基于熵权法的网约车司机安全指数评定

摘  要：随着网约车行业的发展，近年来与网约车相关的安全事故频繁的发生，如何更加科学有效地建立一种评价体系来评价网约车司机的个人信用以及安全等级，是整个社会有待解决的问题。该项目针对网约车司机的各种指标，采用了熵权法进行安全指数评定从而确定网约车司机的安全等级，再通过障碍度分析的方法来让司机、网约车平台以及社会各界来判断市场上的网约车司机有哪些共同的需要改进的地方，以此来降低整个网约车市场的安全隐患。

关键词：网约车;安全指数;熵权法;障碍度分析

Abstract： With the development of online car hailing industry， safety accidents related to online car hailing have occurred frequently in recent years， and how to establish a evaluation system more scientific and effectively to evaluate the personal credit and safety level of online car hailing drivers is a problem to be solved by the whole society. Aiming at various indicators of online car Hailing drivers， this project uses the entropy weight method to evaluate the safety index and determine the safety level of online car hailing drivers， and then uses the barrier degree analysis method to let drivers， online car hailing platforms and the society to judge what common areas need to be improved in the market， so as to reduce the hidden dangers of the whole online car hailing market.

Keywords： online car hailing; safety index; entropy weight method; barrier degree analysis

0  引  言

近年來，互联网经济下的网络预约出租汽车（俗称网约车）行业发展迅速，并正以其独特的运作模式冲击着中国传统的汽车市场监管体系，促进了目前城市化进程中的交通发展。但最近网约车安全事故频发，这引起了全社会的广泛重视。所以，项目期望利用网约车驾驶员平安指数可以对通过网约车驾驶员的各个指标进行考核，来推动整个网约车市场的进步，并以此保障消费者们的生命安全、提升消费者的消费感受。

我国目前的网约车法律规制政策体系在国家承认网约车积极意义的基础上更加健全，政府法律规制部门对市场新现象、新问题的反映迅速准确，政策法规出台流程开放透明，广泛倾听人民群众建议，体现了出租车产业法治规制体系的开放和创新。但同时也面临着管理机关介入过多和法治规制政策僵化等问题，主要体现在以下二方面：一是政府法律规制机关仍是以直接的方法对网约车实施干预，并没有以新的方式转弯或抹角严格规制办法;二是由于政策与规制部门往往把网约车单纯地等同于“出租车+互联网”，而未能在政策规制制度设定中充分考虑网约车所带来的多元化的出行方式以及优化社会资源配置的巨大潜力，在规定出台与执行的过程中产生了多种意见与问题。

项目的重点在于对于网约车司机的安全指数评定标准的研究，目前，顾客所接触到最多的网约车司机评判方式就是采取“打星”的方式，但只用这一种方式产生的标准似乎并不能客观的表现出一个网约车司机的综合安全指数，我们要利用一种更加科学严谨的方式来综合评定一个网约车司机的综合安全指数，来反映出一个网约车司机的个人信用以及安全等级，从而让消费者更加放心的使用网约车产品。所以我们使用熵权法来对所有的网约车司机进行安全指数的评定并且用障碍度分析的方式来对整个网约车司机群体进行整体上的评估，来帮助消费者、社会以及政府来协商制定更加完善的网约车司机管理方案。

1  网约车行业调查

1.1  网约车行业发展调查

自中国大步迈进互联网时代开始，共享经济从刚刚崭露头角到如今共享经济持续高速发展。网约车作为中国共享经济发展的一个标杆，2010年易到用车在北京成立，2012年，快的打车和滴滴打车相继上线，这标志着“用网络打车”初步进入社会公众的视野，这一时期是中国网约车的萌芽时期。时间推移到2013年，中国社会上的大小网约车软件多达40余种，而2014年的6—9月，快的、滴滴、优步先后推出了“网络专车服务”，网约车从一开始的只在一线城市运营变成向全国各大城市推广。但与此同时，由于价格的恶性竞争强烈，市场缺乏应有的监管，网约车行业对于整个城市的交通系统产生了巨大影响，传统的出租车市场遭遇严重打击，许多地方的政府把这一块类的网约车统一定性为“黑车”并给予严厉的打击。

转机出现在2015年的10月8日，上海市交通委正式宣布向滴滴打车、快的打车等网约车平台颁发网络租车平台经营资格许可。紧接着在2016年7月28日，中华人民共和国交通运输部出台《网络预约出租汽车经营服务管理暂行办法》，网约车的合法地位被国家认可。

自2015年开始，我国网约车用户规模逐年持续增长，2017年为2.36亿人，到了2019年底，我国网约车用户规模已经突破3亿大关，达到了3.4亿用户。到目前为止，可以看到网约车的消费市场依然在扩大，这表明了在网约车的管理上我们需要持续地改进。

1.2  网约车安全事故调查

随着网约车行业的发展，其对于社会的影响渐渐增大，同时也带来了大量的安全问题需要我们解决，结合了近几年来发生的典型案件，总结了以下几种容易发生的安全事故类型。

1.2.1  强奸、抢劫、杀人等暴力犯罪

2015年7月21日，广州市一名单身女子使用某网约车软件叫到一辆网约车，女子上车后网约车司机冯某看到该女子面容较为美丽且处于醉酒状态，于是冯某将车开到一处水闸附近并将女子强奸。

