数据集概述
本数据集基于加州42位交通stakeholder的访谈，探究其对网约车（如Uber、Lyft）对交通系统潜在影响的看法及应对策略。核心内容包括stakeholder对网约车正反效应的认知、关键关注问题及实现积极结果的障碍，同时反映其对“地方管控与州级指导平衡”的监管共识。
文件详解
- 文件名称：Ridehailing_Uncertainty_and_Sustainable_Transportation_Data_Readme.txt
- 文件格式：TXT
- 字段映射介绍：包含数据集标题、作者信息（负责人Susan Pike及加州大学戴维斯分校联系方式）、数据收集日期、地理范围等元数据，用于说明数据背景与基本信息。
- 文件名称：Ridehailing_Uncertainty_and_Sustainable_Transportation_Data.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：存储访谈相关的结构化数据，具体字段未完全披露，但基于研究内容推测包含stakeholder身份、观点分类、影响认知维度、监管态度等核心信息。
数据来源
加州大学戴维斯分校Susan Pike团队
适用场景
- 交通政策制定：分析stakeholder对网约车监管的共识，为平衡地方与州级管控提供决策参考。
- 可持续交通研究：探究网约车对多模式交通系统、VMT及排放的潜在影响，支撑可持续交通策略设计。
- 网约车行业影响评估：通过stakeholder视角，识别网约车发展的正反效应及关键障碍。
- 交通规划实践：为加州及类似地区的交通系统整合与优化提供stakeholder需求依据。
