Навигатор для таксиста какой лучше: Лучший GPS-навигатор для таксиста

Скриншоты с маршрутов A и B (A) и аэрофотоснимок Virtual Silcton, которые участники никогда не видели (B). Здания были обозначены синими драгоценными камнями, которые парили вдоль пути и названы желтыми и красными знаками. Маленькие белые кружки на карте обозначают входную дверь каждого здания, это именно то место, на которое участников просили указывать во время задания на указание.

Участники были проверены на то, насколько хорошо они запомнили направления между зданиями на каждом из основных маршрутов и между зданиями между основными маршрутами. Тестирование включало две задачи. Для выполнения задания по наведению на место участники указывали на все здания из каждого изученного здания. Участник просматривал виртуальную среду вдоль маршрута, рядом с одним из зданий, которые они изучили, и перемещал мышь, чтобы повернуть вид и установить перекрестие на одно из других зданий, затем щелкнул, чтобы записать направление.Затем название здания в верхней части экрана изменилось, и участник указал на следующее названное здание. Зависимая переменная была рассчитана как абсолютная ошибка между оценкой участника и фактическим направлением здания (если эта разница превышала 180 °, она корректировалась для измерения более короткой из двух возможных дуг). Мы рассчитали ошибку наведения отдельно для испытаний в пределах маршрута и испытаний между маршрутами отдельно. В результате было проведено 32 межмаршрутных испытания и 24 внутримаршрутных испытания.Из 24 испытаний в пределах маршрута 14 были взаимно взаимозаменяемыми (т. Е. Если какая-либо часть здания, на которую указывали, была видна из здания, из которого указывается, это засчитывается как взаимно-невидимые испытания), а 10 — нет.

Участники также выполнили задание по построению моделей, в ходе которого они просмотрели прямоугольную рамку на экране компьютера и изображения восьми зданий с высоты птичьего полета. Прокручивая здания мышью, вы видите изображение фасада здания и его название.Участников проинструктировали перетащить здания в положение в поле, которое, по их мнению, будет расположено (как если бы они создавали карту), независимо от ориентации зданий или карты. Задача построения модели оценивалась с использованием двумерного регрессионного анализа (Friedman and Kohler, 2003).

Наконец, в задании по названию здания участникам показали фотографии каждого здания и попросили назвать здание в меру своих возможностей.

2.4.7. Анкета для подведения итогов и стратегии.

Мы задали участникам два вопроса для подведения итогов: «Какая часть навигационного теста была самой сложной?» и «Были ли у вас проблемы с запоминанием названий зданий, а также позиций? Опишите стратегии, которые вы использовали, чтобы запомнить названия и расположение зданий ».

2,5. Процедура эксперимента

Участники завершили МРТ-сканирование в рамках отдельного эксперимента либо в нашей лаборатории, либо в другой лаборатории Университета Пенсильвании.Затем участники были набраны для участия в поведенческом исследовании в отдельном сеансе. В поведенческом сеансе участники сначала предоставили и задокументировали информированное согласие, затем заполнили демографические данные и измерения WRAT-4, а затем SAQ, SBSOD и MRT. Затем участники заполнили Virtual Silcton и анкету для подведения итогов.

2,6. План регистрации и анализа

Это исследование было зарегистрировано в Open Science Framework (OSF; https://osf.io/ea99d/) после завершения сбора данных для 50 участников и анализа данных для 33 участников.План анализа был создан, как описано в регистрационных документах, чтобы формально установить A) один из множества возможных способов анализа данных для решения нашей гипотезы и B) процедуру последовательного сбора данных анализа.

Мы основали наш план анализа на простейшей возможной корреляции между общим структурным объемом правого гиппокампа (Fischl et al., 2002) с общей производительностью наведения на Virtual Silcton. Этот анализ был выбран потому, что он требует наименьшей человеческой субъективности при кодировании данных и, основываясь на эмпирической литературе, что правильный гиппокамп, скорее всего, будет иметь отношение к навигации.

Мы предложили план последовательного анализа, потому что результаты 33 участников были неоднозначными (незначительная корреляция, но с небольшим размером выборки). Учитывая сложность набора участников с данными МРТ, последовательный анализ позволяет гибко определять размер выборки. Мы использовали имеющуюся литературу для создания больших и малых пороговых значений для значений p , после которых сбор данных прекращался, а результаты представлялись в отчете. Большое пороговое значение p было основано на величине эффекта между самооценкой навигационной способности и объемом гиппокампа, о котором Хао и его коллеги (2016) заявили как наименьший интересующий нас размер эффекта.Небольшое отсечение значения p было основано на использовании q <0,05 ( p <0,05 после применения поправки последовательного анализа для множественных сравнений; Lakens 2014). Мы использовали мощность = 80% и собирали партии из 20 участников, пока мы не получили значение p , которое было меньше q <0,05, или пока мы не достигли общего количества участников 90 (в этот момент у нас будет 80% шанс обнаружения эффекта, значительно превышающего наш наименьший интересующий размер эффекта).

Промежуточные результаты, представленные при регистрации на OSF, использовали наш план анализа, чтобы определить, нужно ли будет привлекать дополнительных участников. С момента первоначальной регистрации мы узнали о конвейере, который дает более точные расчленения объема гиппокампа (что мы проверили с помощью визуального исследования сегментов гиппокампа), а также обеспечивает автоматические оценки заднего и переднего объема (исследовательский вопрос, представляющий интерес). Следовательно, мы использовали этот новый метод анатомического анализа, который не был предварительно зарегистрирован.

2.7. Статистические инструменты

Все обработанные данные и код доступны в Open Science Framework (https://osf.io/ea99d/). Все рисунки, анализы и дополнительные анализы доступны в интерактивном блокноте Jupyter (https://mybinder.org/v2/gh/smweis/Silcton_MRI/master).

Если ниже не указано иное, статистика рассчитывалась с использованием пакетов scipy и numpy в Python (McKinney, 2010; Oliphant, 2006). Данные обрабатывались с помощью Pandas (McKinney, 2010) и визуализировались с помощью Matplotlib (Hunter, 2007).ANOVA с повторными измерениями рассчитывались с использованием пакета ezANOVA в R (версия 4.4) с использованием RStudio (RStudio Team 2016). Величины эффекта для тестов t- , d Коэна с поправкой на корреляции для внутривыборочных тестов, а для ANOVA — обобщенные квадраты эта (η ² _г ; Bakeman 2005).