同为2015年7月30日，重庆市的一名网约车司机秦某在渝中区较场口的的异世界酒吧附近接单，驾车送醉酒的程某回住处途中趁其醉酒，在上清寺路某酒店对其实施强奸。

2016年5月，深圳市一名24岁女教师被顺风车司机送至一处偏僻地点实施抢劫并杀害，而在警方进行案件调查时发现此顺风车的车牌为假冒车牌。

1.2.2  辱骂、恐吓、侵犯乘客隐私等违法行为

2016年4月，杨女士在乘坐网约车时，因为设定的目的地较为偏僻，所以其司机在不停抱怨，杨女士下车后给司机的评价为1星，引起了该网约车司机不满，司机将已经下车的杨女士推回车内进行打骂，并将杨女士的背包扔到窗外。

2016年6月，马某在湖南省长沙市搭乘某打车软件的专车前往机场，因司机违背协议去转接其他乘客，与到机场方向不相符。馬某要求下车，从而与司机发生了纠纷。在争执过程中，司机持刀将马某背部砍伤，伤口长达50厘米，且马某左手的2条手筋被利器挑断。

在乘客遭受人身伤害的同时，侵犯乘客个人隐私、对乘客进行精神伤害的案件也是层出不穷，部分网约车司机素质极为低下，在乘客因特殊情况违约时利用打车软件上透漏的乘客信息做出发短信辱骂、骚扰乘客，甚至短信约架等行为。

2016年5月，王某乘坐网约车车时感觉被司机骚扰，下车后给了该司机1星差评，王某从事情发生的第二天就开始就不断地接到骚扰电话以及骚扰短信，最严重的甚至一天收到1 800多条短信。

1.2.3  交通安全事故

以深圳市为例，2015年内，深圳市网约车共发生了交通违法达75.6万宗，上报涉及到网约车交通事故共3 653宗。不少网约车司机因为疲劳驾车甚至带病上岗，甚至出现过驾驶员在载客中途猝死的情况。

1.3  对于网约车乘客的调查

通过对300名网约车消费者的问卷调查我们发现，目前有91%的使用网约车软件的消费者有遇到或者听说过网约车安全问题。并且消费者所接触到的危害乘客安全的事件类型较多。这表明了我们迫切地需要一种更加科学的指数评定方式来对网约车司机进行评价打分，而本文提出的基于熵权法的网约车司机安全指数则刚好可以这部分的空白。

综上对网约车市场的调查，社会需要更加科学的评分体制来对网约车市场进行规范，从而保证乘客的出行安全和出行体验。

2  网约车司机安全指数的生成框架构建

通过司机的相关数据如“违章次数”“驾驶年龄”“从业年龄”“超时次数”“客户评价”等，再结合熵权法，来对司机进行综合安全指数评估。通过综合安全指数来反映司机的可靠性。之后通过障碍度分析，来判断目前网约车市场上司机的综合安全指数在哪一方面需要加强，敦促有关部门并且提供建议来出台相关政策来对网约车司机进行强制性管理。网约车司机安全指数评价体系如图1所示。

3  网约车司机安全指数构建

3.1  数据标准化

网约车司机的各项数据由网约车平台以及交警部门提供，这些统计数据存在量纲以及数量级的差异，因此选择极差法来对每一个网约车司机的不同指标进行标准化处理。

3.2  熵权法确定指标权重

安全指数的由各项指标标准化后的数据生成，不一样的指标由于重要性的不同，需要采用不同的权重。这里通过熵权法来判断其权重，指标的信息熵值越小，就说明反应的信号数量也越大，因此对目标信息的影响也就越大，所以其权重也就越大，计算公式为：

3.4  安全等级标准的划分

由于研究对象、目的以及科研范围的差异，目前还没有一个确定统一的网约车司机安全等级划分标准。本文采用表2的等级划分标准。

3.5 障碍度模型

障碍度分析是通过已有的公式计算出是哪一部分主要的因素影响了整个行业内网约车司机的安全指数。从而在宏观的调控上找到其根本原因：

Iij为第i个司机的第j项指标与目标值的差距。Mj为第i个司机各单项指标对网约车司机安全指数的障碍度。

4  结  论

现如今越来越发达的网约车市场以及日益受社会关注的网约车安全问题促使了我们需要找到一个科学有效的方式来量化评估一个网约车司机的安全等级，网约车司机安全指数恰恰满足了社会的这个需要，用来源更广泛、层次更丰富的的数据来评价一个网约车司机的安全属性，既可以帮助交警部门更好地审查有关司机，也可以帮助网约车平台对其进行管理以及奖惩，还可以使网约车司机的有关信息更加透明化从而使消费者更加放心的使用网约车平台。而对于司机来说，更科学地评价方式可以更好的反应自身的业务能力和责任心，也能更科学的为其带来经济效益。所有平台中，要想取得关键的、及时的信息，大都取决于用户真实和及时的反馈信息。而在这个快节奏的时代，更加有效率的数据处理方式可以大大节省时间来进行相关的整改或者是政策的出台，利用障碍度分析我们可以更快的得到大多数网约车司机的不足之处，从而对其进行有效的管理。

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作者简介：王骜葳（2002—），男，汉族，河南郑州人，本科在读，研究方向：计算机技术应用。