Understanding bike trip patterns leveraging bike sharing system open data

International audienceBike sharing systems are booming globally as a green and flexible transportationmode, but the flexibility also brings difficulties in keeping the bike stations balanced with enough bikes and docks. Understanding the spatio-temporal bike trip patterns in a bike sharing system, such as the popular trip origins and destinations during rush hours, is important for researchers to design models for bike scheduling and station management. However, due to privacy and operational concerns, bike trip data are usually not publicly available in many cities. Instead, the station feeds about real-time bike and dock number in stations are usually public, which we refer to as bike sharing system open data. In this paper, we propose an approach to infer the spatio-temporal bike trip patterns from the public station feeds. Since the number of possible trips (i.e., origin-destination station pairs) is much larger than the number of stations, we define the trip inference as an ill-posed inverse problem. To solve this problem, we identify the sparsity and locality properties of bike trip patterns, and propose a sparse and weighted regularization model to impose both properties in the solution. We evaluate our method using real-world data fromWashington, D.C. and New York City. Results show that our method can effectively infer the spatio-temporal bike trip patterns and outperform the baselines in both cities

Making bike share transit compatible

The motivation of this research is to make better use of bike share when it comes to trip integration between bike share and transit through better placement of bike share stations. In this thesis, the change in bus ridership at the stop level was analyzed to understand if this is a reasonable metric to alter the way bike share stations are sited.M.S

New approaches in statistical network data analysis

This cumulative dissertation is dedicated to the statistical analysis of network data. The general approach of combining network science with statistical methodology became very popular in recent years. An important reason for this development lies in the ability of statistical network data analysis to provide a means to model and quantify interdependencies of complex systems. A network can be comprehended as a structure consisting of nodes and edges. The nodes represent general entities that are related via the edges. Depending on the research question at hand, it is either of interest to analyze the dependence structure among the nodes or the distribution of the edges given the nodes. This thesis consists of six contributed manuscripts that are concerned with the latter. Based on statistical models, edges in different dynamic and weighted networks are investigated or reconstructed. To put the contributing articles in a general context, the thesis starts with an introductory chapter. In this introduction, central concepts and models from statistical network data analysis are explained. Besides giving an overview of the available methodology, the advantages and drawbacks of the models are given, supplemented with a discussion of potential extensions and modifications. Content-wise it is possible to divide the articles into two projects. One project is focused on the statistical analysis of international arms trade networks. Two articles are devoted to the global exchange of major conventional weapons with a focus on the dynamic structure of the system and the volume traded. A third article explores latent patterns in the international trade system of small arms and ammunition. Additionally, the arms trade data is used in a survey paper that is concerned with dynamic network models. The second project regards the reconstruction of financial networks from their marginals and includes two articles. All contributing articles are attached in the form as published as a preprint. For publications in scientific journals, the respective sources are given. Additionally, the contributions of all authors are included. All computations were done with the statistical software R and the corresponding code is available from Github.Diese kumulative Dissertation beschäftigt sich mit der statistischen Analyse von Netzwerkdaten. Der generelle Ansatz, interdependente Systeme als Netzwerke zu konzeptualisieren um sie anschließend mit statistischer Methodik zu analysieren, hat in den vergangenen Jahren deutlich an Relevanz gewonnen. Insbesondere die Flexibilität der Methodik, zusammen mit der Möglichkeit komplexe Abhängigkeitsstrukturen zu modellieren, hat zu ihrer Popularität beigetragen. Ein Netzwerk ist ein System, das sich aus Knoten und Kanten zusammensetzt. Dabei sind die Knoten generelle Einheiten, die durch die Kanten miteinander in Verbindung gebracht werden. Je nach Forschungsfrage interessieren entweder die Abhängigkeiten zwischen den Knoten oder die Verteilung der Kanten mit gegebenen Knoten. Diese Arbeit greift mit insgesamt sechs Artikeln den zweiten Ansatz auf. Unter Zuhilfenahme von statistischen Modellen werden die Kanten in verschiedenen binären und gewichteten Netzwerken analysiert, beziehungsweise rekonstruiert. Um der Arbeit einen generellen Kontext zu geben, wird den angehängten Artikeln ein Mantelteil vorangestellt. In diesem wird auf zentrale Konzepte und Modelle der statistischen Netzwerkanalyse eingegangen. Dabei werden die Vorteile als auch die Nachteile der Modelle diskutiert und potenzielle Erweiterungen und Modifikationen beschrieben. Die in dieser Dissertation enthaltenen Artikel lassen sich grob in zwei verschiedene Projekte einordnen. In einem Projekt steht die statistische Modellierung des internationalen Waffenhandels im Fokus. Zwei Artikel untersuchen den globalen Austausch von Großwaffen (Major Conventional Weapons), dabei wird sowohl die dynamische Struktur als auch das gehandelte Waffenvolumen analysiert. Ein weiterer Artikel widmet sich den latenten Strukturen im internationalen Kleinwaffenhandel (Small Arms and Ammunition). Weiterhin werden die Waffenhandelsdaten in einem Übersichtsartikel, der sich mit dynamischen Netzwerkmodellen beschäftigt, verwendet. Das zweite Projekt befasst sich, verteilt über zwei Artikel, mit der Rekonstruktion von finanziellen Netzwerken basierend auf den Randsummen von Netzwerkmatrizen. Alle in dieser Dissertation angehängten Artikel befinden sich in der Form, in der sie als Vorabversion veröffentlicht wurden. Bei Veröffentlichungen in Fachjournalen wird die jeweilige Quelle angegeben. Zudem wird vor jedem Artikel der Beitrag des jeweiligen Autors angegeben. Sämtliche Analysen wurden mit der statistischen Software R durchgeführt. Der dazugehörige Code ist über Github verfügbar