3. Результаты

Сначала мы представляем результаты предварительно зарегистрированных анализов. Далее мы описываем несколько множественных регрессионных анализов, которые мы выполнили для сопоставления с предыдущими анализами (например,g., контролируя объем коры, возраст и пол). Затем мы представляем исследовательский анализ, используя следующую последовательность. Сначала мы сосредотачиваемся на измерениях Virtual Silcton, более широко рассматривая подразделения гиппокампа (правый и левый), прежде чем перейти к другим подкорковым областям и кортикальному объему. Наконец, мы анализируем показатели, не относящиеся к Silcton, следуя той же прогрессии от гиппокампа к остальной части мозга.

3.1. Предварительно зарегистрированные анализы

Нашим основным анализом была корреляция между объемом правого гиппокампа и общей ошибкой наведения на Virtual Silcton.Мы не обнаружили корреляции между объемом правого гиппокампа и ошибкой наведения, r (90) = 0,02, p = 0,88. Преобразование этого значения в статистику t дает байесовский фактор (BF; рассчитывается из http://pcl.missouri.edu/bf-one-sample; Rouder et al. 2009) в пользу нулевой гипотезы (BF _{). 01} ) из БФ ₀₁ = 8,49. Использование оригинального указанного плана анализа (автоматический расчет объема гиппокампа Freesurfer) для извлечения объема гиппокампа не изменило эти результаты, r (90) =.07, p = 0,52, BF ₀₁ = 7,04.

Хотя мы не указали, будут ли исключены выбросы при предварительной регистрации, мы повторно провели этот анализ, исключив одного выброса, у которого общий объем правого гиппокампа был примерно на 4 стандартных отклонения ниже среднего. Пропуск этого человека привел к немного более высокой, но все еще незначительной корреляции: r (88) = 0,10, p = 0,38 и BF ₀₁ = 5,49 (см.). Использование оригинального указанного плана анализа для извлечения объема гиппокампа также не изменило эти результаты, r (88) =.12, p = 0,28, BF ₀₁ = 4,80.

Общая корреляция (черная линия, черный шрифт) между общей производительностью наведения (ошибка в градусах, обратная) и объемом правого гиппокампа, измеренная с помощью сегментации ASHS. Один выброс исключен из этой диаграммы разброса, но результаты статистически не различались с включенным выбросом. Несмотря на численные различия, коэффициенты корреляции, полученные внутри каждой группы, статистически не отличаются друг от друга.Большие кружки обозначают средние значения по группе, а пунктирные линии обозначают стандартную ошибку ± 1 от среднего, рассчитанного внутри группы.

3.2. Анализ множественной регрессии с контролем

Мы хотели определить, существует ли связь между объемом правого гиппокампа и навигационными показателями после учета когнитивных и демографических факторов. Эти контрольные анализы особенно важны, потому что в некоторых (хотя и не во всех) предыдущих исследованиях учитывались возраст, пол и объем коры головного мозга. Чтобы учесть эти дополнительные источники неприятной дисперсии, мы провели несколько множественных регрессионных анализов, контролируя пол, возраст, вербальный IQ, мелкомасштабные пространственные способности и объем коры головного мозга.В частности, мы смоделировали общую ошибку наведения (и, в дополнительных моделях, ошибку наведения между маршрутами и внутри маршрута) как линейную комбинацию объема правого гиппокампа (или правого заднего гиппокампа) с MRT, WRAT, полом, возрастом и объемом коры. . Никакая комбинация регрессоров не привела к существенной связи между объемом гиппокампа и ошибкой наведения. Результаты моделей представлены в.

Таблица 1.

Множественные регрессионные контрольные анализы, оценивающие общую производительность наведения с объемом правого гиппокампа и правым задним объемом гиппокампа.

3. Исследовательский анализ

Мы провели несколько поисковых анализов. Мы сообщаем нескорректированные p-значения, но интерпретируем результаты этих анализов как исследовательские результаты, которые требуют повторения в независимых данных. Для интерпретируемости при размере выборки n = 90 корреляция Пирсона r = 0,21 будет иметь вероятность p <0,05 без поправки. Корректировка всех возможных парных корреляций (между основными представляющими интерес переменными) дала порог значимости примерно r =.38. Поскольку эти анализы носили исследовательский характер, мы описываем корреляции как значимые только в том случае, если они превышают скорректированный по Бонферрони порог.

Для объема гиппокампа мы использовали только результаты автоматизированного конвейера сегментации (ASHS). Остальные вычисления объема коры головного мозга производятся с помощью парцелляции Freesurfer. Дополнительный анализ с использованием Freesurfer и ручной сегментации см. На дополнительном рисунке 1.

Подобно предыдущему исследованию с Virtual Silcton, мы наблюдали различия в производительности испытаний наведения внутри маршрута по сравнению с испытаниями наведения между маршрутами (см. Дополнительный рисунок 2).Во время экспериментов по наведению изнутри участники указывали на здание, которое находилось на той же главной дороге, что и здание, возле которого они стояли. Во время экспериментов по наведению стрелок участники указывали на здание, которое находилось на другом главном маршруте, в качестве здания, рядом с которым они стояли. Мы постоянно анализируем данные наведения, соотнося их эффективность с мозгом и поведенческими показателями. Для корреляционного анализа мы объединяем испытания между маршрутами и внутри маршрута (общая ошибка наведения), но также анализируем их по отдельности, поскольку оба показывают индивидуальные различия.Мы также анализируем данные указания по категориям, разделяя участников на три группы: интеграторы, которые хорошо справились с указанием между маршрутами и внутри маршрута; Неинтеграторы, которые хорошо справились с указанием внутри маршрута, но не смогли интегрировать два маршрута, плохо справились с указанием между маршрутами; и «Неточные навигаторы», которые плохо справились с обоими типами наведения. Мы создали эти три группы на основе кластерного анализа K-средних, ограниченного тремя группами на большой выборке из примерно 300 участников из предыдущих исследований Virtual Silcton (Weisberg & Newcombe, 2016).Используя пороговые значения из этих групп, мы получили 34 интегратора, 42 неинтегратора и 14 неточных навигаторов.

3.3.1. Слева и справа, передний и задний гиппокамп.

Корреляции между левым и правым полным, задним и передним объемами гиппокампа не были существенно связаны с общим указанием, указанием между маршрутами или указанием внутри маршрута (см.). Три указывающие группы существенно не различались по общему объему левого гиппокампа, F (2,87) = 0.42, p = 0,66, η ² _г = 0,01, ни общий объем правого гиппокампа, F (2,87) = 0,15, p = 0,86, η ² _g = 0,003, ни в заднем объеме левого гиппокампа, F (2,87) = 2,53, p = 0,09, η ² _г = 0,05, ни в заднем объеме правого гиппокампа, F (2,87) = 0,68, p = 0,51, η ² _г = 0,02, ни в переднем левом объеме гиппокампа, F (2,87) = 0.05, p = 0,95, η ² _g = 0,001, ни передний правый объем гиппокампа, F (2,87) = 0,06, p = 0,94, _η ² _г = 0,001. Мы также оценили корреляцию между указателями и соотношением заднего и переднего объема гиппокампа справа и слева. Некоторые исследования показали связь между относительно большим размером заднего гиппокампа и производительностью при выполнении задач, связанных с навигацией (Poppenk et al., 2013).Однако мы не наблюдали такой зависимости (максимум r = −13, корреляция между левым задним и передним соотношением с межмаршрутным наведением).

