調査された心理学的要因の中で,姿勢,知覚された行動制御,過去の行動,プロトタイプ知覚(嗜好性と類似性),RLR意図,およびRLR意欲は,E-bikerのRLR行動の重要な予測因子であった。これらの知見は,同定された心理学的因子の影響を考慮することにより,より効果的な行動変化介入の設計を支援する。Copyright 2020 Tianpei Tang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 走行 ,  プロトタイプ ,  類似性 ,  嗜好性 ,  意思決定 ,  キャラクタリゼーション ,  *赤色光 ,  船舶 ,  アンケート
準シソーラス用語： 行動変化 ,  予測因子 ,  行動制御 ,  オンライン ,  比較分析 ,  構造方程式モデリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 交通調査  (TB01031B) ,  運転者  (TB01040V)

引用文献 (58件)：

• S. Papoutsi, L. Martinolli, C. T. Braun, A. K. Exadaktylos, "E-bike injuries: experience from an urban emergency department-a retrospective study from Switzerland," Emergency Medicine International, vol. 2014, pp. 5, 2014.
• A. Fyhri, O. Johansson, T. Bjørnskau, "Gender differences in accident risk with e-bikes-survey data from Norway," Accident Analysis & Prevention, vol. 132, 2019.
• P. Schepers, K. K. Wolt, E. Fishman, "The safety of E-bikes in The Netherlands," 2018, International Transport Forum Discussion Papers.
• D. Zuev, D. Tyfield, J. Urry, "Where is the politics? E-bike mobility in urban China and civilizational government," Environmental Innovation and Societal Transitions, vol. 30, pp. 19-32, 2019.
• J. P. Schepers, E. Fishman, P. Den Hertog, K. K. Wolt, A. L. Schwab, "The safety of electrically assisted bicycles compared to classic bicycles," Accident Analysis & Prevention, vol. 73, pp. 174-180, 2014.

タイトルに関連する用語 (11件)： 赤色光 ,  挙動 ,  理解 ,  計画 ,  行動 ,  プロトタイプ ,  意志 ,  モデル ,  理論 ,  予測 ,  有用性