Analyser l'économie de partage des trajets d'Uber

Uber est une application populaire de covoiturage qui met en relation des personnes ayant besoin d'un trajet (ou passagers) avec des conducteurs prêts à le fournir en utilisant leur véhicule personnel. Malgré sa popularité croissante, il existe peu d'études examinant des données Uber à grande échelle, ou en général les facteurs influençant la participation des utilisateurs à l'économie de partage. Nous abordons cette lacune à travers une étude du marché d'Uber qui analyse des données à grande échelle couvrant 59 millions de trajets sur une période de 7 mois. Les données ont été extraites des reçus par e-mail envoyés par Uber collectés sur les serveurs de Yahoo, ce qui nous permet d'examiner le rôle de la démographie (par exemple, l'âge et le sexe) sur la participation à l'économie de partage. De plus, nous évaluons l'impact de la tarification dynamique (c'est-à-dire la tarification de pointe) et des revenus sur le comportement des passagers et des conducteurs. Nous constatons que la tarification de pointe ne biaise pas l'utilisation d'Uber en faveur des passagers à revenus plus élevés. De plus, nous montrons que des correspondances plus homophiles (par exemple, des passagers avec des conducteurs d'un âge similaire) peuvent aboutir à de meilleures évaluations pour les conducteurs. Enfin, nous nous concentrons sur les facteurs qui affectent la rétention et utilisons des informations provenant de trajets antérieurs pour prédire avec précision quels passagers ou conducteurs deviendront des utilisateurs actifs d'Uber.