Пирсона r корреляции между измерениями наведения Virtual Silcton и измерениями мозга. Измерения гиппокампа были рассчитаны с использованием ASHS, тогда как дополнительные измерения объема мозга были рассчитаны с помощью Freesurfer.

3.3.2. Объем коры, объем мозга и другие области мозга.

Единственная заметная корреляция между мозгом и поведением, которую мы наблюдали в задаче на указание, была положительная связь с объемом коры, r (90) = 0,22, p = 0,037, хотя это не превышало порогового значения с поправкой Бонферрони. из r = 0,38. Хвостатая часть, миндалина и другие медиальные структуры височной доли (BA35, BA36, энторинальная кора (ERC) или парагиппокампальная кора (PHC)) привели к несущественным корреляциям.

3.3.3. Прочие меры Silcton.

Задача построения модели (измерение общей конфигурации или измерение конфигурации внутри маршрута отдельно) отрицательно коррелировала с показателями гиппокампа (−.20 < r <.00), несмотря на положительную корреляцию с производительностью наведения, r (90) = .58, p <.00001. В целом корреляция между наведением и показателями гиппокампа оказалась сильнее, чем корреляция между построением модели и показателями гиппокампа. Чтобы проверить эту возможность статистически, мы сравнили корреляцию между наведением и каждым подразделением гиппокампа (левый / правый, передний / задний / оба) с корреляцией между построением модели и каждым подразделением гиппокампа.Три подразделения гиппокампа были значительно более коррелированы (p <0,05, без коррекции) с указанием по сравнению с построением модели: правый передний объем гиппокампа, t (87) = 2,09, p = 0,04, левый передний гиппокамп, t (87) = 2,65, p = 0,01, и левый общий гиппокамп, t (87) = 2,53, p = 0,01. Корреляции правого общего гиппокампа между общим наведением и построением модели незначительно существенно различались, t (87) = 1,87, p = 0,06. Из-за слабой корреляции в целом мы интерпретируем этот паттерн консервативно, как показывающий возможную дифференциацию объема гиппокампа, поскольку он относится к различным типам навигационных репрезентаций.

3.3.4. Не-Silcton меры.

Мы наблюдали незначительные корреляции (то есть отсутствие поправки Бонферрони) между показателями, не относящимися к Silcton, и объемом различных областей мозга (см. Рисунки и).

Пирсона r корреляции между измерениями Virtual Silcton и измерениями мозга. Измерения гиппокампа были рассчитаны с использованием ASHS, тогда как дополнительные измерения объема мозга были рассчитаны с помощью Freesurfer.

Пирсона r корреляции между поведенческими показателями и показателями мозга. Измерения гиппокампа были рассчитаны с использованием ASHS, тогда как дополнительные измерения объема мозга были рассчитаны с помощью Freesurfer. WRAT-4 = Широкий тест достижений. SBSOD = Шкала чувства направления Санта-Барбары. SAQ = Опросник пространственной тревожности. MRT = тест умственного вращения.

4. Обсуждение

Гиппокамп играет решающую роль в пространственной навигации у людей, но объем гиппокампа не может быть биологическим маркером навигационной способности среди типичных популяций.Используя установленную меру индивидуальных различий в пространственной навигации, мы не наблюдали корреляции между общими анатомическими свойствами гиппокампа и мерами наведения и построения моделей — двумя основными показателями точности навигации. Отметим несколько сильных сторон нынешнего дизайна. Во-первых, мы использовали навигационную задачу, которая демонстрирует широкий спектр индивидуальных различий в относительно малоизученной популяции (в этой области) молодых, здоровых взрослых. Во-вторых, мы использовали достаточно большой размер выборки, чтобы выявить небольшие размеры эффекта, и сделали это, используя предварительно зарегистрированный аналитический план.

Хотя всегда сложно определить причину нулевого результата, мы видим три возможных интерпретации наших результатов: 1) Объем гиппокампа коррелирует с навигационными способностями в экстремальных группах, но не в типичных популяциях. 2) Структурные свойства гиппокампа и навигационное поведение имеют сложную взаимосвязь. 3) Объем гиппокампа коррелирует с конкретными навыками, а не с общей навигационной способностью; Для успешной навигации также необходимы когнитивные способности, нейронные основы которых лежат за пределами гиппокампа.

4.1. Объем гиппокампа коррелирует с навигационными способностями в экстремальных группах, но не в типичных популяциях.

Данные из нескольких источников подтверждают идею о том, что опытные навигаторы увеличили гиппокамп, тогда как у слабых навигаторов гиппокамп меньше. У людей доказательства связи между объемом гиппокампа и способностью к пространственной навигации у экспертов впервые были получены в исследованиях водителей такси в Лондоне (например, Maguire et al., 2000) и у людей с нарушениями навигации — у людей с поражениями гиппокампа (Smith & Milner, 1981). .С тех пор в дополнительных исследованиях, проведенных Магуайром и его коллегами, были воспроизведены и уточнены данные, полученные у водителей такси, при этом несколько исследований показали увеличение правого заднего гиппокампа по сравнению с различными контрольными группами (Maguire et al., 2003; Woollett & Maguire, 2011), хотя эта работа страдает от небольшого размера выборки и незначительного взаимодействия между объемом правого заднего гиппокампа и правым передним объемом гиппокампа у водителей такси и контрольных групп. Связь между нарушением навигации и меньшим объемом гиппокампа также подтверждается исследованиями по патологии (Michel Habib & Sirigu, 1987; Mullally & Maguire, 2011; Packard & McGaugh, 1996), а также по легким когнитивным нарушениям и болезни Альцгеймера, которые особенно влияют на гиппокамп и его связи (Deipolyi et al., 2007; Недельска и др., 2012; Паризкова и др., 2018).

