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Análise da substituição do transporte público pelo serviço de ridesourcing durante a pandemia da COVID-19 no Brasil

Costa, Carolina Silva

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola de Engenharia de São Carlos 2022-07-12

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  • Title:
    Análise da substituição do transporte público pelo serviço de ridesourcing durante a pandemia da COVID-19 no Brasil
  • Author: Costa, Carolina Silva
  • Supervisor: Pitombo, Cira Souza
  • Subjects: Ride-Hailing; Transporte Público; Comportamento Relativo À Mobilidade Urbana; Design Eficiente Bayesiano; Modelo De Escolha Discreta; Pandemia; Pesquisa De Preferência Declarada; Stated Preference Survey; Ride-Hailing; Public Transport; Pandemic; Discrete Choice Model; Bayesian Efficient Design; Travel Behavior
  • Notes: Dissertação (Mestrado)
  • Description: Os serviços de transporte sob demanda, por aplicativo de smartphone, como ridesourcing, vêm impactando o sistema de transportes e comportamento dos usuários. Quando ocorre a substituição do Transporte Público (TP) este impacto geralmente é negativo. Além disso, o contexto de pandemia da COVID-19 alterou a mobilidade urbana devido ao medo de contágio e às medidas restritivas de isolamento social. Dessa forma, esta pesquisa visa identificar as principais mudanças de comportamento relativo à escolha modal que ocorreram com a pandemia no Brasil, com foco na análise da substituição do TP pelo ridesourcing neste período. Para tanto, elaborou-se uma pesquisa de Preferência Revelada (PR) e Preferência Declarada (PD). O Projeto Experimental foi feito pelo método do Design Eficiente Bayesiano. Assim, realizou-se coleta de dados online em diversas cidades de todas as regiões do Brasil. Inicialmente, foi feita análise comparativa do comportamento relativo à mobilidade urbana de antes e durante a pandemia utilizando os dados de PR coletados em cada período. Realizou-se testes de hipótese, análise exploratória através do algoritmo Classification And Regression Tree (CART) e análise confirmatória pelos modelos Logit Multinomial e Logit Misto. Em seguida, fez-se modelagem da substituição do TP pelo ridesourcing utilizando dados da pesquisa de PR e PD de usuários de TP, obtidos no contexto de pandemia. Os fatores mais importantes para a escolha do TP e do ridesourcing, obtidos nas análises foram: tempo de viagem, preço da viagem, frequência de atendimento, confiabilidade de horários, segurança pessoal e o conforto do TP. A partir destes resultados, foi possível propor políticas públicas para mitigar os efeitos negativos da substituição do TP pelo ridesourcing para guiar operadores de transportes e governantes na implementação de um sistema de transportes mais democrático, sustentável e seguro no período pós-pandêmico.
  • DOI: 10.11606/D.18.2022.tde-11102022-145205
  • Publisher: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola de Engenharia de São Carlos
  • Creation Date: 2022-07-12
  • Format: Adobe PDF
  • Language: Portuguese
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