서울시 공공자전거 따릉이 #5

앞의 글 #1, #2에서 전체 대여량의 시계열 흐름을 그래프로 보았지만 사실 데이터셋의 애초 해상도인 1일 단위의 흐름이 본론에 해당할 것이다. 해서 대여망이 어느 정도 구축된 2017년의 대여소별 일일 대여건수 데이터를 시각화해 보았다.

앞의 그림으로는 알 수 없었던, 5월 이후 한강 이남과 동북부로 퍼져나간 대여소망이 금세 이용자층을 확보하는 모습이 일단 눈에 띈다. 그리고 여름 시기 점들의 깜빡임도 흥미롭다. 대여량이 하루하루 큰 폭으로 달라진다는 뜻인데, 공휴일 여부까지 포함시켜 본다면 앞의 회귀분석과는 다른 방식으로 비나 폭서와 같은 날씨요인 영향의 양상을 보여주는 신호가 될 것이다.

그리고 따릉이 관리자 관점에서 생각해 보면, 각 점의 beat는 (민원이 올라오기 전에 적절히) 관리하기 골치 아픈 정도를 대변해주는 신호 되겠다. 가령 여의나루 1번출구 앞 대여소의 경우 일일 대여건수가 300건을 넘는 날이 49일에 이를 만큼 엄청난 수요(와 반납)가 있기 때문에 자전거가 모자라거나 너무 많이 서 있지 않도록 자주 관리해 주지 않으면 불만이 폭주할 것이다.

그런 관점에서 색상(대여/반납 비)도 중요한 - 끔찍한 신호일 수 있다. 위의 영상은 10fps이므로 점들의 색상까지 음미하기는 어렵지만 천천히 돌려가면 빨간색(대여 과다)이나 파란색(반납 과다)을 자주 띠는 점들이 있다. 그런 색상을 띠면서 어느 정도 크기가 있는 점은 ‘보이지 않는 손’이 작동하지 않는 곳, 즉 관리자가 자전거 과잉/부족을 직접 조정해주어야 하는 대여소라는 말이다. 민원이 두렵지 않다면 괜한 이야기 되겠지만 웹사이트 고객센터를 보건대 그 경우는 아닌 듯하다.

공공자전거를 운영하는 다른 도시도 마찬가지겠지만 서울시는 한정된 재원으로 이런 조정을 해내는 노하우를 쌓지 않으면 안 되는 환경에 처해 있음을 알 수 있다. 서울 규모의 대도시에서 대여소 기반 공공자전거를 운영하는 경우는 흔치 않은 만큼, 만약 쌓인 운영 노하우가 있다면 그 자체로 누군가 탐을 낼 만한 가치가 있는 지식일 것이다.