В настоящем исследовании мы исследовали способность к навигации в типичной популяции молодых здоровых людей. Наш вывод согласуется с более общими оценками навигационной способности, например, из самоотчета, которые обнаруживают слабую связь между объемом гиппокампа и навигационной способностью в типичных популяциях (Hao et al., 2016; Wegman et al., 2014). Один из способов согласовать данные из крайних групп с данными из типичных популяций — предложить нелинейную связь между объемом гиппокампа и способностью к навигации (см.).В крайнем случае, навигаторы, которые полагаются исключительно на представления гиппокампа, демонстрируют рост объема гиппокампа, тогда как навигаторы, которые не могут полагаться на гиппокамп (потому что он дегенерировал или исчез), страдают от поведенческих последствий. Однако в середине распределения нормальная изменчивость в навигации (которая, тем не менее, широкая) не объясняется объемом гиппокампа. Мы учитываем другие факторы, которые обсуждаются в следующих двух разделах.

Визуализация предложения о том, что навигационная способность связана с объемом гиппокампа нелинейным образом, так что у ослабленных навигаторов (например, пациентов с болезнью Альцгеймера) и опытных навигаторов (например, водителей такси) обнаруживается положительная корреляция с объемом гиппокампа и способностью к навигации. , тогда как в типичных популяциях линейные корреляции отсутствуют или слабые. [N.B. Популяция, изучаемая в настоящее время, а также группы экспертов и людей с ограниченными возможностями, вероятно, частично совпадают с точки зрения навигационных способностей. Если группы полностью перекрываются, эта модель неправдоподобна.Если есть частичное перекрытие, то можно ожидать более высокой корреляции между опытными и плохими навигаторами, что очень слабо, как в. Но это предположение должно быть проверено эмпирически, в идеале путем сбора данных на Virtual Silcton по группам пациентов и водителям такси.]

4.2. Структурные свойства гиппокампа и навигационное поведение имеют сложную взаимосвязь.

Здесь можно рассмотреть две различные возможности. Во-первых, гиппокамп может быть лишь частью нейронной головоломки, обеспечивающей определенные вычисления и процессы для сети областей мозга для координации пространственной навигации.Таким образом, вместо структуры гиппокампа, связанной с изменчивостью в поведении пространственной навигации, изменения в связях между, например, ретроспленальным комплексом, теменной долей и гиппокампом (Byrne, Becker, & Burgess, 2007; Ekstrom, Huffman, & Starrett, 2017; Iaria et al., 2014) может характеризовать поток информации вокруг мозга, который сам связан с пространственным поведением. Действительно, поражения медиальной височной доли могут вызывать больший пространственный дефицит, когда эти поражения включают парагиппокампальную кору коры (Aguirre & D’Esposito, 1999; Habib & Sirigu, 1987).Однако, как и разница между нейронной функцией и нейронной структурой в гиппокампе, неясно, будут ли индивидуальные различия в поведении связаны со структурой связности (например, участки белого вещества) или паттернами активации функциональной связности. Учитывая рост литературы в этой области, это будет плодотворным и важным направлением для будущих исследований.

Вторая возможность состоит в том, что объем гиппокампа может быть слишком грубым нейроанатомическим показателем, чтобы показать связь с навигационной способностью.Аспекты навигационного поведения относятся только к объему конкретных подразделений гиппокампа, создавая сложную картину структурно-функциональных отношений. Действительно, в литературе сообщается, что различные свойства гиппокампа коррелируют со способностью к навигации. Опытные водители такси показывают увеличение объема правого заднего гиппокампа, но уменьшение объема переднего гиппокампа (Maguire et al., 2000), хотя эти анализы исключают тело гиппокампа (которое мы включили как часть заднего гиппокампа).Тем не менее, передний объем гиппокампа коррелирует с интеграцией путей (Brown, Whiteman, Aselcioglu, & Stern, 2014; Chrastil, Sherrill, Aselcioglu, Hasselmo, & Stern, 2017) и самооценкой навигационной способности (Wegman et al., 2014). И несколько исследований показывают корреляцию между навигацией и общим объемом гиппокампа (Hartley & Harlow, 2012; Head & Isom, 2010).

Дополнительные данные показывают корреляции между навигационным поведением и подполями гиппокампа, которые не следуют за задними / передними отделами (Daugherty, Bender, Yuan, & Raz, 2016).В настоящем исследовании мы не оценивали корреляции подполей гиппокампа с навигационной способностью, потому что структурным данным МРТ не хватает разрешения, чтобы точно разделить гиппокамп на подполя (Wisse, Biessels, & Geerlings, 2014). В свете этих сложностей неясно, что, если какие-либо аспекты структуры гиппокампа важны для навигации, и что, если какие-либо аспекты навигационной способности связаны со структурой гиппокампа.

4.3. Объем гиппокампа коррелирует с конкретными навыками, а не с общей навигационной способностью

Взгляд в перспективу коррелирует с объемом гиппокампа (Hartley and Harlow 2012), как и конкретная стратегия навигации (Konishi & Bohbot, 2013).В предыдущей работе с Virtual Silcton мы наблюдали корреляцию с выполнением задания на указатель и тестом на перспективу с помощью карандаша и бумаги. Таким образом, возможно, размер гиппокампа связан с перспективой, которая является одним (но не единственным) определяющим фактором успеха в навигации на Silcton. Точно так же мы обнаружили сложную взаимосвязь между точностью наведения в Silcton и стратегией навигации, при которой интеграторы хорошо справляются с задачами быстрого доступа, если они выбирают кратчайшие пути, но не все это делают (Weisberg & Newcombe, 2016).Опять же, частичное совпадение между стратегиями гиппокампа и точностью навигации на Silcton ослабило бы корреляции Silcton с объемом гиппокампа.

Навигация зависит от широкого спектра перцептивных, когнитивных и метакогнитивных процессов, которые, вероятно, не все связаны с гиппокампом (Ekstrom et al., 2017; Wolbers & Hegarty, 2010). В случае с водителями такси неясно, включает ли их опыт создание когнитивной карты (или способность делать это) или ведение огромного каталога ассоциативных данных (например,г., вспоминая названия улиц, ориентиров и районов). Любой из них может зависеть от гиппокампа, и ассоциации каталогизации коррелируют с объемом подполей гиппокампа (зубчатая извилина и CA2 / 3; Palombo et al.2018). В случае стратегии навигации способность следовать знакомому маршруту через окружающую среду, жизнеспособная альтернативная стратегия навигации, которая не зависит от создания когнитивной карты, зависит от хвостатого тела (например, Marchette et al.2011). Способность распознавать одно и то же здание с разных точек зрения, что коррелирует, по крайней мере, с самооценкой навигационной способности, основывается на представлениях в парагиппокампальной области (Epstein, Higgins, & Thompson-Schill, 2005), а не на самом гиппокампе.

В парадигмах навигации, таких как Virtual Silcton, где кодирование и выбор стратегии не ограничены, стратегии навигации, которые не полагаются на гиппокамп, могут компенсировать плохие когнитивные карты. Вариабельность этих когнитивных компонентов навигации, не опосредованных гиппокампом, может лежать в основе работы на Virtual Silcton в типичной популяции. Например, ранее мы показали, что вариации в рабочей памяти связаны с производительностью наведения внутри маршрута (Blacker, Weisberg, Newcombe, & Courtney, 2017; Weisberg & Newcombe, 2016), процесс, который, вероятно, не зависит от объема гиппокампа или даже функция гиппокампа.

4.4. Объем коры и способность к навигации

Хотя мы не предсказали корреляцию между объемом гиппокампа и объемом коры, объем коры был самым сильным коррелятом задачи наведения. Насколько нам известно, связь между способностью к навигации и объемом коры в целом не была описана в литературе по объемам гиппокампа и способностям навигации, хотя многие исследования корректируют объем коры при анализе объема гиппокампа. Объем коры головного мозга связан с показателями общего интеллекта (Reardon et al., 2018), открытие согласуется с корреляцией, которую мы также наблюдали с объемом коры и умственным вращением. Мы подчеркиваем, что этот результат был предварительным, а размер эффекта невелик, но, поскольку мы наблюдали наибольшую корреляцию, мы считаем, что этот эффект заслуживает дальнейшего изучения.

4.5. Ограничения

Некоторые аспекты дизайна текущего исследования ограничивают обобщаемость наших результатов. Во-первых, хотя мы наблюдали разумный диапазон вариабельности как навигационных способностей, так и объема гиппокампа, они не коррелировали друг с другом.Тем не менее, мы можем предположить, что лучшие штурманы в данной выборке (которые, возможно, были на высоте) справились бы с более сложной задачей хуже, чем таксисты; и аналогично, худшие навигаторы в данной выборке могли превзойти пожилых людей или людей с болезнью Альцгеймера. Во-вторых, навигация происходила в виртуальной реальности рабочего стола, а не в реальном мире. Хотя большое количество доказательств поддерживает идею о том, что функция гиппокампа может быть выявлена ​​при тестировании в виртуальной среде, разумно предположить, что этот параметр мог снизить вклад гиппокампа в навигацию.В-третьих, поскольку мы не собирали данные об использовании стратегии и не располагали данными функциональной визуализации во время навигации, мы не знаем, какие стратегии использовали отдельные участники и задействовали ли их стратегии гиппокамп.

В будущих исследованиях эти ограничения могут быть устранены путем: A) сбора более разнообразной выборки, включая различия в возрасте, общем интеллекте и демографии; Б) сбор данных как в реальной, так и в виртуальной среде; и C) сбор функциональной нейровизуализации во время фазы навигации и наведения, чтобы отделить роль функции гиппокампа от структуры гиппокампа.

Сноски

Декларации интересов: нет

Концептуализация Обработка данных:

Формальный анализ:

Получение финансирования:

Исследование:

Методология:

Управление проектом:

Ресурсы:

Программное обеспечение:

Надзор :

Проверка:

Визуализация:

Написание — первоначальный черновик:

Написание — просмотр и редактирование:

Стивен М.Вайсберг — концептуализация, курирование данных, формальный анализ, получение финансирования, расследование, методология, администрирование проекта, ресурсы, программное обеспечение, проверка, визуализация, написание — первоначальный черновик, написание — рецензирование и редактирование.

Нора С. Ньюкомб — концептуализация, привлечение финансирования, методология, руководство проектом, надзор, написание — первоначальный проект, написание — рецензирование и редактирование.

Анджан Чаттерджи — концептуализация, привлечение финансирования, методология, администрирование проекта, ресурсы, надзор, написание — первоначальный проект, написание — рецензирование и редактирование.

Рассел Эпштейн (благодарность) — курирование данных, получение финансирования, надзор.

Джефф Агирре (благодарность) — курирование данных, привлечение финансирования.

Заявление издателя: Это PDF-файл неотредактированной рукописи, принятой к публикации. В качестве услуги для наших клиентов мы предоставляем эту раннюю версию рукописи. Рукопись будет подвергнута копированию, верстке и рассмотрению полученного доказательства, прежде чем она будет опубликована в окончательной форме для цитирования.Обратите внимание, что во время производственного процесса могут быть обнаружены ошибки, которые могут повлиять на содержание, и все юридические оговорки, относящиеся к журналу, имеют отношение.

GPS в мозгу | Психология сегодня

Источник: «Новая карта Лондона Бэкона, разделенная на полмили квадратов и кругов» Джорджа Вашингтона Бэкона, из Wikimedia Commons.

Соавтором этого поста является Стив Вайсберг, Ph.D.

Представьте, что вы водите такси до того, как в автомобилях и телефонах появились системы GPS: в вашу кабину входит пассажир и просит вас отвезти его в ресторан.Возможно, она не может сказать вам адрес, связанные с ней достопримечательности или даже часть города, в которой расположен ресторан. Найти ресторан и лучший маршрут, чтобы добраться туда, было бы вашей работой . Вам нужно было быть опытным навигатором.

Стать водителем такси в Лондоне — значит стать человеком GPS. Для получения лицензии необходимо пройти пятиэтапный тест, зловеще называемый «Знание». Освоение Знаний занимает годы и предполагает изучение 320 путей между различными достопримечательностями по всему Лондону, улицы которого можно справедливо, если не адекватно, описать как сложные.Водители такси знают Лондон настолько хорошо, что само наличие их навыков предполагает, что люди могут построить то, что ученые называют когнитивной картой — мысленное представление пространства, используемое для расчета расстояний, направлений и маршрутов между местами. .

По крайней мере, с 1970-х годов, когда О’Киф и Надел опубликовали Гиппокамп как когнитивную карту , ученые постулировали, что подобные карты изображения создаются в области мозга, называемой гиппокампом.Доказательства, подтверждающие эту идею, пришли из исследований на грызунах, показавших, что нейроны в гиппокампе активируются, когда грызуны находятся в определенных местах вольера.

Лондонские таксисты открыли уникальную возможность узнать, как мозг может приобретать и использовать пространственные знания. МРТ мозга водителей такси показывает, что по сравнению с результатами, полученными до обучения в The Knowledge, у этих людей большой задний гиппокамп. Эти данные подтверждают гипотезу о том, что опытный навигатор чаще и глубже задействует свой гиппокамп, что приводит к увеличению размера гиппокампа.

Как штурманы, большинство из нас далеко не так опытны, как водители лондонских такси. Но обычные навигаторы по-прежнему сильно различаются по тому, насколько точно они представляют пространство. Некоторые люди замечательно умеют создавать изображения, подобные карте (Weisberg & Newcombe, 2018). Из-за нейроанатомических наблюдений лондонских таксистов мы задались вопросом, будут ли нормальные вариации навигационных способностей коррелировать с объемом гиппокампа.

Мы протестировали эту идею, используя виртуальную среду, смоделированную на реальном кампусе колледжа.(Если у вас достаточно быстрый компьютер, вы можете протестировать его здесь.) В этой виртуальной среде, которую мы называем Virtual Silcton, наши повседневные навигаторы путешествовали по двум разным маршрутам, изучая названия и расположение восьми зданий. Затем они узнали два маршрута, которые соединяют первые два маршрута, предоставляя пространственную информацию о том, как первые два маршрута могут быть объединены.

Люди различаются по тому, насколько хорошо они справляются с этой средой. В нашей выборке участников мы хотели узнать, коррелирует ли объем гиппокампа с точностью когнитивных карт навигатора.Мы не обнаружили корреляции между объемом гиппокампа и точностью навигации.

Что мы делаем из этих наблюдений? Одна из возможностей состоит в том, что объем гиппокампа отражает последствия хранения информации, а не вычислительный потенциал. Другими словами, гиппокамп похож на мышцу и реагирует на интенсивную нагрузку. Лондонские таксисты сделали тяжелые упражнения, необходимые для роста гиппокампа. Хорошие навигаторы, но не эксперты, качественно отличаются: хотя они и могут построить когнитивную карту, они не сделали этого достаточно, чтобы изменить объем своего гиппокампа.

В соответствии с этой интерпретацией пациенты с болезнью Альцгеймера и люди с повреждением гиппокампа имеют проблемы с навигацией. Без гиппокампа у этих пациентов нет даже мышц для упражнений, и поэтому они не могут строить когнитивные карты.

С тех пор, как Франц Галль занялся френологией, когнитивные нейробиологи пытались связать нервную структуру с функцией. Мы далеко продвинулись вперед, чем предполагаем, что шишки на черепе связаны с когнитивными способностями или личностными качествами.Но каков физический коррелят опыта в мозгу? По крайней мере, в случае пространственной навигации ответ непрост.

Сама технология, которая позволяет нам беспрепятственно перемещаться в любой точке мира, почти не задействуя собственный внутренний GPS, может иметь значение для будущего развития навигационных способностей. В наше время неправильная установка наших GPS-устройств может быть эквивалентом повреждения нашего гиппокампа.

водителей и пассажиров говорят, что приложение Uber не всегда дает лучшие маршруты: NPR

Некоторые водители и пассажиры Uber жалуются, что встроенная в приложение навигация не дает водителям наилучшего направления. Адам Берри / Getty Images скрыть подпись

Некоторые водители и пассажиры Uber жалуются, что встроенная в приложение навигация не дает водителям точных указаний.

Клиентам Uber нравится много всего в этой услуге; путаница, связанная с процессом навигации, не входит в их число.

После жалоб на то, что водители Uber не знают оптимальных маршрутов до места назначения клиентов, компания внедрила новую функцию навигации в приложении. Он позволяет клиентам подключаться к месту назначения перед тем, как сесть в машину, и предоставляет водителям пошаговые инструкции после начала поездки.

Но некоторые пассажиры и водители говорят, что навигационная система Uber не дает результатов, обещанных компанией.

Мы спросили подписчиков NPR в Facebook, почему они используют сервисы совместного использования пассажиров, такие как Uber. Клиенты отмечают, что услуга удобна; цены низкие; машины в целом чистые; нет необходимости звонить вперед или останавливать машину, как в традиционных такси; рейтинговая система обеспечивает подотчетность водителей и многое другое. Короче говоря, люди любят Uber.

Но проблемы с навигацией вызвали недовольство даже у тех клиентов, которые хвалили Uber.

Лаура Хардвик, жительница Вашингтона, округ Колумбия, которая использует Uber и другие приложения для совместного использования поездок, говорит, что за преимущества этих услуг приходится платить: водители UberX, как правило, менее знакомы с городом, чем их традиционные коллеги из такси.

«У профессионального водителя такси больше времени, чтобы познакомиться с этим городом, чем у« гражданских водителей », как я окрестил водителей UberX», — написал Хардвик в ответ на нашу просьбу в Facebook.

Моя единственная жалоба на водителей #Uber заключается в том, что они, кажется, никогда не знают, куда направляются.

— ДЖУЛИО (@godlessgirl) 15 февраля 2014 г.

Другие пользователи, похоже, согласны.

«Водители Uber, по моему опыту, обычно не имеют того же чувства города, что и таксисты. Возможно, вам даже придется указывать водителям дорогу», — написала Николь Кальвино из Олстона, штат Массачусетс.

Фактически, это одна из причин, по которой некоторые предпочитают традиционные такси Uber и другим сервисам совместного использования.

Джессика Берден, написавшая нам письмо из Сакраменто, Калифорния., говорит, что она регулярно предпочитает Co-op Cab, калифорнийскую таксомоторную компанию, а не службы совместного использования.

«Все они настоящие извозчики», — написала она, имея в виду водителей компании. «Они знают лучший путь к месту назначения, почти всегда помнят меня по имени и работают не покладая рук … Они настоящие профессионалы».

Некоторые водители Uber говорят, что они могут легко присоединиться к компании, и что слабые требования и правила означают, что водители не имеют опыта, по крайней мере, по сравнению с традиционными таксистами.

«Водители такси знают свое зонирование, знают свои улицы, знают свой путь», — говорит Ноно Гирма, водитель UberX в Вашингтоне, округ Колумбия. «Это то, что они изучали и о чем знают … Они прошли тест на это и получили на это лицензии. Вот как они водят машину. У нас нет прав … Мы не сдаем экзамен» . »

Она говорит, что, хотя она выросла в Вашингтоне и хорошо знает местность, ей нужна система навигации, чтобы доставить клиентов из пункта А в пункт Б.

Вместо того, чтобы ожидать, что водители будут использовать свою собственную навигационную систему или полагаться на пассажиров при выборе направления, Uber в прошлом месяце представил собственную встроенную навигационную систему. Согласно пресс-релизу компании, Uber добавил эту функцию, чтобы «буквально пропустить шаг, на котором вы говорите водителю, куда вы собираетесь», и исключить необходимость «манипулировать несколькими приложениями или тратить время на ввод адреса».

@Uber_LDN #harveyNichols — достопримечательность Лондона.. Как водитель автосервиса может не знать основных достопримечательностей Лондона? Вдобавок к этому водитель

— Шехрназ Хусейн (@shehrnaz) 16 июня 2014 г.

В том же выпуске Uber также обещает, что встроенная в приложение навигационная система, которая предоставляет водителям пошаговые инструкции, доставит пассажиров к месту назначения «по наилучшему из возможных маршрутов». Но, по мнению некоторых водителей, Uber не соответствует этому стандарту.

Мы спросили водителей Uber в Facebook об их опыте, и некоторые из них пожаловались на приложение компании.

@Uber_LDN выбирает излишне длинный маршрут и говорит, что не может понять, о чем я говорю, из-за моего акцента! # расист много?

— Шехрназ Хусейн (@shehrnaz) 16 июня 2014 г.

У меня есть подозрение, что приложение #uber выберет более длинный путь.

— Мэтт Д. Престон (@MattDPreston) 8 сентября 2014 г.

«У Uber плохая навигация. Часто подсказывает плохой маршрут. [Пассажиры] не хотят, чтобы их забирали далеко…. Я считаю это неудовлетворительным «, — написал Кори Тунип, который говорит, что ездит на Uber в Торрансе, Калифорния.

Uber предоставляет своим водителям смартфоны с уже загруженным приложением. Если они хотят использовать другую систему, водители говорят, что они должны использовать свой собственный телефон и платить за свои данные

Даже с появлением новой функции некоторые водители обратились к другим навигационным системам, включая Google Maps и Waze, навигационную систему Google с информацией о дорожном движении в реальном времени.

«Я бы хотел, чтобы мы могли выбрать собственное навигационное приложение. Я большой поклонник Waze», — сказал водитель Uber Мэйси Бейн в группе Facebook.

Несмотря на то, что они недовольны приложением, некоторые водители говорят, что им нужно использовать его, чтобы избежать возможных конфликтов с пассажирами.

Закари ДеВайн, водитель Uber в районе Сан-Франциско, сказал, что, хотя приложение Uber «не так хорошо, как Waze», он по-прежнему использует его для навигации на случай, если клиент недоволен маршрутом в конце поездка.Если пассажиру «не нравится маршрут GPS, я могу сообщить Uber, что это их проблема, а не моя», — написал он.

Некоторые клиенты и водители говорят, что приложение Uber выбирает неидеальные маршруты.

Джош Бэррон, студент бизнес-администрирования в Северо-Восточном университете, в свободное время ездит в Uber в Бостоне и его окрестностях. Он сказал NPR, что перестал полагаться на приложение Uber для навигации после одного конкретного инцидента, а вместо этого полагается на Waze и свой TomTom GPS.

«Я подвез эту женщину, и она сказала, что спешит куда-то, поэтому, поскольку она спешила, я не нашел времени, чтобы ввести ее адрес в Waze», — говорит Бэррон. «Я просто оставил его прямо в приложении Uber для навигации и слишком поздно заметил, что он выбрал мне маршрут, очень ориентированный на пробки. И даже не самый быстрый маршрут. Это заставило меня съехать на Массовую авеню. .. одна из худших улиц Бостона … одна из самых медленных улиц во всем Бостоне «.

Новая функция в приложении Uber позволяет клиентам вводить пункт назначения при заказе автомобиля и обеспечивает пошаговую навигацию на телефоне водителя после начала поездки. Убер скрыть подпись

Новая функция в приложении Uber позволяет клиентам вводить пункт назначения при заказе автомобиля и обеспечивает пошаговую навигацию на телефоне водителя после начала поездки.

С тех пор Бэррон говорит, что не полагался на навигационное приложение Uber, если только не поздно.

И он говорит, что это не единичный инцидент.

«Это случается почти при каждой поездке. Uber говорит мне ехать в одну сторону, но это , а не , как я должен ехать. TomTom GPS знает это, Waze знает это. Это довольно ясно», — говорит Бэррон, который вырос в пригород Бостона и достаточно знаком с этим районом, чтобы знать, каких улиц и маршрутов следует избегать.

Мы спросили Uber о жалобах водителей и клиентов на навигацию в приложении.

«Нет никаких сомнений в том, что наша функция навигации в приложении улучшила опыт Uber, позволив пассажирам и водителям более плавно и эффективно добираться до места назначения», — написала по электронной почте представитель Uber Кристин Карвелл. «Тем не менее, у пользователей всегда есть возможность выбрать другой маршрут».

Uber не ответил конкретно на наш вопрос о том, как маршрутизируется навигация — запрограммирована ли она на кратчайшее время или на расстояние.

Хотя цены различаются в зависимости от местоположения и колеблются в зависимости от спроса, Uber взимает базовую плату, а также поминутно и за милю. Например, в Вашингтоне, округ Колумбия, клиенты UberX платят по базовому тарифу 2 доллара, а также 0,25 доллара за минуту и ​​1,25 доллара за милю.

Водители UberX получают 80 процентов стоимости проезда, в то время как Uber получает оставшиеся 20 процентов (хотя в последнее время компания подверглась тщательной проверке за то, что, как сообщается, оставляет водителям больше, чем обещала).

Эксперт по транспорту говорит, что приложение все еще находится на начальной стадии и что Uber может улучшить свою систему навигации в будущем.

«Это нетривиальные вещи для разработки, и в них может быть много изгибов [если не ошибок], которые нужно исправить. Так что это может быть простой случай« незавершенной работы »», — говорит Эмилио Фраццоли, директор Transportation @ Инициатива Массачусетского технологического института, добавив, что даже такие известные продукты, как Google Maps, «давая хорошие рекомендации большую часть времени, иногда предлагают маршруты по бездорожью, маршруты через плотное движение или длинные объездные дороги, чтобы избежать относительно легкого движения.»

И хотя Uber может иметь некоторые проблемы, которые нужно решить, водители Uber, скорее всего, пострадают, если клиент недоволен поездкой, поскольку клиентов спрашивают их водителей после каждой поездки.

» Единственный раз, когда я почувствовал, что водитель Uber ведет меня «долгий путь», чтобы заработать больше, я поставил ему 4 звезды и оставил комментарий, в котором говорилось, что, по моему мнению, можно было бы выбрать более короткий маршрут, и менее чем через 24 часа я получил электронное письмо от Uber поблагодарили меня за комментарий и изменили мою стоимость проезда на меньшую сумму, потому что они пересмотрели маршрут и согласились, что следовало выбрать более быстрый », — написал Мэтт Роуз в ответ на нашу просьбу в Facebook.

Несколько плохих оценок могут в конечном итоге стоить водителю работы.

«Я знаю многих людей, которых … отказался от Uber. Они больше не могут водить машину, потому что их рейтинг настолько плох», — говорит Гирма, добавляя, что надеется, что льготы, которые заставят клиентов полюбить Uber, распространятся на водители тоже.

«С Uber полно обслуживания клиентов. Что хорошо для клиентов, верно? К ним лучше относятся … Все хорошо, но я надеюсь, что это будет справедливо для всех.«

Станьте водителем или покатайтесь прямо сейчас — Lyft

«Когда я учусь, мне сложно выполнять классную работу по расписанию. Я начал больше водить с Lyft и понял, что это прекрасная возможность зарабатывать деньги и работать в свободное время! Вождение с Lyft дает мне свободу в моем расписании, чтобы сосредоточиться на учебе, что является моим главным приоритетом ».

— Гарольд

Вождение с Lyft с 2020 года

«Мне, студенту, трудно выполнять классную работу по расписанию.Я начал больше водить с Lyft и понял, что это прекрасная возможность зарабатывать деньги и работать в свободное время! Вождение с Lyft дает мне свободу в моем расписании, чтобы сосредоточиться на учебе, что является моим главным приоритетом ».

— Гарольд

Вождение с Lyft с 2020 года

«Я ветеран морской пехоты с ограниченными возможностями и из-за своей инвалидности больше не могу работать в структурированной среде. Несколько часов в неделю, которые я вожу, соединяют меня с моим сообществом и дают мне дополнительные деньги, чтобы помочь свести концы с концами.»

— Кристина

Вождение с Lyft с 2016 г.

« Вождение с Lyft — идеальный способ заработать деньги и быть рядом с нуждами моей семьи. Мне нравится предоставлять возможность доставить моих пассажиров из пункта А в пункт Б. Независимость для меня ключ к успеху, и мне нравится знакомиться с новыми людьми во время вождения! »

— Тимофей

Вождение с Lyft с 2017 года

«Мой девиз очень прост. Быть милым и добрым не стоит ни копейки, но в противном случае это будет стоить вам всего.Если я свободен и кому-то понадобится моя помощь, я буду первым, кто вмешается, в мгновение ока ».

— Мэри

Вождение с Lyft с 2019 года

«Я ветеран морской пехоты с ограниченными возможностями и из-за своей инвалидности больше не могу работать в структурированной среде. Несколько часов в неделю, которые я веду за рулем, соединяют меня с моим сообществом и дают мне дополнительные деньги, чтобы помочь свести концы с концами ».

— Кристина

Вождение с Lyft с 2016 года

«Когда я студент, мне сложно выполнять классную работу по расписанию.Я начал больше водить с Lyft и понял, что это прекрасная возможность зарабатывать деньги и работать в свободное время! Вождение с Lyft дает мне свободу в моем расписании, чтобы сосредоточиться на учебе, что является моим главным приоритетом ».

— Гарольд

Вождение с Lyft с 2020 года

«Мне, студенту, трудно выполнять классную работу по расписанию. Я начал больше водить с Lyft и понял, что это прекрасная возможность зарабатывать деньги и работать в свободное время! Вождение с Lyft дает мне свободу в моем расписании, чтобы сосредоточиться на учебе, что является моим главным приоритетом.»

— Гарольд

Вождение с Lyft с 2020 года

Такси ожидают возвращения в качестве Uber, Lyft Fares Surge

• Количество такси, остановленных через Curb, в период с апреля по июль в Нью-Йорке выросло на 152%.
• Средняя стоимость поездки на такси в Нью-Йорке снизилась, а тарифы на поездки Uber и Lyft выросли.
Вице-президент
• Curb Джейсон Гросс сказал, что более современные технологии помогают такси догнать компании, работающие в условиях гиг-экономики.

Такси Нью-Йорка приходят, чтобы свергнуть Uber и Lyft с доминирования в сфере электронных звонков.

Такси, обслуживаемые через Curb, мобильное приложение для вызова такси и оплаты проезда, в период с апреля по июль 2021 года в Нью-Йорке увеличились на 152%, а в среднем за месяц количество загрузок из приложения выросло на 70% по сравнению с 2018 годом, согласно Curb. данные проверены Insider.

Согласно данным Superfly Insights, количество людей, заказывающих такси через приложение, растет быстрее, чем количество людей, заказывающих такси Ubers и Lyfts. Curb примерно удвоил количество пользователей между первым и вторым кварталами 2021 года, в то время как Uber и Lyft увеличились только примерно на треть.

Curb в последнее время может быть связана с ростом цен на услуги Uber и Lyft. По данным Superfly, средняя цена поездки на Uber или Lyft увеличилась до 27 долларов с 22 долларов в период с января по июнь этого года.

Curb упала до 13 долларов.63 в 2021 году с 16,46 долларов в 2020 году и 16,89 долларов в 2019 году. В отличие от приложений, такси Нью-Йорка обязаны счетчику, который взимает 2,50 доллара плюс 50 центов за полмили — и не имеет каких-либо необычных алгоритмов для увеличения цены в соответствии со спросом.

Подробнее: Эти 13 компаний сверхбыстрой доставки привлекли более 7 миллиардов долларов и доставляют покупателям продукты всего за 10 минут.

Uber и Lyft сообщили о росте цен на билеты в условиях борьбы с поиском водителей.Согласно анализу Тома Дотана из Insider, более половины водителей Lyft и Uber перестали водить машину во время пандемии COVID-19, а количество водителей по стране в марте 2021 года было на 35% меньше, чем в январе 2021 года.

Джейсон Гросс, Вице-президент и глава отдела мобильной связи в Curb сказал, что поймать такси по телефону часто быстрее, чем найти его на улице. По его словам, за последний год компания внесла изменения, чтобы улучшить свою услугу по вызову пассажиров и активизировала маркетинг платформы.

По словам Гросса, из-за более низких цен на такси платформа также выиграла от включения в Transit, транспортное приложение города Нью-Йорка, которое сравнивает цены на услуги такси, такси и другие виды транспорта.

Приложение Curb позволяет клиентам и водителям видеть цену и прибыль за поездку при бронировании поездки.Бордюр

«Я чувствую, что [компаниям, занимающимся экономикой свободного места], не удалось вытеснить всю отрасль из бизнеса», — сказал Гросс Insider относительно индустрии такси. «Многие люди говорили, что эти компании, занимающиеся гиг-экономикой, преобразовали отрасль с помощью технологий, но на самом деле они создали нереальный рынок».

Gross добавил, что вызов такси предлагает клиентам преимущества, которых они не могут получить от Lyft или Uber, кроме чуть более низких тарифов.

Curb также позволяет водителям заранее узнать, сколько денег они заработают от поездки. Lyft не начинает рассчитывать заработки водителей до истечения одной минуты после прибытия в пункт назначения, а Uber рассчитывает заработки по недельному циклу.

Гросс сказал, что таксисты поблагодарили Curb за то, что они позволили им вернуть бизнес у Lyft, Uber и других конкурентов.